R语言树轮数据可视化二—

一般而言，树轮数据多以折线图进行展示，清楚展示每条序列的变化，但序列一多通常难以比较。笔者尝试使用contour图进行展示，可以清楚的展示高低生长期。

使用 filled.contour(x, y, z, levels, col) 函数对一个采样点的不同树芯宽度进行可视化，效果如下：

其中横轴表示时间（年），纵轴表示不同树轮序列的宽度。

可以看出，每条序列基本都存在先高生长后低生长的趋势。另外，不同序列的敏感性是不同的，需要标准化后进行进一步分析。

全部代码如下：

library(dplR)data.tr <- read.rwl('D:/projects/ITRDBprocess/Cleaned datasets/europe/alb001.rwl')
data.dftr <- data.frame(data.tr)
rr <- as.matrix(data.dftr)#plot(data.tr,plot.type="spag")colors <- c('blue','red')
RB <- colorRampPalette(colors = colors)
col <- RB(nlev)
plot_col(nlev, col)
levels <- c(0,0.5,1,3)filled.contour(x = 1:705, y = 1:54, z = rr,levels = levels,color.palette = RB,plot.axes = { axis(1, seq(1, 705, by = 10))axis(2, seq(1, 54, by = 1)) },)

R语言树轮数据可视化二——以contour图展示相关推荐

R语言ggplot2可视化绘制二维的密度图：在R中建立二维散点数据的连续密度热图、2D密度估计、MASS包中的kde2d函数实现2D密度估计、geom_density2d函数可视化二维密度图
R语言ggplot2可视化绘制二维的密度图:在R中建立二维散点数据的连续密度热图.2D密度估计.MASS包中的kde2d函数实现2D密度估计.geom_density2d函数可视化二维密度图目录
R语言ggplot2可视化2d密度图：可视化二维密度图并将两个二维密度图重叠起来、Overlay two ggplot2 stat_density2d plots
R语言ggplot2可视化2D密度图:可视化二维密度图并将两个二维密度图重叠起来.Overlay two ggplot2 stat_density2d plots 目录
R语言可视化：散点图、散点图和折线图（line charts）、3D散点图、旋转3D散点图、气泡图、corrgram包可视化相关性矩阵、马赛克图（ Mosaic plots）、hexbin、密度图
R语言可视化:散点图.散点图和折线图(line charts).3D散点图.旋转3D散点图.气泡图.corrgram包可视化相关性矩阵.马赛克图( Mosaic plots).hexbin.密度图目 ...
R语言ggplot2可视化：绘制堆叠的密度图（Stacked Area Chart）
R语言ggplot2可视化:绘制堆叠的密度图(Stacked Area Chart) 目录 R语言ggplot2可视化:绘制堆叠的密度图(Stacked Area Chart) #仿真数据 #绘制堆叠 ...
R语言ggplot2可视化：使用ggrepel包在线图（line plot）的尾端那个数据点添加文本标签（text label）
R语言ggplot2可视化:使用ggrepel包在线图(line plot)的尾端那个数据点添加文本标签(text label) 目录
R语言ggplot2可视化：通过水平半小提琴图（Horizontal Half Violin Plots）和抖动数据点（ jittered data）可视化雨云图（Rain Cloud plots）
R语言ggplot2可视化:通过水平半小提琴图(Horizontal Half Violin Plots)和抖动数据点( jittered data)可视化雨云图(Rain Cloud plots) ...
R语言ggplot2可视化：自定义函数在箱图（boxplot）上添加分组样本个数(count)、分组均值（mean）、箱体填充色自定义、数据标签色彩自定义
R语言ggplot2可视化:自定义函数在箱图(boxplot)上添加分组样本个数(count).分组均值(mean).箱体填充色自定义.数据标签色彩自定义目录
R语言ggplot2可视化：通过水平半小提琴图和抖动数据点可视化雨云图（Rain Cloud plots）、自定义雨云图中数据点的颜色（数据点的颜色和半小提琴图一致）
R语言ggplot2可视化:通过水平半小提琴图和抖动数据点可视化雨云图(Rain Cloud plots).自定义雨云图中数据点的颜色(数据点的颜色和半小提琴图一致) 目录
R语言ggplot2可视化：ggplot2可视化半小提琴图（Half Violin Plots）
R语言ggplot2可视化:ggplot2可视化半小提琴图(Half Violin Plots) 目录 R语言ggplot2可视化:ggplot2可视化半小提琴图(Half Violin Plots)

R语言树轮数据可视化二——以contour图展示

R语言树轮数据可视化二——以contour图展示相关推荐

最新文章

热门文章