Grafiğin düzgünlüğünü, çekirdek yoğunluğu tahmininiz için kullanılan bant genişliğini ve arsaya renk atadığınız kırılmaları etkileyecek iki şey vardır.
Tecrübelerime göre, keşif analizi için yararlı bir komplo elde edene kadar bant genişliğini ayarlıyorum. Aşağıdaki gösteri.
library(spatstat)
set.seed(3)
X <- rpoispp(10)
par(mfrow = c(2,2))
plot(density(X, 1))
plot(density(X, 0.1))
plot(density(X, 0.05))
plot(density(X, 0.01))
Basitçe varsayılan renk şemasını değiştirmek hiçbir işe yaramayacak ya da piksellerin çözünürlüğünü değiştirmeyecektir (eğer varsayılan çözünürlük çok kesinse herhangi bir şey varsa ve çözünürlüğü azaltmalı ve pikselleri büyütmelisiniz). Estetik amaçlar için varsayılan renk şemasını değiştirmek isteyebilseniz de, oldukça ayırt edici olması amaçlanmıştır.
Renge yardımcı olmak için yapabileceğiniz şeyler, ölçek seviyesini logaritma olarak değiştirmektir (gerçekten çok homojen olmayan bir işleminiz varsa gerçekten yardımcı olacaktır ), renk paletini alt uçta daha fazla değişecek şekilde değiştirin (renk rampası özelliği açısından önyargı) R), ya da göstergeyi sürekli yerine ayrı kutulara sahip olacak şekilde ayarlayın.
Buradan uyarlanan göstergede önyargı örnekleri var ve GIS sitesinde, ayrık kutuların oldukça basit bir örnekte renklendirilmesini açıklayan başka bir görevim var . Bunlar, desen başlangıçta olsa düzleştirilmiş veya pürüzsüzleştirilmiş olsa da yardımcı olmaz.
Z <- density(X, 0.1)
logZ <- eval.im(log(Z))
bias_palette <- colorRampPalette(c("blue", "magenta", "red", "yellow", "white"), bias=2, space="Lab")
norm_palette <- colorRampPalette(c("white","red"))
par(mfrow = c(2,2))
plot(Z)
plot(logZ)
plot(Z, col=bias_palette(256))
plot(Z, col=norm_palette(5))
Renkleri son görüntüde saydam yapmak için (ilk renk bölmesinin beyaz olduğu yerde) renk rampasını oluşturabilir ve ardından RGB özelliğini saydam renklerle değiştirebilir. Yukarıdaki ile aynı verileri kullanarak aşağıdaki örnek.
library(spatstat)
set.seed(3)
X <- rpoispp(10)
Z <- density(X, 0.1)
A <- rpoispp(100) #points other places than density
norm_palette <- colorRampPalette(c("white","red"))
pal_opaque <- norm_palette(5)
pal_trans <- norm_palette(5)
pal_trans[1] <- "#FFFFFF00" #was originally "#FFFFFF"
par(mfrow = c(1,3))
plot(A, Main = "Opaque Density")
plot(Z, add=T, col = pal_opaque)
plot(A, Main = "Transparent Density")
plot(Z, add=T, col = pal_trans)
pal_trans2 <- paste(pal_opaque,"50",sep = "")
plot(A, Main = "All slightly transparent")
plot(Z, add=T, col = pal_trans2)
