Heatmap trasparenza, colorazione e specificità che non soddisfano

Question

v <- 2^(7:17) 
min_lon <- 6.164780 
max_lon <- 15.744857 
min_lat <- 47.228296 
max_lat <- 54.426407 
center_lon <- (min_lon + max_lon)/2 
center_lat <- (min_lat + max_lat)/2 

df <- data.frame(id = 1:sum(v)) 
df$T <- rep(paste("T", v, sep="_"), v) 
df$lon <- runif(sum(v),min_lon, max_lon) 
df$lat <- runif(sum(v),min_lat,max_lat) 

Fare una mappa termica con trasparenza = .. livello ..

gg_heatmap <- function(T){ 
    g <- ggmap(get_map(location=c(lat=center_lat, lon=center_lon), zoom=6, maptype="roadmap", source="google")) 
    g <- g + scale_fill_gradientn(colours=rev(rainbow(100, start=0, end=0.75))) 
    g <- g + stat_density2d(data=df[df$T == "T_1024",], aes(x = lon, y = lat,fill = ..level..,transparency=..level..), 
          size=1, bins=100, geom = 'polygon') 
    print(g) 
} 

system.time(gg_heatmap("T_1024")) 

Fare una mappa termica da alfa impostando = .05

gg_heatmap <- function(T){ 
    g <- ggmap(get_map(location=c(lat=center_lat, lon=center_lon), zoom=6, maptype="roadmap", source="google")) 
    g <- g + scale_fill_gradientn(colours=rev(rainbow(100, start=0, end=0.75))) 
    g <- g + stat_density2d(data=df[df$T == "T_1024",], aes(x = lon, y = lat,fill = ..level..), alpha=.05, 
          size=1, bins=100, geom = 'polygon') 
    print(g) 
} 

system.time(gg_heatmap("T_1024")) 

Entrambi i risultati non sono soddisfacenti. Preferirei vedere qualcosa come la seguente heatmap realizzata con QlikView e utilizzare lo stesso set di dati "T_1024".

ci sono tre aspetti che preferisco per la QV-versione:

1. La trasparenza permette di vedere ancora la mappa sottostante ...
2. ... mentre i colori sono ancora espressivi e non pallidi
3. La colorazione consente di identificare più dettagli

Ho provato ad affrontare (1) sperimentando diversi modi di impostare il livello alfa in modo statico e relativo al livello .. Tuttavia, non sono riuscito a ottenere buoni risultati. La trasparenza non è mai veramente buona e se vedo la mappa i colori sono troppo pallidi.

(3) Ho pensato che potrei influenzare impostando un valore alto del contenitore.

Qualche idea su come ottimizzare il rendering della heatmap o almeno alcuni aspetti di esso?

Answer 1

Nota: credito a this post per la struttura di base della risposta.

Questo produce una heatmap in cui i contorni sono chiaramente distinti e la mappa sottostante è visibile. Le principali differenze al codice sono:

1. rimossi size=... e bins=... argomenti. Non è necessario per size (non fa nulla qui).
2. Sostituire transparency=..levels.. (che cos'è ??), con alpha=..levels...
3. Aggiungi scale_alpha_continuous(...), impostazione dei limiti dell'intervallo in alfa e disattivazione della guida alfa.

.

library(ggplot2) 
library(ggmap) 
gg_heatmap <- function(){ 
    g <- ggmap(get_map(location=c(lat=center_lat, lon=center_lon), zoom=6, maptype="roadmap", source="google")) 
    g <- g + scale_fill_gradientn(colours=rev(rainbow(100, start=0, end=0.75))) 
    g <- g + stat_density2d(data=df[df$T == "T_1024",], aes(x = lon, y = lat,fill = ..level..,alpha=..level..), 
          geom = 'polygon') 
    g <- g + scale_alpha_continuous(guide="none",range=c(0,.4)) 
    print(g) 
} 
gg_heatmap() 

noti che ho usato set.seed(1) prima di creare df un esempio riproducibile. Dovrai aggiungere questo se vuoi la stessa trama.

EDIT Risposta al commento dell'OP.

stat_density2d(...) funziona definendo i contorni e disegnando i poligoni pieni per racchiuderli, quindi per definizione i contorni saranno "spigolosi". Se vuoi eliminare i contorni, probabilmente dovrai usare un approccio di piastrellatura. Sfortunatamente, ciò richiede il calcolo delle stime di densità kernal 2D fuori di ggplot:

gg_heatmap <- function(T){ 
    require(MASS) 
    require(ggplot2) 
    require(ggmap) 
    d <- with(df[df$T==T,], kde2d(lon,lat,h=c(1.5,1.5),n=100)) 
    d.df <- expand.grid(lon=d[[1]],lat=d[[2]]) 
    d.df$z <- as.vector(d$z) 
    g <- ggmap(get_map(location=c(lat=center_lat, lon=center_lon), zoom=6, maptype="roadmap", source="google")) 
    g <- g + scale_fill_gradientn(colours=rev(rainbow(100, start=0, end=0.75))) 
    g <- g + geom_tile(data=d.df, aes(x=lon,y=lat,fill=z),alpha=.8) 
    print(g) 
} 
gg_heatmap("T_1024") 

Dal punto di vista della visualizzazione dati, questa trama è nettamente inferiore al primo. Che sia "più carina" o meno è una questione di opinione.