R语言Ternary包绘制三元图、RGB三色空间分布图的方法

简介: R语言Ternary包绘制三元图、RGB三色空间分布图的方法

  本文介绍基于R语言中的Ternary包,绘制三元图(Ternary Plot)的详细方法;其中,我们就以RGB三色分布图为例来具体介绍。

  三元图可以从三个不同的角度反应数据的特征,因此在很多领域都得以广泛应用;如下图所示,就是一个最简单的三元图。其中,基于R语言中的Ternary包,我们可以非常方便地绘制三元图;本文就对其具体绘制方法加以介绍。

  首先,由于我们需要用到R语言中的Ternary包,因此通过如下所示的代码配置Ternary包。

install.packages("Ternary")

  Ternary包提供了两种绘制三元图的方法。首先,我们可以通过其提供的交互式界面,通过鼠标操作完成简单的三元图的绘制工作。我们可以通过如下所示的代码打开这一交互式界面。

Ternary::TernaryApp()

  交互式界面打开后,如下图所示。我们可以按照其中各个按钮、参数的介绍,手动对三元图加以修改,并最终导出图像。

  我们这里主要介绍基于代码的绘图方法,因此交互式界面就不再过多介绍了;大家如果有需要,可以对交互式界面绘图的方法加以自行尝试。

  首先,通过代码绘制三元图,我们需要导入Ternary包。

library(Ternary)

  最简单的三元图绘制方式,就是通过图下的代码,生成一个最基本的三元图。

TernaryPlot()

  运行上述代码,将得到如下所示的图片。

  当然,我们需要结合实际的需求,对这个简单的三元图加以个性化修改。首先,本文所用到的全部代码如下所示。

library(Ternary)
# dev.off()
TernaryPlot(alab = "Terrain \u2192", blab = "Vegetation \u2192", clab = "\u2190 Climate",
            lab.col = c("red", "green", "blue"),
            main = "Test Ternary Plot",
            point = "up", lab.cex = 0.8, grid.minor.lines = 0,
            grid.lty = "solid", col = rgb(0.9, 0.9, 0.9), grid.col = "white",
            axis.col = rgb(0.6, 0.6, 0.6), ticks.col = rgb(0.6, 0.6, 0.6),
            axis.rotate = FALSE,
            padding = 0.08)
cols <- TernaryPointValues(rgb)
ColourTernary(cols, spectrum = NULL)
data_points <- list(
  O = c(255, 128, 0),
  Y = c(255, 255, 0),
  P = c(255, 0, 255),
  C = c(0, 255, 255)
)
AddToTernary(points, data_points, pch = 21, cex = 2.8,
             bg = vapply(data_points,
                         function (x) rgb(x[1], x[2], x[3], 255, maxColorValue = 255),
                         character(1))
             )
AddToTernary(text, data_points, names(data_points),cex = 0.8, font = 2)
legend("topright",
       legend = c("Orange", "Yellow", "Purple", "Cyan"),
       cex = 0.8, bty = "n", pch = 21, pt.cex = 1.8,
       pt.bg = c(rgb(255, 128, 0, 255, NULL, 255),
                 rgb(255, 255, 0, 255, NULL, 255),
                 rgb(255, 0, 255, 255, NULL, 255),
                 rgb(0, 255, 255, 255, NULL, 255)),
       )

  运行上述代码,我们得到的最终结果图像如下图所示。

  接下来,我们就对上述代码加以介绍与解释。这里需要注意,本文仅对我们用到的参数加以简单的介绍,其中很多参数的含义其实我也还没太搞清楚;大家在实际使用时,如果对参数还有其他疑惑,可以参考Ternary包的官方帮助文档:https://ms609.github.io/Ternary/reference/index.html

  首先,代码中的第一部分,即TernaryPlot()函数,就是Ternary包绘制三元图的基本函数;我们通过修改其中各项参数,从而修改最终成图中各个部分的属性。其中,函数的第一行,也就是alab开头的这一行,表示三角形三条边分别要显示的字符,也就是“标注”;lab.col则表示三角形中三条边对应的坐标轴的文字标注,需要用什么颜色来表示;main表示三元图的标题point表示三角形摆放的角度(例如我这里的"up"就表示将其中的一个角朝上放置);其后的两个参数lab.cexgrid.minor.lines,则分别表示坐标轴的标注的字号与三元图的最小单位格网线;由于我这里是做一张三角形分别表示RGB三种颜色的颜色空间图,因此就没有设置格网线。

  随后,函数第五行的grid.lty表示三元图格网线的类型,其后的参数col表示三元图内部的绘制颜色,随后的参数grid.col表示格网线的颜色(当然我这里并没有设置格网线);接下来的参数axis.col表示三元图三条轴的颜色,参数ticks.col则表示三条轴上对应的标签(不是文字标注)的颜色;参数axis.rotate则表示是否要旋转标签;最后一个padding参数则用以控制图片的缩放

  接下来,由于我们希望通过RGB三种颜色的填充来实现三元图的着色,因此声明一个cols变量,并通过ColourTernary()函数将其填充到三元图中。

  此外,为了方便大家看图,我们希望在这个三角形的RGB颜色空间图中,添加几个关键颜色的点,作为大家看图时的参考。因此,我们通过RGB值来确定几个颜色点,将其存储在data_point中;随后,通过AddToTernary()函数将其导入三元图中。

  接下来,也就是代码中的最后一部分,我们通过legend()函数为图片添加图例。这里的图例,其实就是我们在前一步骤中,为图片添加的几个主要颜色点的图例。首先,函数的第一个参数"topright",表示我们希望将图例添加到图片的右上角;随后的几行参数,就是调整图例的字体、字号、要显示的内容等。

  在通过调整代码,获得我们满意的三元图后,如果大家是用RStudio进行代码的撰写,可以在“Plots”中选择“Export”→“Save as Image…”选项,将图片导出;如下图所示。

  不过这里需要注意,在RStudio中导出的图片往往清晰度不够高;如果大家希望提升图片的精度,可以选择导出.eps格式的图片素材;如下图所示。

  随后,在Adobe IllustratorAI)软件中打开刚刚保存的.eps格式文件;此时,不仅可以直接对图片加以进一步修改,还可以用图片格式保存更高精度的图片。

  至此,大功告成。

欢迎关注:疯狂学习GIS

相关文章
|
3月前
|
存储 数据采集 数据处理
R语言数据变换:使用tidyr包进行高效数据整形的探索
【8月更文挑战第29天】`tidyr`包为R语言的数据整形提供了强大的工具。通过`pivot_longer()`、`pivot_wider()`、`separate()`和`unite()`等函数,我们可以轻松地将数据从一种格式转换为另一种格式,以满足不同的分析需求。掌握这些函数的使用,将大大提高我们处理和分析数据的效率。
|
21天前
|
数据挖掘 C语言 C++
R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。
【10月更文挑战第21天】时间序列分析是一种重要的数据分析方法,广泛应用于经济学、金融学、气象学、生态学等领域。R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。本文将介绍使用R语言进行时间序列分析的基本概念、方法和实例,帮助读者掌握R语言在时间序列分析中的应用。
40 3
|
6月前
|
移动开发 算法 数据可视化
【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享(上)
【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享
|
6月前
【R语言实战】——fGARCH包在金融时序上的模拟应用
【R语言实战】——fGARCH包在金融时序上的模拟应用
|
6月前
|
数据可视化 算法
【R语言实战】——kNN和朴素贝叶斯方法实战
【R语言实战】——kNN和朴素贝叶斯方法实战
|
6月前
|
数据可视化
R语言机器学习方法分析二手车价格影响因素
R语言机器学习方法分析二手车价格影响因素
|
6月前
|
数据可视化 Python
R语言蒙特卡罗Monte Carlo方法进行数值积分和模拟可视化
R语言蒙特卡罗Monte Carlo方法进行数值积分和模拟可视化
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据库
数据分享|R语言用核Fisher判别方法、支持向量机、决策树与随机森林研究客户流失情况
数据分享|R语言用核Fisher判别方法、支持向量机、决策树与随机森林研究客户流失情况
|
6月前
|
监控 数据可视化 数据挖掘
R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化
R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化
|
6月前
|
数据可视化 Python
R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化
R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化

热门文章

最新文章