Question

我正在使用一个情节，我需要以某种方式应用一个独特的回归。该图是一系列放在对数轴上的点。对于熟悉水文学的人来说，我试图用图形方式生成一个瞬态Theis解决方案，所以我的回归需要采用指数积分的形式（见Wikipedia page）。

这里需要注意的是，指数积分有自己的一组轴值，它们与初始曲线无关。这就是从数据中提取解决方案的方法，但在尝试在R中重现时会引入许多问题。

我想出了一些处理这个问题的想法（除了使用铅笔和纸张），但是每种方法都遇到了一些小障碍。对于任何这些解决方案的解决方法，我都很感激：

使用stat_smooth向绘图添加回归，根据其斜率在回归上任意选择一个点，然后将其与具有指数的适当轴的新绘图的相同斜率相关联积分。这里的问题是，我不确定如何将stat_smooth与除y ~ x，y ~ poly(x, 2)和y ~ log(x)的变体之外的公式一起使用。回归将要求poly和log函数的组合，但当我尝试这样做时R会打嗝。例如：
```
stat_smooth(data = example, method = "lm",
    formula = y ~ log(x) + x - poly(x, 2)/4 + poly(x, 3)/18 - ...
```
我还尝试将数据和指数积分绘制为两个独立的图，然后根据我任意认为最合适的位置覆盖两个图（这可能是更简单的方法，并且对我的目的而言足够准确）。为了便于叠加，我删除了其背景，轴，网格线等的指数积分图，并且只留下带有标签的水平和垂直线，以指示曲线上具有特定值的点。如果我可以把它放在另一个图的顶部（假设，当然，两个图都保持相同的大小比例），我想我可以推动回归，直到它排列在我认为应该的位置，然后读出相应的基于水平和垂直标记线的存在的值。

我已经阅读了一些关于annotation_raster的内容，并认为这可能是我将回归视为叠加图像的合适方式。不过，我的问题是首先将ggplot绘图转换为栅格。 as.raster()会产生以下错误：
```
Error in as.raster(raster) : 
  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'as.raster':
Error in UseMethod("as.raster") : 
  no applicable method for 'as.raster' applied to an object of class "c('gg', 'ggplot')"
```
如果我尝试使用raster包并使用raster()函数转换图，则会出现类似的错误。有一种简单的方法吗？

这是一些可重现的代码：

library(ggplot2)

Data = data.frame(matrix(
    # Elapsed_sec  Drawdown_ft
    c(20,  0.0038,
      40,  0.0094,
      60,  0.017,
      80,  0.0283,
      100, 0.0358,
      120, 0.0415,
      140, 0.049,
      160, 0.0528,
      180, 0.0548,
      200, 0.0567), nrow = 10, ncol = 2, byrow = TRUE))
colnames(Data) = c("Elapsed_sec", "Drawdown_ft")

Integral = data.frame(matrix(
    # u     W_u
    c(1e-3, 6.33,
      5e-3, 4.73,
      1e-2, 4.04,
      5e-2, 2.47,
      1e-1, 1.82,
      5e-1, 0.56,
      1e0,  0.219,
      2e0,  0.049,
      3e0,  0.013,
      4e0,  0.0038,
      5e0,  0.0011,
      6e0,  0.00036), nrow = 12, ncol = 2, byrow = TRUE))
colnames(Integral) = c("u", "W_u")

# Plot exponential integral (Theis curve)
Tcurve = ggplot(Integral, aes(1/u, W_u)) + geom_line() +
    scale_x_log10(limits = c(10^-1, 10^3), breaks = c(10^-1, 10^0,  10^1,  10^2, 10^3)) +
    scale_y_log10(limits = c(10^-3, 10^1), breaks = c(10^-3, 10^-2, 10^-1, 10^0, 10^1)) +
    xlab("1/u") + ylab("W(u)") + coord_equal() +
    geom_hline(aes(yintercept = 0.219), linetype = 2) +
    geom_vline(aes(xintercept = 1),     linetype = 2) +
    geom_text(color = "black", size = 3, aes(x = 0.3, y = 0.3,  label = "W(u) = 0.219")) +
    geom_text(color = "black", size = 3, aes(x = 0.8, y = 0.01, label = "u = 1"), angle = 90) +
    theme(line = element_blank(), text = element_blank(), panel.background = element_rect(fill = NA))

# Plot drawdown data
plot = ggplot(Data, aes(Elapsed_sec, Drawdown_ft)) + geom_point(alpha = 0.5, size = 1) +
    scale_x_log10(limits = c(10^0,  10^4), breaks = c(10^0,  10^1,  10^2,  10^3, 10^4)) +
    scale_y_log10(limits = c(10^-3, 10^1), breaks = c(10^-3, 10^-2, 10^-1, 10^0, 10^1)) +
    xlab("Elapsed Time (sec)") + ylab("Drawdown (ft)") + coord_equal() + theme_bw()

我上传图片，但目前我缺乏最低声誉。第一个图显示了指数积分，而第二个图显示了我试图拟合积分的数据。

Answer 1

这个问题发布已经五年了，但是我想我会分享我的想法。您可以将ggplot转换为raster对象，如下所示：

使用ggplot将tiff图保存到任何格式的图像文件中（我会使用ggsave）
使用raster（或raster用于彩色图像）为保存的图像创建stack对象

上述实现如下：

# You may need to remove the margins from the plot (i.e., keep the earth raster and the routes only)
plot <- plot+ 
  theme(    
        axis.ticks=element_blank(), 
        axis.text.x=element_blank(), 
        axis.text.y=element_blank(), 
        axis.title.x=element_blank(), 
        axis.title.y=element_blank(),
        plot.margin = unit(c(0, 0, 0, 0), "null"),
        legend.position = 'none'
       ) +
       labs(x=NULL, y=NULL)

# Save the plot
ggsave(plot=plot, "my_ggplot.tiff", device = "tiff")

# Create a StackedRaster object from the saved plot
raster <- raster("my_ggplot.tiff") # OR stack("my_ggplot.tiff") for colored images

# Get the GeoSpatial Components
lat_long <- ggplot_build(plot)$layout$panel_params[[1]][c("x.range","y.range")] 

# Supply GeoSpatial  data to the StackedRaster 
extent(raster) <- c(lat_long$x.range,lat_long$y.range)
projection(raster) <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")


# Then, do whatever you want with the raster object here

希望有帮助。

从ggplot2图生成栅格

1 个答案: