Jak narysować czyste wielokąty wokół regionów wykresu rozrzutu w ggplot2 [zamknięte]

Jak dodać zgrabny wielokąt wokół grupy punktów na wykresie rozrzutu? Korzystam z ggplot2, ale jestem rozczarowany wynikami geom_polygon.

Zestaw danych jest tam , jako plik tekstowy rozdzielany tabulatorami. Poniższy wykres pokazuje dwie miary postaw wobec zdrowia i bezrobocia w wielu krajach:

Chciałbym przejść z geom_density2dmniej fantazyjnych, ale bardziej empirycznych geom_polygon. Wynik nieposortowanych danych jest nieprzydatny:

Jak narysować „czyste” wielokąty, które zachowują się jak ścieżki konturu wokół wartości min-maks. Yx? Próbowałem posortować dane bezskutecznie.

Kod:

print(fig2 <- ggplot(d, aes(man, eff, colour=issue, fill=issue)) + 
geom_point() + geom_density2d(alpha=.5) + labs(x = "Efficiency", y = "Mandate"))

dObiekt uzyskuje z tego pliku CSV .

Rozwiązanie:

Podziękowania dla Wayne'a , Andy'ego W i innych za ich wskazówki! Dane, kod i wykresy zostały opublikowane w GitHub . Wynik wygląda następująco:

Z pewnym googlowaniem natknąłem się na stronę Gota Morota, która ma przykład takiego działania już na swojej stronie . Poniżej znajduje się przykład rozszerzony na twoje dane.

library(ggplot2)
work <- "E:\\Forum_Post_Stuff\\convex_hull_ggplot2"
setwd(work)

#note you have some missing data
mydata <- read.table(file = "emD71JT5.txt",header = TRUE, fill = TRUE)
nomissing <- na.omit(mydata) #chull function does not work with missing data

#getting the convex hull of each unique point set
df <- nomissing
find_hull <- function(df) df[chull(df$eff, df$man), ]
hulls <- ddply(df, "issue", find_hull)

plot <- ggplot(data = nomissing, aes(x = eff, y = man, colour=issue, fill = issue)) +
geom_point() + 
geom_polygon(data = hulls, alpha = 0.5) +
labs(x = "Efficiency", y = "Mandate")
plot

Jeśli rozumiem problem, szukasz wypukłej kadłubie healthi unemployment. Prawdopodobnie istnieje kilka pakietów, aby to zrobić w R, z których jeden to pakiet geometry. Wyobrażam sobie, że punkty są sortowane w kolejności wokół obwodu, ale trzeba to sprawdzić.

EDYCJA: Oto przykład, który nie używa ggplot, ale mam nadzieję, że będzie przydatny. Przykład w chulldokumentacji wydaje się błędny, co może cię wyrzucać:

X <- matrix(rnorm(2000), ncol = 2)
X.chull <- chull (X)
X.chull <- c(X.chull, X.chull[1])
plot (X)
lines (X[X.chull,])

EDYCJA 2: OK, oto coś przy użyciu ggplot2. Zmieniamy Xsię w data.framezmienne xi y. Następnie:

library(ggplot2)
X <- as.data.frame(X)
hull <- chull(X)
hull <- c(hull, hull[1])
ggplot(X, aes(x=x, y=y)) + geom_polygon(data=X[hull,], fill="red") + geom_point()

Zauważ, że geom_pointużywa danych ( X) i aes z ggplot, podczas gdy nadpisuję je w geom_polygon.

Aby uzyskać go w pełni, musisz umieścić xiy dla kadłuba dla obu problemów bar, używając trzeciej kolumny, issueaby je rozróżnić.

Od tego popołudnia zawarłem tę chullfunkcję w pakiecie R jakogeom_convexhull funkcję.

Po załadowaniu pakiet może być używany jako dowolny inny geom, w twoim przypadku powinno to być coś takiego:

ggplot(d, aes(man, eff, colour=issue, fill=issue)) + 
  geom_convexhull(alpha=.5) + 
  geom_point() + 
  labs(x = "Efficiency", y = "Mandate"))

Pakiet jest dostępny na github: https://github.com/cmartin/ggConvexHull