Вот решение решетки с использованием
я есть данные в форме (х, у, г), где х и у не на регулярной сетке. Я хочу отобразить 2D-карту этих данных с интенсивностью (скажем, серая шкала), сопоставленной с переменной z. Очевидным решением является интерполяция (см. Ниже) на регулярной сетке,
d <- data.frame(x=runif(1e3, 0, 30), y=runif(1e3, 0, 30))
d$z = (d$x - 15)^2 + (d$y - 15)^2
library(akima)
d2 <- with(d, interp(x, y, z, xo=seq(0, 30, length = 30),
yo=seq(0, 30, length = 50), duplicate="mean"))
pal1 <- grey(seq(0,1,leng=500))
with(d2, image(sort(x), sort(y), z, useRaster=TRUE, col = pal1))
points(d$x, d$y, col="white", bg=grey(d$z/max(d$z)), pch=21, cex=1,lwd=0.1)
Однако при этом теряется информация о начальной сетке (положение точек с фактическими данными), которая может быть очень точной или очень грубой в определенных местах. Я предпочел бы мозаику Делоне с треугольниками, которая точно представляет фактическое местоположение и плотность исходных точек данных.
В идеале решение будет
вычислить тесселяцию вне функции построения, так что получающиеся полигоны могут быть построены сggplot2
, lattice
или базовая графика
быть быстрым. В моем примере из реальной жизни (~ 1e5 баллов) расчет тесселяции черезdeldir
может быть очень медленным
Под тесселяцией я подразумеваю либо треугольники Делоне, либо диаграммы Вороного, хотя я предпочел бы первое. Однако это приносит дополнительную сложность интерполяции цвета каждого треугольника на основе исходных точек данных.