Карты кучи бейсбола в R - PullRequest
Новая
       35

Карты кучи бейсбола в R

1 голос
/ 24 февраля 2020

Я пытаюсь создать карты тепловых ударов, которые зависят от среднего значения прогонов, которых стоит определенный удар, построенных на основе физического местоположения координат, напр. так что более высокие значения области на карте - красные, а более низкие - синие.

Я немного исследовал и не могу найти решение для этого.

Положения графика EX + значение (X основано на центре пластины, слева отрицательно, в метрах положительно в метрах):

Местоположение графика

Для каждой из этих точек графика есть прикрепленное значение (т. Е. Некоторые из них равны 0,5, 0,25, 0, -0,5).

Есть ли способ построить график, который объединяет эти значения и усредняет их для создайте тепловую карту, подобную этой: Тепловая карта

Мне не нужно, чтобы она была непрерывной, как это обязательно, я в порядке с ведением их. Я знаю, как создать график с зоной удара, встроенной в ggplot, и построить каждую точку по отдельности, но я изо всех сил пытаюсь найти способ агрегирования на основе соседних точек графика и преобразовать его в тепловую кучу.

Мой первый пост здесь, извинения, если я не соответствую стандарту с предоставленным количеством деталей, если есть какая-либо более важная информация, которую я могу включить, я рад.

Спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 24 февраля 2020

Если вы хотите основать свою тепловую карту на mean переменной Value, используйте функцию stat_summary_hex().

Данные делятся на ячейки, определяемые x и y, а затем значения z в каждой ячейке суммируются с забавой.

По умолчанию "сводка" функция mean(z).

Приведенный ниже код создает график тепловой карты, используя среднее значение глубины. 

ggplot(diamonds, aes(x=carat, y=price, z=depth)) + 
   stat_summary_hex()

fun аргумент - это функция для сводки, функция по умолчанию может быть переопределена любой функцией. Например max(). 

ggplot(diamonds, aes(x=carat, y=price, z=depth)) + 
   stat_summary_hex(fun = "max")
   #stat_summary_hex(fun = function(a) max(a)) #alternative for complex functions

https://ggplot2.tidyverse.org/reference/stat_summary.html

...