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我有一個數據的二維數組,有一些缺失值。有三列:R中的二維插值,沒有任何外推
- X
- Ÿ
- 強度
我可以X對Y圖表中GGPLOT2,具有強度色標。
我想平滑的顏色之間的過渡,以及所遇到的idw
功能,從gstat
包。 idw
旨在以二維插值NA。它不應該外推,並且儘管它在技術上確實尊重數據的極限(在兩個方向±20),但它也會嘗試填充曲線邊緣的間隙,如下所示:
我想避免發生任何超出我所擁有的數據範圍的外推,包括第一張圖中顯示的數據的右下角。
我該如何做到這一點?
編輯:這是一個示例數據集。這與上面顯示的數據集不完全相同,但它又在右下角包含大量缺失區域。
structure(list(x = c(10L, 15L, -10L, 0L, -5L, -10L, -15L, 0L,
-15L, 15L, 5L, 10L, -20L, -5L, -15L, -15L, -5L, 5L, 20L, -20L,
-15L, 20L, -15L, 5L, -5L, -20L, -5L, 15L, 0L, 0L, 15L, 10L, 0L,
20L, -10L, 5L, 5L, 0L, 20L, 5L, -15L, 5L, -5L, -5L, -15L, -10L,
-10L, -10L, -5L, -10L, 15L, 20L, 0L, 20L, -15L, 20L, -20L, -15L,
10L, 15L, 15L, -5L, 5L, 15L, 20L, 20L, -10L, -20L, -20L, 15L,
-10L, 10L, 5L, -20L, 20L, 10L, 0L, 10L, -10L, 0L, 10L, 10L, 10L,
-20L, 15L, -20L, 0L, -20L, -5L, 5L), y = c(0L, -10L, 0L, 20L,
0L, -10L, 0L, 0L, -20L, 20L, 0L, -10L, -10L, -10L, -10L, 20L,
10L, -10L, -20L, -20L, -10L, -10L, 0L, 10L, -20L, 20L, 0L, 0L,
0L, -20L, 0L, 0L, 10L, 10L, -20L, -20L, -10L, 20L, 10L, 20L,
10L, -20L, 20L, -10L, 20L, 20L, 10L, 10L, -20L, -10L, -10L, 20L,
-10L, -10L, -20L, 0L, -10L, 10L, -10L, 10L, -20L, 10L, 20L, 20L,
-20L, 20L, 0L, 10L, 10L, -20L, 20L, -20L, 10L, 0L, 0L, 10L, 10L,
-20L, -20L, -20L, 20L, 20L, 10L, 20L, 10L, -20L, -10L, 0L, 20L,
0L), intensity = c(12.9662, NA, 24.4379, 26.3923, 26.9449, 16.7372,
13.7691, 8.029, 11.922, 11.1967, 15.2792, NA, 14.4159, 20.6542,
22.0509, 17.356, 14.3841, NA, NA, 10.326, 6.0451, NA, 12.9515,
3.6745, NA, 18.1552, 9.9532, 9.9361, 7.0392, NA, 10.9814, 10.8351,
4.9017, 5.7864, 14.098, NA, NA, 6.3305, 6.4405, 49.2791, 19.9774,
NA, 25.1955, 28.5234, 20.2077, 20.3224, 12.688, 22.1371, NA,
17.5108, NA, 7.9351, NA, NA, 11.0975, 8.2349, 12.1194, 21.865,
NA, 10.7178, NA, 21.8222, 13.5971, 6.9751, NA, 8.8046, 22.0709,
14.2043, 27.8561, NA, 17.4329, NA, 7.4057, 15.2797, 1.0122, 11.1874,
35.5814, NA, 27.5919, NA, 11.8159, 15.8433, 12.297, 29.1978,
20.4151, 22.6336, NA, 16.0019, 16.9746, 10.8613)), .Names = c("x",
"y", "intensity"), row.names = c(NA, -90L), class = "data.frame")
你可以只重採樣原始數據到你想要的網格大小,留在您沒有數據來港定居。然後,使用重新採樣的數據來掩蓋您的IDW輸出。 –
我發現好奇的是,你在外推區域找到了一個高強度點(大約5,20)。據我瞭解idw,這不應該發生。 –