È possibile creare un grafico di contorno 3d senza dati continui in R?

Question

Voglio creare un contorno della variabile z con i dati x, y, z. Tuttavia, sembra che dobbiamo fornire i dati in ordine crescente.

Ho provato ad utilizzare del codice ma mi ha dato l'errore.

ho provato il seguente codice: Prova 1:

age2100 <- read.table("temp.csv",header=TRUE,sep=",") 

x <- age2100$x 
y <- age2100$y 
z <- age2100$z 

contour(x,y,z,add=TRUE,col="black") 

ho ottenuto il seguente errore

Error in contour.default(x, y, z, add = TRUE, col = "black") : increasing 'x' and 'y' values expected 

poi ho cercato di usare ggplot2 per creare il contorno. Ho usato il seguente codice:

library("ggplot2") 
library("MASS") 
library("rgdal") 
library("gpclib") 
library("maptools") 
age2100 <- read.table("temp.csv",header=TRUE,sep=",") 
v <- ggplot(age2100, aes(age2100$x, age2100$y,z=age2100$z))+geom_contour() 
v 

ho ottenuto il seguente errore: messaggio

Attenzione:

Not possible to generate contour data 

Si prega di trovare i dati sul seguente percorso https://www.dropbox.com/s/mg2bo4rcr6n3dks/temp.csv

Qualcuno può dirmi come creare i dati di contorno dalla terza variabile (z) da temp.csv? Ho bisogno di farlo tutte queste volte quindi sto cercando di fare su R invece che su Arcgis.

Answer 1

Ecco un esempio di come si interpola con interp dal pacchetto akima:

age2100 <- read.table("temp.csv",header=TRUE,sep=",") 

x <- age2100$x 
y <- age2100$y 
z <- age2100$z 

require(akima) 

fld <- interp(x,y,z) 

par(mar=c(5,5,1,1)) 
filled.contour(fld) 

Ecco una trama alternativa utilizzando la funzione image (ciò consente una certa flessibilità per l'aggiunta inferiore plotting livello funzioni (richiede la funzione image.scale, trovata here):

source("image.scale.R") # http://menugget.blogspot.de/2011/08/adding-scale-to-image-plot.html 

x11(width=5, height=6) 
layout(matrix(c(1,2), nrow=1, ncol=2), widths=c(4,1), height=6, respect=TRUE) 
layout.show(2) 

par(mar=c(4,4,1,1)) 
image(fld) 
contour(fld, add=TRUE) 
points(age2100$x,age2100$y, pch=".", cex=2) 

par(mar=c(4,0,1,4)) 
image.scale(fld$z, xlab="", ylab="", xaxt="n", yaxt="n", horiz=FALSE) 
box() 
axis(4) 
mtext("text", side=4, line=2.5)