Wie man in ggplot2 saubere Polygone um Streudiagramm-Regionen zeichnet [closed]

Wie füge ich ein ordentliches Polygon um eine Gruppe von Punkten in einem Streudiagramm hinzu? Ich verwende ggplot2, bin aber von den Ergebnissen von enttäuscht geom_polygon.

Der Datensatz befindet sich dort als tabulatorgetrennte Textdatei. Die folgende Grafik zeigt zwei Kennzahlen zur Einstellung gegenüber Gesundheit und Arbeitslosigkeit in einer Reihe von Ländern:

Ich würde gerne von geom_density2dweniger schick, aber empirisch korrekt wechseln geom_polygon. Das Ergebnis für unsortierte Daten ist nicht hilfreich:

Wie zeichne ich "ordentliche" Polygone, die sich als Konturpfade um die Min-Max-YX-Werte verhalten? Ich habe versucht, die Daten ohne Erfolg zu sortieren.

Code:

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

Das dObjekt wird mit dieser CSV-Datei erhalten .

Lösung:

Vielen Dank an Wayne , Andy W und andere für ihre Hinweise! Die Daten, der Code und die Grafiken wurden auf GitHub gepostet . Das Ergebnis sieht so aus:

Mit ein wenig googeln bin ich auf die Website von Gota Morota gestoßen, die ein Beispiel dafür bereits auf ihrer Website hat . Das folgende Beispiel bezieht sich auf Ihre Daten.

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

Wenn ich Ihr Problem verstehe, suchen Sie nach der konvexen Hülle von healthund von unemployment. In R gibt es wahrscheinlich mehrere Pakete, von denen eines package ist geometry. Ich könnte mir vorstellen, dass die Punkte nach Umfang sortiert sind, aber das müsste man überprüfen.

EDIT: Hier ist ein Beispiel, das nicht verwendet wird ggplot, aber ich hoffe, es ist nützlich. Das Beispiel in der chullDokumentation scheint falsch zu sein, was Sie möglicherweise abschreckt:

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

EDIT 2: OK, hier ist etwas mit ggplot2. Wir verwandeln uns Xin ein data.framemit Variablen xund y. Dann:

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()

Beachten Sie, dass das geom_pointdie Daten ( X) und aes vom ggplot verwendet, während ich es im überschreibe geom_polygon.

Um es vollständig zu erhalten, müssen Sie das x und das y für den Rumpf für beide Probleme in bareine dritte Spalte issueeinfügen, um sie zu unterscheiden.

Ab heute Nachmittag habe ich die chullFunktion in einem R-Paket als geom_convexhullFunktion verpackt .

Sobald das Paket geladen ist, kann es wie jedes andere Geom verwendet werden. In Ihrem Fall sollte es ungefähr so ​​aussehen:

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

Das Paket ist auf github verfügbar: https://github.com/cmartin/ggConvexHull