Добавление штриховки в графический/контурный график

Ответ 1

Сделайте это, используя механизм позиционирования координат ?image [1].

data(volcano)
m <- volcano
dimx <- nrow(m)
dimy <- ncol(m)

d1 <- list(x = seq(0, 1, length = dimx), y = seq(0, 1, length = dimy), z = m)

Создав таким образом "образ", вы сохраняете структуру с объектом, а его координаты нетронутыми. Вы можете собрать несколько матриц в трехмерный массив или в виде нескольких элементов, но вам нужно увеличить image(), чтобы справиться с этим, поэтому я сохраняю их отдельный здесь.

Сделайте копию данных, чтобы указать интересующую область.

d2 <- d1
d2$z <- d2$z > 155

Используйте координаты, чтобы указать, какие ячейки интересны. Это дорого, если у вас очень большой растровый, но это очень легко сделать.

pts <- expand.grid(x = d2$x, y = d2$y)
pts$over <- as.vector(d2$z)

Настройте график.

op <- par(mfcol = c(2, 1))
image(d1)

image(d1)
points(pts$x[pts$over], pts$y[pts$over], cex = 0.7)

par(op)

Не забудьте изменить график точек, чтобы получить разные эффекты, в частности, очень плотная сетка с большим количеством точек займет много времени, чтобы нарисовать все эти маленькие круги. pch = "." - хороший выбор.

Теперь у вас есть какие-то реальные данные для сюжета на этой хорошей проекции? См. Примеры здесь для некоторых опций: http://spatial-analyst.net/wiki/index.php?title=Global_datasets

[1] R имеет классы для более сложной обработки растровых данных, см. пакет sp и растровый для двух разных подходов.

Ответ 2

Это должно помочь - раньше я делал аналогичную вещь и написал функцию, которую я опубликовал здесь.

#required function from www.menugget.blogspot.com
matrix.poly <- function(x, y, z=mat, n=NULL){
 if(missing(z)) stop("Must define matrix 'z'")
 if(missing(n)) stop("Must define at least 1 grid location 'n'")
 if(missing(x)) x <- seq(0,1,,dim(z)[1])
 if(missing(y)) y <- seq(0,1,,dim(z)[2])
 poly <- vector(mode="list", length(n))
 for(i in seq(length(n))){
  ROW <- ((n[i]-1) %% dim(z)[1]) +1
  COL <- ((n[i]-1) %/% dim(z)[1]) +1

  dist.left <- (x[ROW]-x[ROW-1])/2
  dist.right <- (x[ROW+1]-x[ROW])/2
  if(ROW==1) dist.left <- dist.right
  if(ROW==dim(z)[1]) dist.right <- dist.left

  dist.down <- (y[COL]-y[COL-1])/2
  dist.up <- (y[COL+1]-y[COL])/2
  if(COL==1) dist.down <- dist.up
  if(COL==dim(z)[2]) dist.up <- dist.down

  xs <- c(x[ROW]-dist.left, x[ROW]-dist.left, x[ROW]+dist.right, x[ROW]+dist.right)
  ys <- c(y[COL]-dist.down, y[COL]+dist.up, y[COL]+dist.up, y[COL]-dist.down)
  poly[[i]] <- data.frame(x=xs, y=ys)
 }
 return(poly)
}

#make vector of grids for hatching
incl <- which(over==1)

#make polygons for each grid for hatching
polys <- matrix.poly(1:12, 1:6, z=over, n=incl)

    #plot
png("hatched_image.png")
image(1:12, 1:6, data)
for(i in seq(polys)){
    polygon(polys[[i]], density=10, angle=45, border=NA)
    polygon(polys[[i]], density=10, angle=-45, border=NA)
}
box()
dev.off()

Или, и альтернатива с "штрихами":

png("hatched_image2.png")
image(1:12, 1:6, data)
for(i in seq(polys)){
    xran <- range(polys[[i]]$x)
    yran <- range(polys[[i]]$y)
    xs <- seq(xran[1], xran[2],,5)
    ys <- seq(yran[1], yran[2],,5)
    grd <- expand.grid(xs,ys)
    points(grd, pch=19, cex=0.5)
}
box()
dev.off()

Обновление:

В (очень позднем) ответе на комментарий Пола Хиемстра, вот еще два примера с матрицей с более высоким разрешением. Вылупление поддерживает приятный регулярный рисунок, но не приятно смотреть, когда он разбит. Пример с рисунком намного приятнее:

n <- 100
x <- 1:n
y <- 1:n
M <- list(x=x, y=y, z=outer(x, y, FUN = function(x,y){x^2 * y * rlnorm(n^2,0,0.2)}))
image(M)
range(M$z)
incl <- which(M$z>5e5)

polys <- matrix.poly(M$x, M$y, z=M$z, n=incl)

png("hatched_image.png", height=5, width=5, units="in", res=400)
op <- par(mar=c(3,3,1,1))
image(M)
for(i in seq(polys)){
  polygon(polys[[i]], density=10, angle=45, border=NA, lwd=0.5)
  polygon(polys[[i]], density=10, angle=-45, border=NA, lwd=0.5)
}
box()
par(op)
dev.off()

png("stippled_image.png", height=5, width=5, units="in", res=400)
op <- par(mar=c(3,3,1,1))
image(M)
grd <- expand.grid(x=x, y=y)
points(grd$x[incl], grd$y[incl], pch=".", cex=1.5)
box()
par(op)
dev.off()

Ответ 3

Это решение в духе комментария @mdsummer с использованием ggplot2. Сначала я рисую сетку, а затем рисую + 'es в местах, где определенное значение было превышено. Обратите внимание, что ggplot2 работает с data.frame, а не с многомерными массивами или матрицами. Вы можете использовать melt из пакета reshape для преобразования из массива /marix в плоскую структуру data.frame.

Вот конкретный пример с использованием данных примера из документации geom_tile:

pp <- function (n,r=4) { 
 x <- seq(-r*pi, r*pi, len=n) 
 df <- expand.grid(x=x, y=x) 
 df$r <- sqrt(df$x^2 + df$y^2) 
 df$z <- cos(df$r^2)*exp(-df$r/6) 
 df 
} 

require(ggplot2)
dat = pp(200)
over = dat[,c("x","y")]
over$value = with(dat, ifelse(z > 0.5, 1, 0))
ggplot(aes(x = x, y = y), data = dat) + 
   geom_raster(aes(fill = z)) + 
   scale_fill_gradient2() +
   geom_point(data = subset(over, value == 1), shape = "+", size = 1)

Ответ 4

Возможно, это произойдет слишком поздно, но я также хотел бы разместить свой ответ в качестве справки.

Хорошим вариантом для пространственных данных является использование пакета rasterVis. Когда у вас есть "базовый" растровый объект и объект "маска", который вы будете использовать для рисования штриховки, вы можете сделать что-то вроде:

require(raster)
require(rasterVis)

# Scratch raster objects
data(volcano)
r1 <- raster(volcano)

over <- ifelse(volcano >=160 & volcano <=180, 1, NA) # This is the "mask" raster
r2 <- raster(over)

# And this is the key step:
# To convert the "mask" raster to spatial points
r.mask <- rasterToPoints(r2, spatial=TRUE)

# Plot
levelplot(r1, margin=F) +
layer(sp.points(r.mask, pch=20, cex=0.3, alpha=0.8))

который напоминает карту, которую ищет OP. Параметры таких точек, как цвет, размер и тип, могут быть точно настроены.? sp.points предоставляет все аргументы, которые могут быть использованы для этого.