绘图问题 - 传奇小节刻度，休息时间，图例，小数点

Question

我想绘制一堆栅格，并且我创建了一个代码来调整每个节点的断点并将它们绘制到一个for循环中。但是我得到了一个有问题的色彩比例尺，我的努力并没有有效解决这个问题。例如：

我的降水量范围从0到11.000 ...但大部分数据在0到5.000之间......很少有到11.000。所以我需要改变休息时间来捕捉这种变化...更多的休息时间，我有更多的数据。

然后我为此创建了一个休息对象。
但是，当我绘制光栅，规模彩条变得可怕，很凌乱......

#get predictors (These are a way lighter version of mine) 
predictors_full<-getData('worldclim', var='bio', res=10) 

predic_legends<-c(
"Annual Mean Temperature [°C*10]", 
"Mean Diurnal Range [°C]", 
"Isothermality", 
"Temperature Seasonality [standard deviation]", 
"Max Temperature of Warmest Month [°C*10]", 
"Min Temperature of Coldest Month [°C*10]", 
"Temperature Annual Range [°C*10]", 
"Mean Temperature of Wettest Quarter [°C*10]", 
"Mean Temperature of Driest Quarter [°C*10]", 
"Mean Temperature of Warmest Quarter [°C*10]", 
"Mean Temperature of Coldest Quarter [°C*10]", 
"Annual Precipitation [mm/year]", 
"Precipitation of Wettest Month [mm/month]", 
"Precipitation of Driest Month [mm/month]", 
"Precipitation Seasonality [coefficient of variation]", 
"Precipitation of Wettest Quarter [mm/quarter]", 
"Precipitation of Driest Quarter [mm/quarter]", 
"Precipitation of Warmest Quarter [mm/quarter]", 
"Precipitation of Coldest Quarter [mm/quarter]", 
) 

# Crop rasters and rename 
xmin=-120; xmax=-35; ymin=-60; ymax=35 
limits <- c(xmin, xmax, ymin, ymax) 
predictors <- crop(predictors_full,limits) 

predictor_names<-c("mT_annual","mT_dayn_rg","Isotherm","T_season", 
"maxT_warm_M","minT_cold_M","rT_annual","mT_wet_Q","mT_dry_Q", 
"mT_warm_Q","mT_cold_Q","P_annual","P_wet_M","P_dry_M","P_season", 
"P_wet_Q","P_dry_Q","P_warm_Q","P_cold_Q") 

names(predictors)<-predictor_names 

#Set a palette 
Blues_up<-c('#fff7fb','#ece7f2','#d0d1e6','#a6bddb','#74a9cf','#3690c0','#0570b0','#045a8d','#023858','#233159') 
colfunc_blues<-colorRampPalette(Blues_up) 

#Create a loop to plot all my Predictor rasters 
for (i in 1:19) { 
#save a figure 
png(file=paste0(predictor_names[[i]],".png"),units="in", width=12, height=8.5, res=300) 

#Define a plot area 
par(mar = c(2,2, 3, 3), mfrow = c(1,1)) 

#extract values from rasters 
vmax<- maxValue(predictors[[i]]) 
vmin<-minValue(predictors[[i]]) 
vmedn=(maxValue(predictors[[i]])-minValue(predictors[[i]]))/2 

#breaks 
break1<-c((seq(from=vmin,to= vmedn, length.out = 40)),(seq(from=(vmedn+(vmedn/5)),to=vmax,length.out = 5))) 

#plot without the legend because the legend would come out with really messy, with too many marks and uneven spaces 
plot(predictors[[i]], col =colfunc_blues(45) , breaks=break1, margin=FALSE, 
      main =predic_legends[i],legend.shrink=1) 
dev.off() 
} 

这个数字是在循环

的I = 12所有栅格然后写不同的代码，以不同的中断设为色条

#Plot the raster with no color scale bar  
plot(predictors[[i]], col =colfunc_blues(45) , breaks=break1, margin=FALSE, 
     main =predic_legends[i],legend=FALSE) 

#breaks for the color scale 
def_breaks = seq(vmax,vmin,length.out=(10)) 

#plot only the legend 
image.plot(predictors_full[[i]], zlim = c(vmin,vmax), 
      legend.only = TRUE, col = colfunc_greys(30), 
      axis.args = list(at = def_breaks, labels =def_breaks,cex.axis=0.5)) 

但是，这并不工作，因为颜色不匹配真正在地图上的数字...在每个地图看颜色为6.000 ...这是d ifferent。

如何上进行任何提示？ 我是新来的R，所以我很努力达到我的目标...... 另外，我在数字中得到了很多小数位数......如何改变小数点后两位？

编辑：@jbaums教我用日志...我很喜欢，但它没有我所追求

levelplot(predictors[[12]]+1, col.regions=colorRampPalette(brewer.pal(9, 'Blues')), zscaleLog=TRUE, at=seq(1, 4, len=100), margin=FALSE) 

Answer 1

你能避免对数比例（如一些网友说你）使用classIntervals()功能从classInt包。

使用levelplot()（在我看来，结果优于raster::plot()功能）：

# Normal breaks 
break1 <- classIntervals(predictors[[12]][!is.na(predictors[[12]])], n = 50, style = "equal") 

levelplot(predictors[[12]], col.regions=colorRampPalette(brewer.pal(9, 'Blues')), at=break1$brks, margin=FALSE,main =predic_legends[12]) 

# Using quantiles 
break1 <- classIntervals(predictors[[12]][!is.na(predictors[[12]])], n = 50, style = "quantile") 

levelplot(predictors[[12]], col.regions=colorRampPalette(brewer.pal(9, 'Blues')), at=break1$brks, margin=FALSE,main =predic_legends[12]) 

而且，你有更多的选项可供选择，如sd,pretty，kmeans,hclust等。

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添加多边形点的情节

首先，我将保存以上p的情节，该行是在这个例子太长时间：

p <- levelplot(predictors[[12]], col.regions=colorRampPalette(brewer.pal(9, 'Blues')), at=break1$brks, margin=FALSE,main =predic_legends[12]) 

我将使用与你的数据相同的数据，作为多边形添加到图中，我将创建要添加到图的点。

library(maptools) 
library(rgeos) 

data(wrld_simpl) 
pts <- gCentroid(wrld_simpl, byid = T) 

要添加线，面，点，甚至文字，你可以使用layer()功能和panel.spplot对象：

p + layer(sp.polygons(wrld_simpl)) + layer(sp.points(pts)) 

最后，你也可以改变颜色，填充，符号等等：

p + layer(sp.polygons(wrld_simpl,col='firebrick')) + layer(sp.points(pts,pch = 12,col='red')) 

检查?panel.spplot了解更多信息。