通过坐标的堆图：`stat_密度2d()`计算失败
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我正在尝试根据坐标创建热图。我的数据如下所示：
data<-structure(list(Date.Time = c("2024-04-06 10:35:30", "2024-04-06 10:40:30",
"2024-04-06 10:45:30", "2024-04-06 10:50:30", "2024-04-06 10:35:30",
"2024-04-06 10:40:30", "2024-04-06 10:45:30", "2024-04-06 10:50:30",
"2024-04-06 10:35:30", "2024-04-06 10:40:30", "2024-04-06 10:45:30",
"2024-04-06 10:50:30", "2024-04-06 10:35:30", "2024-04-06 10:40:30",
"2024-04-06 10:45:30", "2024-04-06 10:50:30", "2024-04-06 10:35:30",
"2024-04-06 10:40:30", "2024-04-06 10:45:30", "2024-04-06 10:50:30",
"2024-04-06 10:35:30", "2024-04-06 10:40:30", "2024-04-06 10:45:30",
"2024-04-06 10:50:30", "2024-04-06 10:35:30", "2024-04-06 10:40:30",
"2024-04-06 10:45:30", "2024-04-06 10:50:30", "2024-04-06 10:35:30",
"2024-04-06 10:40:30", "2024-04-06 10:45:30", "2024-04-06 10:50:30",
"2024-04-06 10:35:30", "2024-04-06 10:40:30", "2024-04-06 10:45:30",
"2024-04-06 10:50:30"), Index = c(101L, 101L, 101L, 101L, 103L,
103L, 103L, 103L, 104L, 104L, 104L, 104L, 105L, 105L, 105L, 105L,
107L, 107L, 107L, 107L, 108L, 108L, 108L, 108L, 109L, 109L, 109L,
109L, 110L, 110L, 110L, 110L, 111L, 111L, 111L, 111L), Test1 = c(478L,
888L, 552L, 502L, 626L, 913L, 727L, 636L, 637L, 11928L, 836L,
615L, 740L, 1209L, 941L, 660L, 973L, 1266L, 700L, 840L, 441L,
8028L, 616L, 659L, 538L, 8639L, 612L, 496L, 812L, 999L, 768L,
542L, 460L, 1488L, 597L, 691L), Test2 = c(1L, 7L, 0L, 3L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 112L, 0L, 0L, 1L, 7L, 3L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L,
4L, 2029L, 1L, 8L, 1L, 48L, 1L, 0L, 2L, 4L, 5L, 3L, 2L, 1L, 0L,
0L), Test3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 95L, 1L, 0L, 0L, 3L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), Long = c(-14449.287, -14449.287,
-14449.287, -14449.287, -14449.278, -14449.278, -14449.278, -14449.278,
-14449.257, -14449.257, -14449.257, -14449.257, -14449.29, -14449.29,
-14449.29, -14449.29, -14449.287, -14449.287, -14449.287, -14449.287,
-14449.246, -14449.246, -14449.246, -14449.246, -14449.273, -14449.273,
-14449.273, -14449.273, -14449.27, -14449.27, -14449.27, -14449.27,
-14449.27, -14449.27, -14449.27, -14449.27), Lat = c(4537.509,
4537.509, 4537.509, 4537.509, 4537.51, 4537.51, 4537.51, 4537.51,
4537.485, 4537.485, 4537.485, 4537.485, 4537.516, 4537.516, 4537.516,
4537.516, 4537.505, 4537.505, 4537.505, 4537.505, 4537.478, 4537.478,
4537.478, 4537.478, 4537.499, 4537.499, 4537.499, 4537.499, 4537.497,
4537.497, 4537.497, 4537.497, 4537.506, 4537.506, 4537.506, 4537.506
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -36L))
按照写在here的建议，我重新组织了我的数据并尝试生成图表。
df1<-data.frame(long = rep(data$Long, data$Test1),
lat = rep(data$Lat, data$Test1),
time = rep(data$Date.Time, data$Test1),
index = rep(data$Index, data$Test1))
df2<-data.frame(long = rep(data$Long, data$Test2),
lat = rep(data$Lat, data$Test2),
time = rep(data$Date.Time, data$Test2),
index = rep(data$Index, data$Test2))
df3<-data.frame(long = rep(data$Long, data$Test3),
lat = rep(data$Lat, data$Test3),
time = rep(data$Date.Time, data$Test3),
index = rep(data$Index, data$Test3))
ggplot(df2, aes(x=long, y=lat)) +
lims(x=c(-14449.4, -14449.1), y=c(4537.4, 4537.65))+
coord_cartesian(xlim=c(-14449.3, -14449.23), ylim=c(4537.45, 4537.53)) +
stat_density2d(aes(fill=..level.., alpha=..level..),
geom="polygon") +
scale_fill_gradientn(colors=rev(brewer.pal(7, "Spectral"))) +
facet_wrap(~time, nrow=2)
10:40:30 时间戳的 Test2 (df2) 未填充并导致错误消息：
Warning message:
Computation failed in `stat_density2d()`
Caused by error in `MASS::kde2d()`:
! bandwidths must be strictly positive
1.) 我在here读到，这是由于
stat_density2d()MASS::kde2dMASS::bandwidth.nrd(df2$long)MASS::bandwidth.nrd(df2$long)quantile(df2$long)bandwidth.nrd(df2$long)
[1] 0
quantile(df2$long)
0% 25% 50% 75% 100%
-14449.29 -14449.25 -14449.25 -14449.25 -14449.25
我能做些什么来解决这个问题吗？
2.) 为什么图例中的红色标记为 1600，而 10:45:30 图表上的最高值为 5？
感谢您的见解！
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您似乎在使用 ggplot2 根据坐标数据生成热图时遇到了一些挑战。让我们解决您的问题并提供一些指导：
带宽计算错误：警告消息表明 stat_密度2d 的带宽计算失败，因为带宽计算为 0。当数据范围非常小或数据点非常接近时，通常会发生这种情况。一种可能的解决方案是手动将 stat_密度2d 中的带宽参数设置为较小的正值以覆盖自动计算。您可以尝试将 geom_密度_2d_band(bandwidth = 0.1) 添加到 ggplot 代码中以指定固定带宽值。 图例标签不正确：当未向scale_fill_gradientn 函数提供正确的值范围时，可能会出现图例标签显示“1600”而不是正确的最大值的问题。确保使用scale_fill_gradientn中的limits参数指定填充比例的限制。例如，limits = c(0, 5) 应将色标限制在数据中存在的值的范围内。 这是包含这些建议的 ggplot 代码的更新版本：
https://fajasfits.com/collections/waist-trainers
这些调整应该有助于解决您在从坐标数据生成热图时遇到的问题。如果您仍然遇到困难，请随时寻求进一步的帮助！
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