我正在尝试绘制树木的环并计算它们的面积。但是,我注意到实际上并非所有环都具有对称的半径,就像一个圆圈。我有4个半径的数据测量,我想在每个无线电的每个点之后绘制环(或任何类似的形状),例如这个例子(这个图是用PowerPoint中的矢量手动完成的):
问题是在R中我发现只能使用circles
函数中的symbols()
选项绘制这些环,我得到了这个图:
使用此R脚本:
data <- data.frame(
a = c(1,4,5,8, 10),
b = c(1, 3,7,9, 10),
c = c(2, 6, 8, 9 ,10),
d = c(1, 3, 4, 7, 9) )
data$y <- (data$a - data$b)/2 # y position
data$x <- (data$d - data$c)/2 # x position
data$z <- rowMeans(data[,1:4]) # radio length
symbols(x = data$x, y = data$y, circles=data$z,
xlim = c(-10, 10)*1.5, ylim = c(-10, 10)*1.5, inches = F, fg = "orange", lwd = 2)
我已经检查了一些包含省略号(elliplot
,ellipse
,ellipseplot
,car
等)的函数的包,但我不喜欢他们的功能。我对使用这些软件包不感兴趣,相反我想编写自己的代码。
我的想法是用四个半径的数据值绘制一个最符合环的真实图形的形状,它可以是椭圆形,椭圆形等。
使用圆圈我只使用一个无线电的数据(在我的例子中,所有半径的平均值)。 使用椭圆会更好,因为我可以使用至少两个值,长轴(A + B)和短轴(C + D)。但绘制一个使用四个半径(A,B,C,D)或更多半径值的形状会很棒。
Here一个人使用superellipse吸引了非常好的R script,而另一个吸引了一些ellipses likes rings in R。
但是,我不知道如何将他们的方法用于我的具体问题。
如果有人知道如何开始绘制R中的至少一个椭圆会很好。但是很高兴知道如何使用四个半径的值绘制一个形状(椭圆形,椭圆形等)并最终计算它们的面积。
我非常感谢你的帮助或指导。
更新:
感谢@ cuttlefish44获得优秀答案,这对于向学生解释树木生长非常有用。然而,大多数热带树木的形状都非常不规则,现在我想知道我是否可以用另外的收音机画出这个其他的形状&#34; E&#34;以及不同位置的半径轴,如下图所示:
任何方向对我都非常有用。
答案 0 :(得分:1)
如果A&amp; B在y轴上,C&amp; D在x轴上,计算椭圆的参数并不困难。我使用optim()
来获取params(注意:这种方法有很小的错误,例如2.439826e-12)。
# change all data into xy coordinates and make ring-factor
library(reshape2); library(dplyr)
data <- data.frame(
a = c(1, 4, 5, 8, 10),
b = c(1, 3, 7, 9, 10) * -1,
c = c(2, 6, 8, 9, 10) * -1,
d = c(1, 3, 4, 7, 9) )
data <- t(data)
colnames(data) <- LETTERS[1:ncol(data)] # ring-factor
df <- melt(data, value.name = "x") # change into long-form
df$y <- df$x # make xy coordinates
df[df$Var1=="a"|df$Var1=="b", "x"] <- 0
df[df$Var1=="c"|df$Var1=="d", "y"] <- 0
计算中心坐标,牛和&amp; OY
center <- df %>% group_by(Var2) %>% summarize(sum(x)/2, sum(y)/2) %>% as.data.frame()
椭圆参数的计算;半主轴和半轴,ra&amp; RB
opt.f <- function(par, subset, center) { # target function
ox <- center[[1]] # par[1] and par[2] are ra and rb
oy <- center[[2]]
x <- subset$x
y <- subset$y
sum(abs((x - ox)^2/par[1]^2 + (y - oy)^2/par[2]^2 - 1)) # from ellipse equation
}
lev <- levels(df$Var2)
## search parameters
res <- sapply(1:length(lev), function(a)
optim(c(1,1), opt.f, subset = subset(df, Var2 == lev[a]),
center = center[a, 2:3], control = list(reltol = 1.0e-12)))
res # result. you can get detail by res[,1etc]. values are not 0 but much nearly 0
绘图功能(可能一些包有类似的一个)
radian <- function(degree) degree/180*pi
plot.ellipse <- function(ox, oy, ra, rb, phi=0, start=0, end=360, length=100, func=lines, ...) {
theta <- c(seq(radian(start), radian(end), length=length), radian(end))
if (phi == 0) {
func(ra*cos(theta)+ox, rb*sin(theta)+oy, ...)
} else {
x <- ra*cos(theta)
y <- rb*sin(theta)
phi <- radian(phi)
cosine <- cos(phi)
sine <- sin(phi)
func(cosine*x-sine*y+ox, sine*x+cosine*y+oy, ...)
}
}
画
plot(0, type="n", xlim=c(-10, 10), ylim =c(-10, 10), asp=1, xlab="x", ylab="y", axes = F)
axis(1, pos=0);axis(2, pos=0, las=2)
points(df$x, df$y)
for(a in 1:length(lev)) plot.ellipse(ox = center[a, 2], oy = center[a, 3],
ra = res[,a]$par[1], rb = res[,a]$par[2], length=300)
area <- sapply(res[1,], function(a) pi * a[1] * a[2])