R:用条件颜色绘制多边形

mru*_*rub 6 plot r polygon

我想为曲线下的区域着色.y> 0的区域应为红色,y <0的区域应为绿色.

x <- c(1:4)
y <- c(0,1,-1,2,rep(0,4))
plot(y[1:4],type="l")
abline(h=0)
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使用ifelse()不起作用:

polygon(c(x,rev(x)),y,col=ifelse(y>0,"red","green"))
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到目前为止我取得的成就如下:

polygon(c(x,rev(x)),y,col="green")
polygon(c(x,rev(x)),ifelse(y>0,y,0),col="red")
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但那时红色区域太大了.您对如何获得理想结果有任何想法吗?

MrF*_*ick 5

如果您想要两种不同的颜色,则需要两个不同的多边形.您可以多次调用多边形,也可以NAxy矢量中添加值以指示新的多边形.R不会自动为您计算交点.你必须自己做.这是你如何用不同的颜色绘制它.

x <- c(1,2,2.5,NA,2.5,3,4)
y <- c(0,1,0,NA,0,-1,0)

#calculate color based on most extreme y value
g <- cumsum(is.na(x))
gc <- ifelse(tapply(y, g, 
    function(x) x[which.max(abs(x))])>0, 
    "red","green")

plot(c(1, 4),c(-1,1), type = "n")
polygon(x, y, col = gc)
abline(h=0)
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在此输入图像描述

在更一般的情况下,将多边形拆分到不同区域可能并不容易.在GIS软件包中似乎支持这种类型的操作,其中这类操作更常见.但是,我总结了一个可能适用于简单多边形的一般情况.

首先,我定义一个将定义切割线的闭包.该函数将对一条线采用斜率和y轴截距,并返回切割多边形所需的函数.

getSplitLine <- function(m=1, b=0) {
    force(m); force(b)
    classify <- function(x,y) {
        y >= m*x + b
    }
    intercepts <- function(x,y, class=classify(x,y)) {
        w <- which(diff(class)!=0)
        m2 <- (y[w+1]-y[w])/(x[w+1]-x[w])
        b2 <- y[w] - m2*x[w]

        ix <- (b2-b)/(m-m2)
        iy <- ix*m + b
        data.frame(x=ix,y=iy,idx=w+.5, dir=((rank(ix, ties="first")+1) %/% 2) %% 2 +1)
    }
    plot <- function(...) {
    abline(b,m,...)
    }
    list(
        intercepts=intercepts,
        classify=classify,
        plot=plot
    )
}
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现在我们将定义一个函数,使用我们刚刚定义的分割器实际分割多边形.

splitPolygon <- function(x, y, splitter) {
    addnullrow <- function(x) if (!all(is.na(x[nrow(x),]))) rbind(x, NA) else x
    rollup <- function(x,i=1) rbind(x[(i+1):nrow(x),], x[1:i,])
    idx <- cumsum(is.na(x) | is.na(y))
    polys <- split(data.frame(x=x,y=y)[!is.na(x),], idx[!is.na(x)])
    r <- lapply(polys, function(P) {
        x <- P$x; y<-P$y
        side <- splitter$classify(x, y)
        if(side[1] != side[length(side)]) {
            ints <- splitter$intercepts(c(x,x[1]), c(y, y[1]), c(side, side[1]))
        } else {
            ints <- splitter$intercepts(x, y, side)
        }
        sideps <- lapply(unique(side), function(ss) {
            pts <- data.frame(x=x[side==ss], y=y[side==ss], 
                idx=seq_along(x)[side==ss], dir=0)
            mm <- rbind(pts, ints)
            mm <- mm[order(mm$idx), ]
            br <- cumsum(mm$dir!=0 & c(0,head(mm$dir,-1))!=0 & 
                c(0,diff(mm$idx))>1)
            if (length(unique(br))>1) {
                mm<-rollup(mm, sum(br==br[1]))
            }
            br <- cumsum(c(FALSE,abs(diff(mm$dir*mm$dir))==3))
            do.call(rbind, lapply(split(mm, br), addnullrow))
        })
        pss<-rep(unique(side), sapply(sideps, nrow))
        ps<-do.call(rbind, lapply(sideps, addnullrow))[,c("x","y")]
        attr(ps, "side")<-pss
        ps
   })
   pss<-unname(unlist(lapply(r, attr, "side")))
   src <- rep(seq_along(r), sapply(r, nrow))
   r <- do.call(rbind, r)
   attr(r, "source")<-src
   attr(r, "side")<-pss
   r
}
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输入是刚值xy,你会传递到polygon与刀具一起.它将返回一个data.frame,其中包含可以使用的x和y值polygon.

例如

x <- c(1,2,2.5,NA,2.5,3,4)
y <- c(1,-2,2,NA,-1,2,-2)

sl<-getSplitLine(0,0)

plot(range(x, na.rm=T),range(y, na.rm=T), type = "n")
p <- splitPolygon(x,y,sl)
g <- cumsum(c(F, is.na(head(p$y,-1))))
gc <- ifelse(attr(p,"side")[is.na(p$y)],  
    "red","green")
polygon(p, col=gc)
sl$plot(lty=2, col="grey")
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在此输入图像描述

这适用于简单的凹多边形以及倾斜线.这是另一个例子

x <- c(1,2,3,4,5,4,3,2)
y <- c(-2,2,1,2,-2,.5,-.5,.5)

sl<-getSplitLine(.5,-1.25)

plot(range(x, na.rm=T),range(y, na.rm=T), type = "n")
p <- splitPolygon(x,y,sl)
g <- cumsum(c(F, is.na(head(p$y,-1))))
gc <- ifelse(attr(p,"side")[is.na(p$y)],  
    "red","green")
polygon(p, col=gc)
sl$plot(lty=2, col="grey")
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在此输入图像描述

现在,当多边形的顶点直接落在分割线上时,事情会变得有点混乱.我可能会在将来尝试纠正这个问题.