Понимание ввода параметров для scale_fill_continuous_divergingx для обработки цветовых полей - PullRequest
Новая
       10

Понимание ввода параметров для scale_fill_continuous_divergingx для обработки цветовых полей

2 голосов
/ 07 ноября 2019

Этот вопрос является продолжением моего предыдущего вопроса здесь .

У меня есть тепловая карта с доступным набором данных. Набор данных вставлен ниже: 

library(ggplot2)
library(colorspace)

bigtest <- structure(list(x = c(-8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
                                -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -8,
                                -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -8, -7,
                                -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -8, -7, -6,
                                -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -8, -7, -6, -5,
                                -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
                          y = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
                                 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
                                 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3,
                                 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4,
                                 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5,
                                 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5),
                          z = c(1281.35043, 576.76381, 403.46607,
                                363.28815, 363.13356, 335.04997, 246.93314, 191.56371, 165.35087,
                                165.35087, 136.33712, 83.91203, 107.5773, 56.91087, 56.91089,
                                54.16559, 54.18172, 1841.60838, 1098.66304, 424.80686, 363.52776,
                                363.13355, 335.04998, 246.93314, 191.69473, 165.35087, 165.35087,
                                136.33712, 83.91204, 107.57729, 56.91087, 56.91088, 54.16421,
                                54.16794, 2012.52217, 1154.7927, 446.79023, 363.31379, 363.13356,
                                335.04997, 246.93314, 191.9613, 165.35087, 165.35087, 136.33712,
                                83.91202, 107.57731, 56.91088, 56.91088, 54.1642, 54.16559, 2077.10354,
                                1217.43403, 450.18301, 363.44225, 363.13357, 363.13363, 253.99753,
                                218.43223, 165.35087, 165.35014, 136.33712, 83.91203, 107.57822,
                                82.87399, 56.91087, 54.1642, 54.1642, 2092.56391, 1229.49925,
                                451.15179, 392.30728, 363.13356, 363.13282, 264.18944, 218.4308,
                                165.35087, 165.35044, 136.33712, 83.91202, 83.92709, 82.87353,
                                82.87406, 56.54491, 54.16421, 2206.93318, 1231.66411, 457.37767,
                                392.41558, 363.13357, 363.13283, 335.06272, 191.95211, 165.35087,
                                165.35014, 136.33712, 136.35211, 112.12755, 82.73634, 82.87353,
                                82.87418, 54.16421)),
                     row.names = c(NA, -102L),
                     class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Я создаю тепловую карту со следующим разделом кода: 

ggplot(bigtest, aes(x = x, y = y)) +
  geom_tile(aes(fill = z)) +
  scale_fill_continuous_divergingx(palette = 'RdBu', rev = TRUE, mid = 347.48, l3 = 54, p3 = 2206, p4 = 325)

Что я ожидаюИз графика видно, что белый цвет центрируется на определенном значении, а другие градиенты расходятся в зависимости от значения выше или ниже этого значения. Однако, работая с различными параметрами, кажется, я не до конца понимаю, к чему относятся параметры l3, p3 и p4. Когда я просматривал документацию для этой функции, он предположил, что параметры для настройки масштаба взяты из функции divergingx_hcl в пакете цветов.

При просмотре документации divergingx_hcl указывается, что их координаты соответствуют различным входным параметрам. Я полностью потерян и совершенно не знаю, что это такое. Будем весьма благодарны за любые советы, которые помогут мне обернуть голову вокруг этих параметров (не только l3, p3 и p4, но и других параметров).

Создано в 2019-11-07 пакетом Представить (v0.3.0)

1 Ответ

1 голос
/ 08 ноября 2019

Во-первых, все цвета указываются как HCL (оттенок, цветность, яркость), которые соответствуют типу цвета (красный, зеленый, синий и т. Д.), Насколько красочным является цвет (низкая цветность - серый, высокая цветностьочень яркий) и насколько светлый цвет (высокая яркость - белый, низкая яркость - черный).

Параметр l3 указывает яркостную составляющую цвета на одном конце цветовой шкалы. (l1 - это яркость на другом конце, а l2 - это яркость в середине.) Яркость изменяется от 0 до 100. Поэтому, если вы хотите, чтобы цвет на конце был темнее, установите яркость на более низкое значение. стоимость. Параметры p3 и p4 являются показателями степени, которые определяют, как быстро цвета переходят из средней точки в конечную точку. Как правило, значения ближе к 0 означают более быстрые переходы, а значения, превышающие 1, означают более медленные переходы. Маловероятно, что вам когда-нибудь понадобятся значения p3 или p4 больше 10.

Чтобы получить параметры по умолчанию для палитры, вы можете использовать команду divergingx_palettes(): 

library(colorspace)
divergingx_palettes('RdBu')
#> HCL palette
#> Name: RdBu
#> Type: Diverging (flexible)
#> Parameter ranges:
#>  h1 h2  h3 c1 c2 c3 l1 l2 l3  p1
#>  20 NA 230 60  0 50 20 98 15 1.4

Создано в 2019-11-07 пакетом представ (v0.3.0)

Показывает, что цвет в конечной точке задан l3 уже довольно темно. Изменение l3 с 15 на 0 сделает его немного темнее, но ненамного. Кроме того, p2, p3 и p4 не указаны, что означает, что они все взяты из p1, и, следовательно, равны 1,4. Таким образом, цветовая интерполяция несколько медленнее, чем линейная.

С этим знанием, следующие примеры должны иметь смысл. Чтобы узнать больше об этом, я рекомендую прочитать различные статьи на веб-сайте цветов: http://colorspace.r -forge.r-project.org /

Первые данные: 

library(ggplot2)
library(colorspace)

bigtest <- structure(list(x = c(-8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
                                -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -8,
                                -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -8, -7,
                                -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -8, -7, -6,
                                -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -8, -7, -6, -5,
                                -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
                          y = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
                                0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
                                1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3,
                                3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4,
                                4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5,
                                5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5),
                          z = c(1281.35043, 576.76381, 403.46607,
                                363.28815, 363.13356, 335.04997, 246.93314, 191.56371, 165.35087,
                                165.35087, 136.33712, 83.91203, 107.5773, 56.91087, 56.91089,
                                54.16559, 54.18172, 1841.60838, 1098.66304, 424.80686, 363.52776,
                                363.13355, 335.04998, 246.93314, 191.69473, 165.35087, 165.35087,
                                136.33712, 83.91204, 107.57729, 56.91087, 56.91088, 54.16421,
                                54.16794, 2012.52217, 1154.7927, 446.79023, 363.31379, 363.13356,
                                335.04997, 246.93314, 191.9613, 165.35087, 165.35087, 136.33712,
                                83.91202, 107.57731, 56.91088, 56.91088, 54.1642, 54.16559, 2077.10354,
                                1217.43403, 450.18301, 363.44225, 363.13357, 363.13363, 253.99753,
                                218.43223, 165.35087, 165.35014, 136.33712, 83.91203, 107.57822,
                                82.87399, 56.91087, 54.1642, 54.1642, 2092.56391, 1229.49925,
                                451.15179, 392.30728, 363.13356, 363.13282, 264.18944, 218.4308,
                                165.35087, 165.35044, 136.33712, 83.91202, 83.92709, 82.87353,
                                82.87406, 56.54491, 54.16421, 2206.93318, 1231.66411, 457.37767,
                                392.41558, 363.13357, 363.13283, 335.06272, 191.95211, 165.35087,
                                165.35014, 136.33712, 136.35211, 112.12755, 82.73634, 82.87353,
                                82.87418, 54.16421)),
                     row.names = c(NA, -102L),
                     class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Теперь участки: 

ggplot(bigtest, aes(x = x, y = y)) +
  geom_tile(aes(fill = z)) +
  scale_fill_continuous_divergingx(
    palette = 'RdBu', rev = TRUE,
    mid = 347.48
  )


ggplot(bigtest, aes(x = x, y = y)) +
  geom_tile(aes(fill = z)) +
  scale_fill_continuous_divergingx(
    palette = 'RdBu', rev = TRUE,
    mid = 347.48,
    p3 = .2,
    p4 = .2
  )


ggplot(bigtest, aes(x = x, y = y)) +
  geom_tile(aes(fill = z)) +
  scale_fill_continuous_divergingx(
    palette = 'RdBu', rev = TRUE,
    mid = 347.48,
    l3 = 0,
    p3 = .2,
    p4 = .2
  )

Создано в 2019-11-07 пакетом Представ (v0.3.0)

...