如何使用ggplot2将光栅文件绘制为直方图?

时间:2013-02-03 00:20:36

标签: r ggplot2 histogram raster

我有一个光栅文件  我想绘制直方图,我使用hist()完成它,如下所示。但我想用ggplot2进行绘图,以更好的方式绘制它。

conne <- file("C:\\fined.bin","rb")
r = raster(y)
hist(r, breaks=30, main="SMD_2010",
        xlab="Pearson correlation", ylab="Frequency", xlim=c(-1,1))

我试过了:

  qplot(rating, data=r, geom="histogram")

错误:

            ggplot2 doesn't know how to deal with data of class RasterLayer

我需要绘制类似的内容:

http://docs.ggplot2.org/0.9.3/geom_histogram-28.png

2 个答案:

答案 0 :(得分:5)

作为快速解决方案您可以使用hist

的结果
f <- hist(r, breaks=30)
dat <- data.frame(counts= f$counts,breaks = f$mids)
ggplot(dat, aes(x = breaks, y = counts)) + 
  geom_bar(stat = "identity",fill='blue',alpha = 0.8)+
  xlab("Pearson correlation")+ ylab("Frequency")+
  scale_x_continuous(breaks = seq(-1,1,0.25),  ## without this you will get the same scale
                   labels = seq(-1,1,0.25))    ## as hist (question picture)

PS:也许您需要使用scale_x_discrete来获得更好的轴外观

编辑以添加渐变填充

ggplot(dat, aes(x = breaks, y = counts, fill =counts)) + ## Note the new aes fill here
  geom_bar(stat = "identity",alpha = 0.8)+
  xlab("Pearson correlation")+ ylab("Frequency")+
  scale_x_continuous(breaks = seq(-1,1,0.25),
                   labels = seq(-1,1,0.25))+
  scale_fill_gradient(low="blue", high="red")            ## to play with colors limits

enter image description here

答案 1 :(得分:3)

如果您的对象rrasterLayer对象,那么我认为您只需要将其转换为数据框,可能是这样的:

rr <- as.data.frame(values(r))

请参阅?getValues,因为您可能需要稍微改变一下这个电话。无论如何,ggplot2必须将数据框作为其数据源。

仔细观察一下,我认为这可以做你想要的,但如果不转换为rasterLayer对象而是绘制你的y对象,它实际上更简单。但是我无法使用您链接的文件(可能是我的错误),因此您必须尝试一下。

编辑:这是一个有效的例子:

f <- system.file("external/test.grd", package="raster")
f
r <- raster(f)
rr <- as.data.frame(r)
str(rr)
# data is in one particular slot:
qplot(rr$test)

进一步详情:

str(rr)
'data.frame':   9200 obs. of  1 variable:
 $ test: num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...

summary(rr)
      test       
 Min.   : 128.4  
 1st Qu.: 293.2  
 Median : 371.4  
 Mean   : 423.2  
 3rd Qu.: 499.8  
 Max.   :1805.8  
 NA's   :6097    

Histogram of rr$test

如果这不适合你,那我就是2013-01-21 r61719这是3.0 RC。也许这就是区别? ggplot2 0.9.3