3

R提案でA true heat mapを使用しようとしていますが、エラーが発生します。

interp.old(x, y, z, xo = xo, yo = yo, ncp = 0, extrap = extrap,のエラー
: x と y のスケールが違いすぎます

コード行の後:

 s <- interp(x,y,z)

私のデータは、暗い連続した背景で線のような色付きのヒートマップを取得することを期待して構築されGNUplot、set pm3d mapとset hidden3d. yデータは、特定の時間 ( ) における分子生成 ( ) のモデルに対応し、x出現頻度は で示されzます。次のようになります。

1.000000000000e+00  1e-8    0

1.000000000000e+00  5e-8    0

1.000000000000e+00  1e-7    5

1.000000000000e+00  5e-7    0

1.000000000000e+00  1e-6    0

1.000000000000e+00  5e-6    0

1.000000000000e+00  1e-5    0

1.000000000000e+00  5e-5    0

1.000000000000e+00  1e-4    0

1.000000000000e+00  5e-4    0

1.000000000000e+00  1e-3    0

1.000000000000e+00  5e-3    0

1.000000000000e+00  1e-2    0

1.000000000000e+00  5e-2    0

1.000000000000e+00  1e-1    0

1.000000000000e+00  5e-1    0

1.000000000000e+00  1e+1    0

1.000000000000e+00  5e+1    0

1.000000000000e+00  1e+2    0

1.000000000000e+00  5e+2    0

1.000000000000e+00  1e+3    0

1.000000000000e+00  5e+3    0

1.000000000000e+00  1e+4    0

1.000000000000e+00  5e+4    0

1.000000000000e+00  1e+5    0

1.000000000000e+00  5e+5    0

1.000000000000e+00  1e+6    0

1.000000000000e+00  5e+6    0

1.000000000000e+00  1e+7    0

1.000000000000e+00  5e+7    0

1.000000000000e+00  1e+8    0

1.000000000000e+00  5e+8    0

2.000000000000e+00  1e-8    0

2.000000000000e+00  5e-8    0

2.000000000000e+00  1e-7    0

2.000000000000e+00  5e-7    5

2.000000000000e+00  1e-6    0

2.000000000000e+00  5e-6    0

2.000000000000e+00  1e-5    0

2.000000000000e+00  5e-5    0

2.000000000000e+00  1e-4    0

2.000000000000e+00  5e-4    0

2.000000000000e+00  1e-3    0

2.000000000000e+00  5e-3    0

2.000000000000e+00  1e-2    0

2.000000000000e+00  5e-2    0

2.000000000000e+00  1e-1    0

2.000000000000e+00  5e-1    0

2.000000000000e+00  1e+1    0

2.000000000000e+00  5e+1    0

2.000000000000e+00  1e+2    0

2.000000000000e+00  5e+2    0

2.000000000000e+00  1e+3    0

2.000000000000e+00  5e+3    0

2.000000000000e+00  1e+4    0

2.000000000000e+00  5e+4    0

2.000000000000e+00  1e+5    0

2.000000000000e+00  5e+5    0

2.000000000000e+00  1e+6    0

2.000000000000e+00  5e+6    0

2.000000000000e+00  1e+7    0

2.000000000000e+00  5e+7    0

2.000000000000e+00  1e+8    0

2.000000000000e+00  5e+8    0

3.000000000000e+00  1e-8    0

3.000000000000e+00  5e-8    0

3.000000000000e+00  1e-7    0

3.000000000000e+00  5e-7    0

3.000000000000e+00  1e-6    5

3.000000000000e+00  5e-6    0

3.000000000000e+00  1e-5    0

3.000000000000e+00  5e-5    0

3.000000000000e+00  1e-4    0

3.000000000000e+00  5e-4    0

3.000000000000e+00  1e-3    0

3.000000000000e+00  5e-3    0

3.000000000000e+00  1e-2    0

3.000000000000e+00  5e-2    0

3.000000000000e+00  1e-1    0

3.000000000000e+00  5e-1    0

3.000000000000e+00  1e+1    0

3.000000000000e+00  5e+1    0

3.000000000000e+00  1e+2    0

3.000000000000e+00  5e+2    0

3.000000000000e+00  1e+3    0

3.000000000000e+00  5e+3    0

3.000000000000e+00  1e+4    0

3.000000000000e+00  5e+4    0

3.000000000000e+00  1e+5    0

3.000000000000e+00  5e+5    0

3.000000000000e+00  1e+6    0

3.000000000000e+00  5e+6    0

3.000000000000e+00  1e+7    0

3.000000000000e+00  5e+7    0

3.000000000000e+00  1e+8    0

3.000000000000e+00  5e+8    0

4.000000000000e+00  1e-8    0

4.000000000000e+00  5e-8    0

4.000000000000e+00  1e-7    0

4.000000000000e+00  5e-7    0

4.000000000000e+00  1e-6    0

4.000000000000e+00  5e-6    5

4.000000000000e+00  1e-5    0

4.000000000000e+00  5e-5    0

4.000000000000e+00  1e-4    0

4.000000000000e+00  5e-4    0

4.000000000000e+00  1e-3    0

4.000000000000e+00  5e-3    0

4.000000000000e+00  1e-2    0

4.000000000000e+00  5e-2    0

4.000000000000e+00  1e-1    0

4.000000000000e+00  5e-1    0

4.000000000000e+00  1e+1    0

4.000000000000e+00  5e+1    0

4.000000000000e+00  1e+2    0

4.000000000000e+00  5e+2    0

4.000000000000e+00  1e+3    0

4.000000000000e+00  5e+3    0

4.000000000000e+00  1e+4    0

4.000000000000e+00  5e+4    0

4.000000000000e+00  1e+5    0

4.000000000000e+00  5e+5    0

4.000000000000e+00  1e+6    0

4.000000000000e+00  5e+6    0

4.000000000000e+00  1e+7    0

4.000000000000e+00  5e+7    0

4.000000000000e+00  1e+8    0

4.000000000000e+00  5e+8    0

最初の提案では、R の真のヒート マップで最初に得られたものと同様の醜い結果が得られました。これは、さまざまなグレースケール トーンのドットでいっぱいの水平線を含むプロットです。2番目はクラッシュするようです。私はそれからこのメッセージを受け取りました：

>Traceback:
1: .Fortran("idsfft", as.integer(1), as.integer(ncp), as.integer(n),     as.double(x),  as.double(y), as.double(z), as.integer(nx),     as.integer(ny), x = as.double(xo), y = as.double(yo), z = zo,     integer((31 + ncp) * n + nx * ny), double(5 * n), misso = as.logical(misso),     PACKAGE = "akima")
2: interp.old(x, y, z, xo = xo, yo = yo, ncp = 0, extrap = extrap,     duplicate = duplicate, dupfun = dupfun)
3: interp(x, y, z)

Possible actions:
1: abort (with core dump, if enabled)
2: normal R exit
3: exit R without saving workspace
4: exit R saving workspace

役立つ場合に備えて、より多くのデータを含めました。この方法でデータ フレームから列を呼び出しています。

coso <- read.table("/home/libertad/mygraphs/two/two_1_90/coso.txt", header = FALSE,sep = "\t")

>x <-coso[[1]]

>y <-coso[[2]]

これは GNUplot での私のグラフの 1 つで、R でより良いグラフが得られることを期待していました。

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5

推奨される解決策

scale()x と y を同等のスケールに変換するために使用します。

シミュレーション

fieldsあなたの質問のようにパッケージを使用する：

library(akima) 
library(fields) 

x <- rnorm(20, 4, 3)
y <- rnorm(20, 5e-5, 1e-5)
x <- scale(x) # comment out these two lines 
y <- scale(y) # to reproduce your error
z <- rnorm(20)

s <- interp(x,y,z)
image.plot(s)

を使用して、ここで私の他の回答ggplot2から適応:

library(akima) 
library(ggplot2) 

x <- rnorm(20, 4, 3)
y <- rnorm(20, 5e-5, 1e-5)
x <- scale(x) # comment out these two lines 
y <- scale(y) # to reproduce your error
z <- rnorm(20)

t. <- interp(x,y,z)
t.df <- data.frame(t.)

gt <- data.frame( expand.grid(X1=t.$x, 
                              X2=t.$y), 
                  z=c(t.$z), 
                  value=cut(c(t.$z), 
                            breaks=seq(min(z),max(z),0.25)))

p <- ggplot(gt) + 
    geom_tile(aes(X1,X2,fill=value)) + 
    geom_contour(aes(x=X1,y=X2,z=z), colour="black") 
p

軸ラベルの修正

別の質問では、再スケーリングの前に元のデータの正しい値で軸にラベルを付けるためのソリューションも説明されています。これは現在、 にのみ適用されggplotます。

于 2012-06-02T08:41:44.767 に答える