플롯의 부드러움, 커널 밀도 추정에 사용 된 대역폭 및 플롯에서 색상을 지정하는 중단에 영향을주는 두 가지 사항이 있습니다.
경험상 탐색 적 분석을 위해 유용한 음모를 얻을 때까지 대역폭을 조정하기 만하면됩니다. 아래 데모.
library(spatstat)
set.seed(3)
X <- rpoispp(10)
par(mfrow = c(2,2))
plot(density(X, 1))
plot(density(X, 0.1))
plot(density(X, 0.05))
plot(density(X, 0.01))
기본 색 구성표를 변경해도 아무런 도움이되지 않으며 픽셀의 해상도도 변경되지 않습니다 (기본 해상도가 너무 정밀한 경우 해상도를 낮추고 픽셀을 더 크게 만들어야합니다). 미적 목적으로 기본 색 구성표를 변경하고 싶을지라도, 그것은 매우 구별하기위한 것입니다.
색상이 스케일 수준을 로그로 변경하는 데 도움이되는 작업 ( 매우 불균일 한 프로세스 가있는 경우에만 도움이 됨 ) 하단에서 색상 팔레트를 더 많이 변경하도록 변경하십시오 (색상 램프 사양의 측면에서 바이어스) R) 또는 연속이 아닌 개별 빈을 갖도록 범례를 조정하십시오.
범례에서의 편견의 예는 여기 에서 수정 되었으며, GIS 사이트에 별도의 빈을 색칠하는 방법을 설명하는 또 다른 게시물이 있습니다 . 패턴이 처음부터 끝났거나 매끄러 워지면 도움이되지 않습니다.
Z <- density(X, 0.1)
logZ <- eval.im(log(Z))
bias_palette <- colorRampPalette(c("blue", "magenta", "red", "yellow", "white"), bias=2, space="Lab")
norm_palette <- colorRampPalette(c("white","red"))
par(mfrow = c(2,2))
plot(Z)
plot(logZ)
plot(Z, col=bias_palette(256))
plot(Z, col=norm_palette(5))
마지막 이미지 (첫 번째 색상 빈이 흰색 인 경우)에서 색상을 투명하게 만들려면 색상 램프를 생성 한 다음 RGB 사양을 투명 색상으로 대체하면됩니다. 위와 동일한 데이터를 사용하는 아래 예
library(spatstat)
set.seed(3)
X <- rpoispp(10)
Z <- density(X, 0.1)
A <- rpoispp(100) #points other places than density
norm_palette <- colorRampPalette(c("white","red"))
pal_opaque <- norm_palette(5)
pal_trans <- norm_palette(5)
pal_trans[1] <- "#FFFFFF00" #was originally "#FFFFFF"
par(mfrow = c(1,3))
plot(A, Main = "Opaque Density")
plot(Z, add=T, col = pal_opaque)
plot(A, Main = "Transparent Density")
plot(Z, add=T, col = pal_trans)
pal_trans2 <- paste(pal_opaque,"50",sep = "")
plot(A, Main = "All slightly transparent")
plot(Z, add=T, col = pal_trans2)
