我想绘制一堆栅格,我创建了一个代码来调整每个栅格的中断并通过for循环绘制它们.但是我得到了一个有问题的色标栏,而我的努力并没有有效解决这个问题.例:
我的降水范围从0到11.000 ......但是大部分数据都在0到5.000之间......而非常少到11.000之间.因此,我需要更改中断以捕获此变化...更多中断我有更多数据.
然后我为此创建了一个休息对象.
但是当我绘制光栅时,刻度颜色条变得糟糕,非常混乱......
#get predictors (These are a way lighter version of mine)
predictors_full<-getData('worldclim', var='bio', res=10)
predic_legends<-c(
"Annual Mean Temperature [°C*10]",
"Mean Diurnal Range [°C]",
"Isothermality",
"Temperature Seasonality [standard deviation]",
"Max Temperature of Warmest Month [°C*10]",
"Min Temperature of Coldest Month [°C*10]",
"Temperature Annual Range [°C*10]",
"Mean Temperature of Wettest Quarter [°C*10]",
"Mean Temperature of Driest Quarter [°C*10]",
"Mean Temperature of Warmest Quarter [°C*10]",
"Mean Temperature of Coldest Quarter [°C*10]",
"Annual Precipitation [mm/year]",
"Precipitation of Wettest Month [mm/month]", …我有22个变量，我想获取相关分数，而不是作为相关矩阵，而是在数据帧中按对数获取...
我的意思是...不是这样
v1 v2 v3 v4
v1 1 x x x
v2 x 1 x x
v3 x x 1 x
v4 x x x 1
但是像这样：
var1 var2 cor
v1 v2 x
v1 v3 x
v1 v4 x
v2 v3 x
v2 v4 x
v3 v4 x
我是R的新手，我已经进行了很多研究，最终我得到了一个代码，该代码真诚地根本没有效率...我的代码创建了一个庞大的数据框，其中包含22个变量的所有可能组合（是4194304 combinatios ... 很多!!!））然后代码只为前211行分配相关性，这是只有2个变量的组合...然后我排除了我不感兴趣的所有内容恩...我得到了我所需要的。但是我敢肯定，这是一种非常愚蠢的方式，我想学习更好的方式...有什么提示吗？
我的代码：
#Getting the variable names from the data frame
av_variables<-variable.names(data.1)
#Creating a huge data frame for all possible combinations
corr_combinations <- as.data.frame(matrix(1,0,length(av_variables)))
for (i in 1:length(av_variables)){
corr_combinations.i …