क्या आर में निरंतर डेटा के बिना 3 डी समोच्च साजिश बनाना संभव है?

Question

मैं एक्स, वाई, जेड डेटा के साथ परिवर्तनीय जेड का एक समोच्च बनाना चाहता हूं। हालांकि, ऐसा लगता है कि हमें डेटा को बढ़ते क्रम में प्रदान करने की आवश्यकता है।

मैंने कुछ कोड का उपयोग करने की कोशिश की लेकिन मुझे त्रुटि मिली।

मैंने कोशिश की निम्नलिखित कोड: परीक्षण 1:

age2100 <- read.table("temp.csv",header=TRUE,sep=",") 

x <- age2100$x 
y <- age2100$y 
z <- age2100$z 

contour(x,y,z,add=TRUE,col="black") 

मैं निम्न त्रुटि

Error in contour.default(x, y, z, add = TRUE, col = "black") : increasing 'x' and 'y' values expected 

मैं तो समोच्च बनाने के लिए ggplot2 का उपयोग करने की कोशिश की हो गया।

library("ggplot2") 
library("MASS") 
library("rgdal") 
library("gpclib") 
library("maptools") 
age2100 <- read.table("temp.csv",header=TRUE,sep=",") 
v <- ggplot(age2100, aes(age2100$x, age2100$y,z=age2100$z))+geom_contour() 
v 

मैं निम्नलिखित त्रुटि मिली:

चेतावनी संदेश: मैं निम्नलिखित कोड का इस्तेमाल किया

Not possible to generate contour data 

कृपया निम्न स्थान का डेटा प्राप्त https://www.dropbox.com/s/mg2bo4rcr6n3dks/temp.csv

किसी को भी मुझे बता सकते हैं temp.csv से तीसरे चर (z) से समोच्च डेटा कैसे बनाएं? मुझे इन्हें कई बार करने की ज़रूरत है इसलिए मैं आर्कजीस के बजाय आर पर करने की कोशिश कर रहा हूं।

Answer 1

यहाँ कैसे एक interpolates akima पैकेज से interp का उपयोग करने का एक उदाहरण है:

age2100 <- read.table("temp.csv",header=TRUE,sep=",") 

x <- age2100$x 
y <- age2100$y 
z <- age2100$z 

require(akima) 

fld <- interp(x,y,z) 

par(mar=c(5,5,1,1)) 
filled.contour(fld) 

यहाँ image समारोह का उपयोग कर एक वैकल्पिक भूखंड है (यह निचले स्तर अंकन जोड़ने के लिए कुछ लचीलापन देता है कार्यों (image.scale फ़ंक्शन की आवश्यकता है, here मिला):

source("image.scale.R") # http://menugget.blogspot.de/2011/08/adding-scale-to-image-plot.html 

x11(width=5, height=6) 
layout(matrix(c(1,2), nrow=1, ncol=2), widths=c(4,1), height=6, respect=TRUE) 
layout.show(2) 

par(mar=c(4,4,1,1)) 
image(fld) 
contour(fld, add=TRUE) 
points(age2100$x,age2100$y, pch=".", cex=2) 

par(mar=c(4,0,1,4)) 
image.scale(fld$z, xlab="", ylab="", xaxt="n", yaxt="n", horiz=FALSE) 
box() 
axis(4) 
mtext("text", side=4, line=2.5)