Как построить лессовую поверхность с помощью ggplot

Question

У меня есть этот код, и я создаю лессовую поверхность моего информационного кадра.

library(gstat) 
    library(sp) 
    x<-c(0,55,105,165,270,65,130,155,155,225,250,295, 
     30,100,110,135,160,190,230,300,30,70,105,170, 
     210,245,300,0,85,175,300,15,60,90,90,140,210, 
     260,270,295,5,55,55,90,100,140,190,255,285,270) 
    y<-c(305,310,305,310,310,260,255,265,285,280,250, 
     260,210,240,225,225,225,230,210,215,160,190, 
     190,175,160,160,170,120,135,115,110,85,90,90, 
     55,55,90,85,50,50,25,30,5,35,15,0,40,20,5,150) 
    z<-c(870,793,755,690,800,800,730,728,710,780,804, 
     855,813,762,765,740,765,760,790,820,855,812, 
     773,812,827,805,840,890,820,873,875,873,865, 
     841,862,908,855,850,882,910,940,915,890,880, 
     870,880,960,890,860,830) 

    dati<-data.frame(x,y,z) 

    x.range <- as.numeric(c(min(x), max(x))) 
    y.range <- as.numeric(c(min(y), max(y))) 

    meuse.loess <- loess(z ~ x * y, dati, degree=2, span = 0.25, 
         normalize=F) 
    meuse.mar <- list(x = seq(from = x.range[1], to = x.range[2], by = 1), y = seq(from = y.range[1], 
                        to = y.range[2], by = 1)) 
    meuse.lo <- predict(meuse.loess, newdata=expand.grid(meuse.mar), se=TRUE) 

Теперь я хочу, чтобы построить meuse.lo[[1]] с ggplot2 функции ... но я не знаю, как конвертировать meuse.lo[[1]] в dataframe с й, у (координатная сетки), и Z (интерполированное значение) столбцы. Благодарю.

Answer 1

Ваша проблема в том, что loess() возвращает матрицу, если вы используете grid.expand() генерировать новые данные для loess().

Об этом говорится в справке ?loess.predict:

Если NewData было результатом вызова expand.grid, предсказания (и системотехники, если требуется) будет массив соответствующих размеров ,

Теперь вы можете использовать grid.expand() для вычисления новых данных, но вынудите эту функцию вернуть кадр данных и сбросить атрибуты.

От ?grid.expand:

KEEP.OUT.ATTRS: логический атрибут, указывающий "out.attrs" (см ниже) должна быть вычислена и возвращается.

Итак, попробуйте следующее:

nd <- expand.grid(meuse.mar, KEEP.OUT.ATTRS = FALSE) 
meuse.lo <- predict(meuse.loess, newdata=nd, se=TRUE) 

# Add the fitted data to the `nd` object 
nd$z <- meuse.lo$fit 

library(ggplot2) 
ggplot(nd, aes(x, y, col = z)) + 
    geom_tile() + 
    coord_fixed() 

Результат:

Answer 2

ggplot2, вероятно, не лучший выбор для трехмерных графиков. Однако здесь простое решение с rgl

library(rgl) 
plot3d(x, y, z, type="s", size=0.75, lit=FALSE,col="red") 
surface3d(meuse.mar[[1]], meuse.mar[[2]], meuse.lo[[1]], 
     alpha=0.4, front="lines", back="lines")