image.png rasterVis::levelplot(hdf_raster, margin = NA, par.settings = RdBuTheme) + layer(sp.polygons # rotate the x and y axis s2 = t(flip(hdf_raster, direction='y' )) # plot rasterVis::levelplot(s2, margin rasterNoProj) # crs(rasterDF)="+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 " # plot rasterVis::levelplot
colnames(clab) = 1:dim(clab)[2] heatmap.plus(z,ColSideColors=clab,RowSideColors=rlab) 06 lattice包的levelplot 函数 (1) levelplot(test) (2)其他玩法 #构建数据 x <- seq(pi/4, 5 * pi, length.out = 100) y <- seq(pi/4, 5 * pi, as.vector(sqrt(outer(x^2, y^2, "+"))) grid <- expand.grid(x=x, y=y) grid$z <- cos(r^2) * exp(-r/(pi^3)) ① levelplot FALSE, #是否在绘图旁边绘制颜色键 region = TRUE #等高线之间的区域是否应像等值线图那样填充 ) ② levelplot
06 lattice包的levelplot函数 (1) levelplot(test) ? as.vector(sqrt(outer(x^2, y^2, "+"))) grid <- expand.grid(x=x, y=y) grid$z <- cos(r^2) * exp(-r/(pi^3)) ① levelplot ② levelplot(z ~ x * y, grid, col.regions = topo.colors(10), #颜色变化 at =
scale_color_paletteer_d()或者scale_fill_paletteer_c() 以下用一个热图做示例 参考链接 https://www.r-graph-gallery.com/79-levelplot-with-ggplot2
X2011001 values : 0, 255 (min, max) 3.绘图 hdf_raster是我们提取到的25类 landcover,接下来就是绘图部分 rasterVis::levelplot hdf_raster, CHN) # take >5mins # plot mapTheme = rasterTheme(region=rev(brewer.pal(8,"Greens"))) rasterVis::levelplot
用simplot进行相似性分析 九、Lattice包里面的levelplot 函数 Lattice 包是基于 grid 创建的,有自己独特的绘图风格。 其中 lattice 包里面的 levelplot 函数可以用来绘制热图。 图 13. 用 levelplot 绘制的热图 十、ggplot2 包里面的 ggplot 函数绘制热图 最后,不得不提到十分强大的 ggplot2。
DataCharm\\R-rasterVis\\guangzhou_landuse3.png", height=nrow(nlcd2011), width=ncol(nlcd2011), res=500) levelplot
cloud 3D 散点图 z~x*y|A contourplot 3D 等高线图 z~x*y densityplot 核密度图 ~x|A*B dotplot 点图 ~x|A histogram 直方图 ~x levelplot
,extent(shp2)) #剪切好的数据保存 查看剪裁后的影像图 levelplot( hlj_corp, #绘图对象 margin = list(FUN = 'median
lattice.options(default.theme = cal.theme) yrs <- (unique(caldat$yr)) nyr <- length(yrs) print(cal.plot <- levelplot
1.1 lattice常见函数集表达式对照表 图形类型 函数 表达式示例 三维等高线图 contourplot() z ~ x*y 三维水平图 levelplot() z ~ y*x 三维散点图