R plot filled.contour() output in ggpplot2

Question

Voglio tracciare questa figura creata con filled.contour(), ma in ggplot2, come faccio?

Voglio utilizzare ggplot2 perché le convenzioni grafiche sono più semplici. Il motivo per cui voglio usare filled.contour() è perché ho provato geom_tile() e image.plot() ed entrambi hanno creato output simili a tile e ho bisogno di un output simile a filled.contour().

Questa è la mia figura:

Codice:

library(akima) 

df <-read.table("Petra_phytoplankton+POM_xydata_minusNAs_noduplicates.txt",header=T) 
attach(df) 
names(df) 
fld <- with(df, interp(x = longitude, y = latitude, z = d13C)) 

filled.contour.ungeoreferenced <- 
    (filled.contour(x = fld$x, 
        y = fld$y, 
        z = fld$z, 
        color.palette = 
        colorRampPalette(c("blue", "green", "yellow", 
             "orange", "red")), 
        xlab = "Longitude", 
        ylab = "Latitude", 
        key.title = title(main = "d13C", 
            cex.main = 1))) 

Snippet dei dati:

latitude longitude d13C 
-65 -70 -27.7 
-61 150 -32.2 
-61 150 -28.3 
-60 116 -26.8 
-60 116 -24.7 
-47 38 -24.8 
-38 150 -20.5 
19 -65.7 -19.9 
19 -65.5 -18.5 
18 -60.7 -20 
18 -58.5 -18.2 
18 -57.8 -19 
17 -55.4 -18.6 
17 -50.8 -18 
17 -47.1 -18.3 
17 -45.5 -19.4 
16 -43.3 -17.9 
15 -40.7 -18.5 
14 -39.3 -19.9 
12 -36.7 -19.9 
12 -36.2 -19.9 
11 -34.4 -19.2 
10 -32 -18.5 
9 -30.3 -19.3 
8 -29.2 -19.4 
7 -26.6 -18.2 
7 -25.5 -19.3 
6 23.9 -20 
3 -21.3 -20.4 

Answer 1

ho preso l'esempio dalla ggplot2 website.

# Generate data 
library(reshape2) # for melt 
volcano3d <- melt(volcano) 
names(volcano3d) <- c("x", "y", "z") 

# Basic plot 
v <- ggplot(volcano3d, aes(x, y, z = z)) + 
    stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..)) 

dove X e Y sono la vostra lunga e Lat ez è d13C

Answer 2

È possibile modificare i colori di cui hai bisogno:

gdat <- interp2xyz(fld, data.frame=TRUE) 

ggplot(gdat) + 
    aes(x = x, y = y, z = z, fill = z) + 
    geom_tile() + 
    coord_equal() + 
    geom_contour(color = "white", alpha = 0.5) + 
    scale_fill_distiller(palette="Spectral", na.value="white") + 
    theme_bw() 

è possibile ridurre il pixelation al costo di un tempo di elaborazione aumentando la densità dell'interpolazione:

fld <- with(df, interp(x = longitude, 
         y = latitude, 
         z = d13C, 
         xo = seq(min(longitude), max(longitude), length=400), 
         duplicate="mean")) 

e anche riducendo la larghezza bin:

ggplot(gdat) + 
    aes(x = x, y = y, z = z) + 
    geom_tile(aes(fill=z)) + 
    coord_equal() + 
    stat_contour(aes(fill=..level..), geom="polygon", binwidth=0.005) + 
    geom_contour(color="white", alpha=0.5) + 
    scale_fill_distiller(palette="Spectral", na.value="white") + 
    theme_bw() 

NOTA: che sta andando a sgranocchiare per evidenti alcuni secondi su un sistema desktop decente. Sul mio abbastanza robusto MacBook Pro era:

user system elapsed 
    6.931 0.655 8.153 

Answer 3

a dare seguito alle @ di hrbrmstr esempio minimo, si può anche avere compute ggplot2 "z" per voi:

library(ggplot2) 
ggplot(data = faithful, aes(x = eruptions, y = waiting)) + 
    stat_density2d(aes(colour = ..level.., fill = ..level..), geom = "polygon")