R可视化之美之科研绘图-29.等高线图( contour map )

本内容为【科研私家菜】R可视化之美之科研绘图系列课程

快来收藏关注【科研私家菜】


01 等高线图( contour map )

等高线图( contour map )是可视化二维空间标量场的基本方法,可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设f(x, y)是在点(x, y)处的数值,等值线是在二维数据场中满足f(x, y)=c的空间点集按-定的顺序连接而成的线。数值为C的等值线可以将二维空间标量场分为两部分:如果f(x, y)<e,则该点在等值线内;如果f(x, y)>c,则该点在等值线外。


02 R语言实现

R中的ggplot2 包提供的geom_tile()函 数和geom_raster()函数都 可以绘制热力分布图,其主要区别在于geom_raster()函数中存在interpolate=TRUE/FALSE 这个参数,决定是否对热力图进行平滑处理。添加geom contour()函数, 从而可以添加等高线。使用directlabels包的direct.labe(0函数可以添加等高线的数值标签。

library(ggplot2)
library( directlabels)
library(RColorBrewer)

rf <- colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
colormap <- colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))(32)

z<-as.matrix(read.table("等高线.txt",header=TRUE))
colnames(z)<-seq(1,ncol(z),by=1)
max_z<-max(z)
min_z<-min(z)
breaks_lines<-seq(min(z),max(z),by=(max_z-min_z)/10)
map<-melt(z)
colnames(map)<-c("Var1","Var2","value")
head(map)
Contour<-ggplot(map,aes(x=Var1,y=Var2,z=value))+
          geom_tile(aes(fill=value))+#根据高度填充
          scale_fill_gradientn(colours=colormap)+
          geom_contour(aes(colour= ..level..),breaks=breaks_lines,color="black")+#
          labs(x="X-Axis",y="Y-Axis",fill="Z-Value")+
         theme(
           axis.title=element_text(size=15,face="plain",color="black"),
           axis.text = element_text(size=13,face="plain",color="black"),
           legend.title=element_text(size=13,face="plain",color="black"),
           legend.text = element_text(size=11,face="plain",color="black"),
           legend.background = element_blank(),
           legend.position =c(0.15,0.2)
  )
Contour

direct.label(Contour, list("bottom.pieces", cex=0.8, #"far.from.others.borders",
                  fontface="plain", fontfamily="serif", colour='black'))

效果如下:



参考资料

《R语言数据可视化之美》

关注R小盐,关注科研私家菜(溦❤工众號: SciPrivate),有问题请联系R小盐。让我们一起来学习 R可视化之美之科研绘图

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,607评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,047评论 2 379
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,496评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,405评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,400评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,479评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,883评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,535评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,743评论 1 295
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,544评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,612评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,309评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,881评论 3 306
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,891评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,136评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,783评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,316评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容