Question

我有一个shapefile，该文件已通过R中的空间回归模型运行。

我从回归模型中提取了残差并将其作为新变量添加到原始shapefile中。我希望绘制这些残差，但遇到一些问题。

这是我的代码：

     plot(shapefile,col=gray(shapefile@data$residuals))

我收到此错误：

  invalid gray level, must be in [0,1].

我是否正确假设这与残差的值有关？它们的范围是-40至+20。有没有办法将此比例从0-1更改为更大的比例？还是更简单的方法来绘制这些图形？

我也尝试了spplot：

     spplot(shape@data$residuals)

并收到错误：

 Error in (function (classes, fdef, mtable)  : 
  unable to find an inherited method for function ‘spplot’ for signature 
  ‘"numeric"’

Answer 1

col = grey()根据放置在其中的值生成灰度的十六进制代码。是的，这些数字应在0：1之间。如果要为每个唯一残差获取单独的灰色十六进制代码，则可以使用length和unique函数来实现。下面是一个示例，其中对于每个组，我们的数据框具有不同的灰度：

Group <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3)
Year <- c(2006,2007,2008,2009,2006,2007,2008,2009,2006,2007,2008,2009)
Qtr.1 <- as.numeric(c(15,13,22,13,12,16,13,23,11,15,17,14))
DF <- data.frame(Group,Year,Qtr.1)

#to get HEX for each unique input
c <- grey(1:length(unique(DF$Group))/length(unique(DF$Group)))

c
> [1] "#555555" "#AAAAAA" "#FFFFFF"

 #Without Grey
plot(DF$Year,DF$Qtr.1)

#With Grey
plot(DF$Year,DF$Qtr.1, col = c[Group])

请注意，我没有选择生成的灰色十六进制代码，并且第3组的十六进制代码是如此微弱，很难被发现。另外，我们需要在Group参数的末尾在col上建立索引。正如其他人已经提到的那样，解决此问题的方法可能比灰度和基本图函数更好。对于自定义可视化（例如ggplot或其他人指出的内容），寻找其他软件包可能是更好的选择。

选中此不错的summary，以获取有关col的更多信息

plot shapefile变量：错误的灰度无效，必须在[0,1]中。 [R

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