我在飞机上有一组点。它们被划分为子集。 我想围绕属于同一子集的点绘制闭合曲线,以便属于子集的点将位于曲线内部,而不属于该子集的点将位于曲线内部。因此,简单的圆圈或凸包可能不起作用。
对于初学者,假设我只想在一组点附近有一条平滑的曲线(不要求它排除其他点)
如何在R中做到这一点?
---后来补充---
我最终看到的是这里的图形精神:https://tex.stackexchange.com/questions/1175/drawing-a-hypergraph - 虽然上下文不是超图,而是一组给定的点和它们的分区。
答案 0 :(得分:21)
好的,这是我认为接近您所追求的答案的一个版本:
它使用GIS论坛上此答案(https://gis.stackexchange.com/a/24929)创建的spline.poly
函数。
以下是一些示例点:
testpts <-
structure(list(x = c(4.9, 4.2, 4, 4.1, 4.4, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8,
5.5, 4.9, 3.2, 3.2, 3.3, 5.4, 5.4, 5.7, 6.4, 6.7, 6.7, 6, 4.8,
3.6, 2.8, 3.5, 4.4, 5.1, 4, 3.7, 4.5, 4.9, 5.7), y = c(6.9, 6.2,
5.3, 4.1, 3.1, 2.9, 2.9, 3.5, 4.2, 4.9, 5.1, 4.9, 4.9, 5.2, 6.9,
6.9, 5.3, 3.8, 4.2, 5.6, 6.9, 5.8, 1.2, 2.5, 5.3, 6.4, 6.8, 7.6,
6.9, 5.4, 4.8, 4.4)), .Names = c("x", "y"))
设置基本情节
plot(NA,xlim=c(0,10),ylim=c(0,10))
points(testpts,pch=19)
chuld <- lapply(testpts,"[",chull(testpts))
polygon(chuld,lty=2,border="gray")
polygon(spline.poly(as.matrix(as.data.frame(chuld)),100),border="red",lwd=2)
结果:
编辑添加一个持续示例
答案的这一部分使用alphahull
库
# load the required library
library(alphahull)
plot(NA,xlim=c(0,10),ylim=c(0,10))
points(testpts,pch=19)
# remove duplicate points so the ahull function doesn't error out
testptsnodup <- lapply(testpts,"[",which(!duplicated(as.matrix(as.data.frame(testpts)))))
生成并绘制ahull对象 - 在确定多边形与数据的拟合时,alpha值似乎非常重要。
ahull.obj <- ahull(testptsnodup,alpha=2)
plot(ahull.obj,add=TRUE,col="red",wpoints=FALSE)
结果:
答案 1 :(得分:7)
ggalt
包提供geom_encircle
,它应该提供类似这样的内容 - 凸起但平滑:
library(ggplot2)
library(ggalt) ## v 0.4.0
df <- data.frame(x = rnorm(20), y = rnorm(20),
z = sample(letters[1:5], 20, replace = TRUE))
ggplot(df, aes(x, y, colour = z)) + geom_point() +
geom_encircle(aes(fill=z),alpha=0.3)
答案 2 :(得分:3)
经过一些谷歌搜索,我几乎没有修改这个例子Morota ggplot2
修改强>
它使用 chull 的 chull 函数
library(ggplot2)
library(plyr)
library(Hmisc)
df <- data.frame(x = rnorm(20), y = rnorm(20),z = sample(letters[1:5], 20, rep = T))
ggplot(df, aes(x, y, colour = z)) + geom_point()
find_hull <- function(df) {
res.ch <- df[chull(df$x, df$y), ]
res <- bezier(res.ch)
res <- data.frame(x=res$x,y=res$y)
res$z <- res$z
res
}
hulls <- ddply(df, "z", find_hull)
ggplot(df, aes(x, y, colour = z,fill = z)) +
geom_point() + geom_polygon(data = hulls,alpha = 0.4)
答案 3 :(得分:0)
简单地:
testpts <- structure(list(x = c(4.9, 4.2, 4, 4.1, 4.4, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8,
5.5, 4.9, 3.2, 3.2, 3.3, 5.4, 5.4, 5.7, 6.4, 6.7, 6.7, 6, 4.8,
3.6, 2.8, 3.5, 4.4, 5.1, 4, 3.7, 4.5, 4.9, 5.7), y = c(6.9, 6.2,
5.3, 4.1, 3.1, 2.9, 2.9, 3.5, 4.2, 4.9, 5.1, 4.9, 4.9, 5.2, 6.9,
6.9, 5.3, 3.8, 4.2, 5.6, 6.9, 5.8, 1.2, 2.5, 5.3, 6.4, 6.8, 7.6,
6.9, 5.4, 4.8, 4.4)), .Names = c("x", "y"))
x <- do.call('cbind',testpts)
ch<-chull(x)
x[c(ch,ch[1]),]
plot(x,pch=20)
points(x[ch,],pch=20,col='red')
lines(x[c(ch,ch[1]),],lwd=.5)
简介: