ggplot2

Question

के साथ y मान के आधार पर लाइन रंग बदलें ggplot2 में लाइन रंगों के बारे में मेरा कोई प्रश्न है। मुझे सौर विकिरण डेटा प्लॉट करने की आवश्यकता है लेकिन मेरे पास केवल 6 घंटे का डेटा है, इसलिए geom_line "अच्छा" आउटपुट नहीं देता है। मैंने geom_smooth की कोशिश की है और नतीजा मुझे चाहिए जो मुझे चाहिए। लेकिन मेरे पास एक नया सवाल है, क्या y मान के आधार पर लाइन रंग बदलना संभव है?

साजिश के लिए इस्तेमाल किया कोड

library(ggplot2) 
library(lubridate) 

# Lectura de datos 
datos.uvi=read.csv("serie-temporal-1.dat",sep=",",header=T,na.strings="-99.9") 
datos.uvi=within(datos.uvi, fecha <- ymd_h(datos.uvi$fecha.hora)) 

# geom_smooth 
ggplot(data=datos.uvi, aes(x=fecha, y=Rad_Global_.mW.m2., colour="GLOBAL")) + 
    geom_smooth(se=FALSE, span=0.3) 

वांछित आउटपुट में, लाइन विकिरण मूल्यों के लिए लाल 250 के तहत 250-500 अंतराल में हरे और नीले रंग मूल्यों के लिए उच्च 500 से होना चाहिए, है

क्या यह geom_smooth के साथ संभव है? मैंने कोड here का पुन: उपयोग करने का प्रयास किया है, लेकिन बिंदु नहीं मिला।

डाटा साजिश के लिए इस्तेमाल किया:

dput(datos.uvi) 
structure(list(fecha.hora = c(2016012706L, 2016012712L, 2016012718L, 
2016012800L, 2016012806L, 2016012812L, 2016012818L, 2016012900L, 
2016012906L, 2016012912L, 2016012908L, 2016013000L), latitud = c(37.75, 
37.75, 37.75, 37.75, 37.75, 37.75, 37.75, 37.75, 37.75, 37.75, 
37.75, 37.75), longitud = c(-1.25, -1.25, -1.25, -1.25, -1.25, 
-1.25, -1.25, -1.25, -1.25, -1.25, -1.25, -1.25), altitud = c(300L, 
300L, 300L, 300L, 300L, 300L, 300L, 300L, 300L, 300L, 300L, 300L 
), cobertura_nubosa = c(0.91, 0.02, 0.62, 1, 0.53, 0.49, 0.01, 
0, 0, 0.13, 0.62, 0.84), longitud_de_onda_inicial.nm. = c(284.55, 
284.55, 284.55, 284.55, 284.55, 284.55, 284.55, 284.55, 284.55, 
284.55, 284.55, 284.55), Rad_Global_.mW.m2. = c(5e-04, 259.2588, 
5, 100.5, 1, 886.5742, 110, 40, 20, 331.3857, 0, 0), Rad_Directa_.mW.m2. = c(0, 
16.58034, 0, 0, 0, 202.5683, 0, 0, 0, 89.81712, 0, 0), Rad_Difusa_.mW.m2. = c(0, 
242.6785, 0, 0, 0, 684.0059, 0, 0, 0, 241.5686, 0, 0), Angulo_zenital_.º. = c(180, 
56.681, 180, 180, 180, 56.431, 180, 180, 180, 56.176, 180, 180 
), blank = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), 
    fecha = structure(c(1453874400, 1453896000, 1453917600, 1453939200, 
    1453960800, 1453982400, 1454004000, 1454025600, 1454047200, 
    1454068800, 1454054400, 1454112000), tzone = "UTC", class = c("POSIXct", 
    "POSIXt"))), row.names = c(NA, -12L), .Names = c("fecha.hora", 
"latitud", "longitud", "altitud", "cobertura_nubosa", "longitud_de_onda_inicial.nm.", 
"Rad_Global_.mW.m2.", "Rad_Directa_.mW.m2.", "Rad_Difusa_.mW.m2.", 
"Angulo_zenital_.º.", "blank", "fecha"), class = "data.frame") 

अग्रिम धन्यवाद।

Answer 1

ggplot2 बाहर चौरसाई की गणना करें और उसके बाद का उपयोग का उपयोग कर geom_segment:

fit <- loess(Rad_Global_.mW.m2. ~ as.numeric(fecha), data = datos.uvi, span = 0.3) 
#note the warnings 

new.x <- seq(from = min(datos.uvi$fecha), 
      to = max(datos.uvi$fecha), 
      by = "5 min") 

new.y <- predict(fit, newdata = data.frame(fecha = as.numeric(new.x))) 


DF <- data.frame(x1 = head(new.x, -1), x2 = tail(new.x, -1) , 
       y1 = head(new.y, -1), y2 = tail(new.y, -1)) 
DF$col <- cut(DF$y1, c(-Inf, 250, 500, Inf)) 


ggplot(data=DF, aes(x=x1, y=y1, xend = x2, yend = y2, colour=col)) + 
    geom_segment(size = 2) 

ध्यान दें कि कट बिंदुओं पर क्या होता है। यदि भविष्यवाणी के लिए एक्स-ग्रिड को बहुत बढ़िया बनाने के लिए अधिक आकर्षक रूप से आकर्षक हो सकता है और फिर इसके बजाय geom_point का उपयोग करें। हालांकि, साजिश तब धीमी हो जाएगी।

Answer 2

यह वास्तव में आप के लिए नहीं पूछा गया है, लेकिन एक ही उद्देश्य की सेवा कर सकता है: रेखा को रंगने के बजाय, पृष्ठभूमि रंग। सबसे पहले हम आयताकार/सीमा निर्देशांक का डेटा फ्रेम बनाते हैं।

rect_data <- data.frame(xmin=min(datos.uvi$fecha), 
          xmax=max(datos.uvi$fecha), 
          ymin=c(0,250,500), 
          ymax=c(250,500,max(datos.uvi$Rad_Global_.mW.m2.)), 
          col=c("red","green","blue")) 

तो हम उन्हें साजिश करने के लिए जोड़ने के लिए, scale_fill_identity()

ggplot(data=datos.uvi) + 
    geom_smooth(aes(x=fecha, y=Rad_Global_.mW.m2.),colour="black",se=FALSE, span=0.3) + 
    geom_rect(data=rect_data, aes(xmin=xmin,xmax=xmax,ymin=ymin,ymax=ymax,fill=col),alpha=0.1)+ 
    scale_fill_identity()