基于这个很棒的问题:How to draw a smooth curve passing through some points
如何在格子中做到这一点?
plot(rnorm(120), rnorm(120), col="darkblue", pch=16, xlim=c(-3,3), ylim=c(-4,4))
points(rnorm(120,-1,1), rnorm(120,2,1), col="darkred", pch=16)
points(c(-1,-1.5,-3), c(4,2,0), pch=3, cex=3)
xspline(c(-1,-1.5,-3), c(4,2,0), shape = -1)
以下是类似的数据,格式更适合lattice
图:
dat <- data.frame(x=c(rnorm(120), rnorm(120,-1,1)),
y=c(rnorm(120), rnorm(120,2,1)),
l=factor(rep(c('B','R'),each=120))
)
spl <- data.frame(x=c(-1,-1.5,-3),
y=c(4,2,0)
)
以下是链接问题的内容,翻译为lattice
:
xyplot(y ~ x,
data=dat,
groups=l,
col=c("darkblue", "darkred"),
pch=16,
panel = function(x, y, ...) {
panel.xyplot(x=spl$x, y=spl$y, pch=3, cex=3)
## panel.spline(x=spl$x, y=spl$y) ## Gives an error, need at least four 'x' values
panel.superpose(x, y, ...,
panel.groups = function(x, y, ...) {
panel.xyplot(x, y, ...)
}
)
},
xlim=c(-3,3), ylim=c(-4,4)
)
答案 0 :(得分:4)
这是基础图形解决方案的行 - 换行“转换为点阵。
(翻译的直接性由
由 latticeExtra 包提供的+
运算符。有关其用法的详细信息,请参阅?layer
。)
最后一行调用grid.xspline()
, base 图形函数xspline()
的精确网格类似物。
library(lattice)
library(grid)
library(latticeExtra)
xyplot(rnorm(120)~rnorm(120), pch=16, col="darkblue",
xlim = c(-3.1, 3.1), ylim = c(-4.1, 4.1)) +
xyplot(rnorm(120,2,1) ~ rnorm(120,-1,1), pch=16, col="darkred") +
xyplot(c(4,2,0) ~ c(-1,-1.5,-3), pch=3, cex=3) +
layer(grid.xspline(c(-1,-1.5,-3), c(4,2,0), shape = -1, default.units="native"))
(网格的一个特殊细节会在上面的最后一行中弹出:与其他几个低级线条绘制函数一样,grid.xspline()
默认为"npc"
单位而不是"native"
以及许多其他grid.points()
函数用作默认值的常用grid.*()
单位。显然,一旦你意识到它就很容易改变!)
答案 1 :(得分:3)
这有点棘手但有效。
plot(rnorm(120), rnorm(120), col="darkblue", pch=16, xlim=c(-3,3), ylim=c(-4,4))
points(rnorm(120,-1,1), rnorm(120,2,1), col="darkred", pch=16)
points(c(-1,-1.5,-3), c(4,2,0), pch=3, cex=3)
我使用xspline
而不产生抽奖
dd <- xspline(c(-1,-1.5,-3), c(4,2,0), shape = -1,draw=FALSE)
然后我使用panel.lines
library(lattice)
xyplot(y ~ x,
data=dat,
groups=l,
col=c("darkblue", "darkred"),
pch=16,
panel = function(x, y, ...) {
panel.xyplot(x=spl$x, y=spl$y, pch=3, cex=3)
panel.lines(dd$x,dd$y)
panel.superpose(x, y, ...,
panel.groups = function(x, y, ...) {
panel.xyplot(x, y, ...)
}
)
},
xlim=c(-3,3), ylim=c(-4,4)
)
答案 2 :(得分:3)
这不是一个解决方案,试图在grid.xspline
中使用ggplot2
的Josh解决方案。我认为在ggplot2 / lattice之间建立并行是很有趣的。
## prepare the data
dat <- data.frame(x=c(rnorm(120), rnorm(120,-1,1)),
y=c(rnorm(120), rnorm(120,2,1)),
l=factor(rep(c('B','R'),each=120))
)
spl <- data.frame(x=c(-2,-1.5,-3),
y=c(4,2,0)
)
## prepare the scatter plot
library(ggplot(2))
p <- ggplot(data=dat,aes(x=x,y=y,color=l))+
geom_point()+
geom_point(data=spl,aes(x=x,y=y),color='darkred',size=5)
library(grid)
ff <- ggplot_build(p)
我的想法是使用ggplot2生成的比例,在与散点图相同的面板中创建样条线。我个人认为这很棘手,我希望有人能找到更好的解决方案。
xsp.grob <- xsplineGrob(spl$x, spl$y,
vp=viewport(xscale =ff$panel$ranges[[1]]$x.range,
yscale = ff$panel$ranges[[1]]$y.range),
shape = -1, default.units="native")
p
grid.add(gPath='panel.3-4-3-4',child=xsp.grob)
答案 3 :(得分:2)
我终于根据这个问题的答案找到了解决方案:Quadratic spline
使用包splines
使用以下代码替换panel.splines(
... )
(上面已注释掉):
local({
model <- lm(y ~ bs(x, degree=2), data=spl)
x0 <- seq(min(spl$x), max(spl$x), by=.1)
panel.lines(x0, predict(model, data.frame(x=x0)))
})
根据Josh O'Brien的出色建议,grid.xspline()
可以替换已注释掉的panel.splines(
... )
行,从而产生与基本问题中的确切情节,上面链接(边距除外):
grid.xspline(spl$x, spl$y, shape = -1, default.units="native")
答案 4 :(得分:0)
以下是来自Deepayan Sarkar的样条面板的变体
panel.smooth.spline <- function(x, y,
w=NULL, df, spar = NULL, cv = FALSE,
lwd=plot.line$lwd, lty=plot.line$lty,col,
col.line=plot.line$col,type, ... )
{
x <- as.numeric(x)
y <- as.numeric(y)
ok <- is.finite(x) & is.finite(y)
if (sum(ok) < 1)
return()
if (!missing(col)) {
if (missing(col.line))
col.line <- col
}
plot.line <- trellis.par.get("plot.line")
spline <- smooth.spline(x[ok], y[ok],
w=w, df=df, spar = spar, cv = cv)
pred = predict(spline,x= seq(min(x),max(x),length.out=150))
panel.lines(x = pred$x, y = pred$y, col = col.line,
lty = lty, lwd = lwd, ...)
panel.abline(h=y[which.min(x)],col=col.line,lty=2)
}