Рисование контурной линии вокруг связанных ячеек в тепловой карте в R

Question

У меня есть данные с двумя временными осями и измерениями для каждой ячейки.Из этого я создаю тепловую карту.Я также знаю для каждой ячейки, является ли измерение значимым.

Моя задача - нарисовать контурную линию вокруг всех значимых ячеек.Если ячейки образуют кластеры с одинаковым значением значимости, мне нужно нарисовать контур вокруг кластера, а не вокруг каждой отдельной ячейки.

Данные имеют следующий формат:

   x_time y_time    metric signif
1       1      1 0.3422285  FALSE
2       2      1 0.6114085  FALSE
3       3      1 0.5381621  FALSE
4       4      1 0.5175120  FALSE
5       1      2 0.6997991  FALSE
6       2      2 0.3054885  FALSE
7       3      2 0.8353888   TRUE
8       4      2 0.3991566   TRUE
9       1      3 0.7522728   TRUE
10      2      3 0.5311418   TRUE
11      3      3 0.4972816   TRUE
12      4      3 0.4330033   TRUE
13      1      4 0.5157972   TRUE
14      2      4 0.6324151   TRUE
15      3      4 0.4734126   TRUE
16      4      4 0.4315119   TRUE

Кодниже генерируются эти данные, где измерения являются случайными (метрики dt $), а значение логично (dt $ signif).

# data example
dt <- data.frame(x_time=rep(seq(1, 4), 4), 
                 y_time=rep(seq(1, 4), each=4),
                 metric=(rnorm(16, 0.5, 0.2)),
                 signif=c(rep(FALSE, 6), rep(TRUE, 10)))

Только тепловая карта может быть сгенерирована с использованием geom_tile

* ggplot2.1013 *

Исходя из этого вопроса , мне удалось нарисовать контуры разным цветом вокруг каждой ячейки в соответствии со значением значимости.

# Heatmap with lines around each significant cell
p <- ggplot(data = dt, aes(x = x_time, y = y_time))
p <- p + geom_tile(aes(fill = metric, color = signif), size = 2)
p <- p + scale_color_manual(values = c("black", "white"))

Однако этот подход не группирует соседние значимые ячейки вместе, рисуя контур вокруг всей группы (как также обсуждалось в вопросе, с которым я связан).

Как thisВопрос показывает, что можно рисовать прямоугольники вокруг указанных областей, но я не думаю, что это можно распространить на все возможные кластеры клеток.

Answer 1

Этот ответ основан на Как получить контурные линии вокруг сеток в R-растре? .

library(data.table)
library(raster)

Также обратите внимание, что clump требует, чтобы пакет igraph былустановлен, и dissolve = TRUE в rasterToPolygons требуется rgeos.

# convert data.frame to data.table
# not strictly necessary, but enables use of convenient functions: dcast and rbindlist.
setDT(d)

# reshape to wide 
d2 <- dcast(d, y ~ x, value.var = "sig")

# reverse order of rows to match raster order
# remove first column
# convert to matrix and then to raster
r <- raster(as.matrix(d2[ , .SD[.N:1, -1]]),
            xmn = 0, xmx = ncol(d2) - 1, ymn = 0, ymx = ncol(d2) - 1)

# detect clumps of connected cells of the value TRUE
# convert raster to polygons
# dissolve polygons into multi-polygons
polys <- rasterToPolygons(clump(r), dissolve = TRUE)

# grab coordinates of individual polygons and convert to a data.table
# use idcol = TRUE to enable grouping of paths when plotting
d_poly <- rbindlist(lapply(polys@polygons,
                           function(x) as.data.table(x@Polygons[[1]]@coords)),
                    idcol = TRUE)

# plot an outline around each 'patch of significant values' using geom_path 
ggplot(d, aes(x = x, y = y)) +
  geom_tile(aes(fill = z)) +
  geom_path(data = d_poly, aes(x = x + 0.5, y = y + 0.5, group = .id),
            size = 2, color = "red")

---

Данные:

d <- structure(list(x = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
                          3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L),
                    y = c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L,
                          1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L),
                    sig = c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE,
                            TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE),
                    z = c(0.96, 0.76, 0.14, 0.93, 0.39, 0.06, 0.99, 0.77,
                          0.7, 0.72, 0.08, 0.94, 0.98,  0.83, 0.12, 0.42)),
               row.names = c(NA, -16L), class = "data.frame")

Answer 2

Конечно, это было бы немного утомительно, если бы вы создавали много тепловых карт (даже если возможно, возможно создать кадры данных с необходимыми значениями из ваших данных), но в противном случае вы можете играть с geom_segment s:

p + geom_segment(aes(x = .5, xend = 4.5, y = 4.5, yend = 4.5), colour = "white", size = 2) +
  geom_segment(aes(x = .5, xend = 2.5, y = 2.5, yend = 2.5), colour = "white", size = 2) +
  geom_segment(aes(x = 2.5, xend = 4.5, y = 1.5, yend = 1.5), colour = "white", size = 2) +
  geom_segment(aes(x = .5, xend = .5, y = 2.5, yend = 4.5), colour = "white", size = 2) +
  geom_segment(aes(x = 2.5, xend = 2.5, y = 1.5, yend = 2.5), colour = "white", size = 2) +
  geom_segment(aes(x = 4.5, xend = 4.5, y = 1.5, yend = 4.5), colour = "white", size = 2)