दो चीजें हैं जो प्लॉट की चिकनाई को प्रभावित करेंगी, आपके कर्नेल घनत्व के अनुमान के लिए उपयोग की जाने वाली बैंडविड्थ और प्लॉट में आपके द्वारा रंग को तोड़ने वाले ब्रेक।
मेरे अनुभव में, खोजपूर्ण विश्लेषण के लिए मैं सिर्फ बैंडविड्थ को समायोजित करता हूं जब तक कि मुझे एक उपयोगी भूखंड नहीं मिलता। नीचे प्रदर्शन।
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))
बस डिफ़ॉल्ट रंग योजना को बदलने से कोई मदद नहीं मिलेगी, और न ही पिक्सल के रिज़ॉल्यूशन को बदलेगा (यदि कुछ भी डिफ़ॉल्ट रिज़ॉल्यूशन बहुत सटीक है, और आपको रिज़ॉल्यूशन कम करना चाहिए और पिक्सेल बड़ा करना चाहिए)। यद्यपि आप सौंदर्य प्रयोजनों के लिए डिफ़ॉल्ट रंग योजना को बदलना चाह सकते हैं, यह अत्यधिक भेदभाव करने का इरादा है।
रंग की मदद करने के लिए आप जो चीजें कर सकते हैं, वे बड़े स्तर को लॉगरिथम में बदल सकते हैं (वास्तव में केवल तभी मदद मिलेगी जब आपके पास बहुत ही अमानवीय प्रक्रिया हो), रंग पैलेट को कम अंत में अलग-अलग बदलने के लिए (रंग में नम विनिर्देश के संदर्भ में पूर्वाग्रह) आर), या निरंतर के बजाय असतत डिब्बे होने के लिए किंवदंती को समायोजित करें।
किंवदंती में पूर्वाग्रह के उदाहरण यहां से अनुकूलित किए गए हैं , और मेरे पास जीआईएस साइट पर एक और पोस्ट है जो यहां बहुत सरल उदाहरण में असतत डिब्बे को रंग देने की व्याख्या करता है । हालांकि यह शुरू होने के दौरान पैटर्न खत्म हो गया है या सुचारू है, हालांकि ये मदद नहीं करेंगे।
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))
अंतिम छवि (जहां पहला रंग बिन सफेद है) में रंगों को पारदर्शी बनाने के लिए बस एक रंग रैंप उत्पन्न किया जा सकता है और फिर पारदर्शी रंग के साथ आरजीबी विनिर्देश को बदल सकते हैं। ऊपर दिए गए समान डेटा का उपयोग करके नीचे उदाहरण।
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)
