如何使用stat_contour完全填充轮廓

我正在寻找完全填充ggplot2的stat_等高线生成的等高线的方法。目前的结果如下：

# Generate data
library(ggplot2)
library(reshape2) # for melt
volcano3d <- melt(volcano)
names(volcano3d) <- c("x", "y", "z")

v <- ggplot(volcano3d, aes(x, y, z = z))
v + stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..)) 

---

我的问题：有没有一种方法可以在不手动指定颜色或使用

geom_tile（）

的情况下完全填充绘图？

正如@tonytonov所建议的那样，可以通过关闭多边形来删除透明区域

# check x and y grid
minValue<-sapply(volcano3d,min)
maxValue<-sapply(volcano3d,max)
arbitaryValue=min(volcano3d$z-10)

test1<-data.frame(x=minValue[1]-1,y=minValue[2]:maxValue[2],z=arbitaryValue)
test2<-data.frame(x=minValue[1]:maxValue[1],y=minValue[2]-1,z=arbitaryValue)
test3<-data.frame(x=maxValue[1]+1,y=minValue[2]:maxValue[2],z=arbitaryValue)
test4<-data.frame(x=minValue[1]:maxValue[1],y=maxValue[2]+1,z=arbitaryValue)
test<-rbind(test1,test2,test3,test4)

vol<-rbind(volcano3d,test)

w <- ggplot(vol, aes(x, y, z = z))
w + stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..)) # better

# Doesn't work when trying to get rid of unwanted space
w + stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..))+
  scale_x_continuous(limits=c(min(volcano3d$x),max(volcano3d$x)), expand=c(0,0))+ # set x limits
  scale_y_continuous(limits=c(min(volcano3d$y),max(volcano3d$y)), expand=c(0,0))  # set y limits

# work here!
w + stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..))+
coord_cartesian(xlim=c(min(volcano3d$x),max(volcano3d$x)),
                ylim=c(min(volcano3d$y),max(volcano3d$y)))

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这对于我现在正在处理的数据集来说似乎很有效。不确定是否适用于其他人。另外，请注意，我在这里设置了BINS值这一事实要求我必须在

stat\u contour

中使用

BINS=BINS

谢谢@chengvt的回答。我有时需要这种技术，所以我制作了一个通用的

函数（）

test\f Related：据我所知，您需要手动扩展数据集。你的解决方案看起来更简单，所以如果你对它满意，就别管它了。我也看到了那篇文章，但是geom_tile（）使用了小矩形，所以这不是我想要的效果。到目前为止，filled.contour产生了最好的结果，但它与多个绘图的不兼容性导致我尝试使用ggplots。我想知道是什么产生了透明区域。您看到的工件部分解释如下：。看看你能不能根据你的情况调整这个答案？成功了@托尼托诺夫非常感谢你！我会把答案贴在下面。很高兴我能帮上忙。很好的解决方案，尤其是这些看起来很糟糕的工件现在已经消失了。谢谢你的发帖！
# check x and y grid
minValue<-sapply(volcano3d,min)
maxValue<-sapply(volcano3d,max)
arbitaryValue=min(volcano3d$z-10)

test1<-data.frame(x=minValue[1]-1,y=minValue[2]:maxValue[2],z=arbitaryValue)
test2<-data.frame(x=minValue[1]:maxValue[1],y=minValue[2]-1,z=arbitaryValue)
test3<-data.frame(x=maxValue[1]+1,y=minValue[2]:maxValue[2],z=arbitaryValue)
test4<-data.frame(x=minValue[1]:maxValue[1],y=maxValue[2]+1,z=arbitaryValue)
test<-rbind(test1,test2,test3,test4)

vol<-rbind(volcano3d,test)

w <- ggplot(vol, aes(x, y, z = z))
w + stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..)) # better

# Doesn't work when trying to get rid of unwanted space
w + stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..))+
  scale_x_continuous(limits=c(min(volcano3d$x),max(volcano3d$x)), expand=c(0,0))+ # set x limits
  scale_y_continuous(limits=c(min(volcano3d$y),max(volcano3d$y)), expand=c(0,0))  # set y limits

# work here!
w + stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..))+
coord_cartesian(xlim=c(min(volcano3d$x),max(volcano3d$x)),
                ylim=c(min(volcano3d$y),max(volcano3d$y)))

BINS<-50
BINWIDTH<-(diff(range(volcano3d$z))/BINS) # reference from ggplot2 code
arbitaryValue=min(volcano3d$z)-BINWIDTH*1.5

test_f <- function(df) {
  colname <- names(df)
  names(df) <- c("x", "y", "z")
  Range <- as.data.frame(sapply(df, range))
  Dim <- as.data.frame(t(sapply(df, function(x) length(unique(x)))))
  arb_z = Range$z[1] - diff(Range$z)/20
  df2 <- rbind(df,
               expand.grid(x = c(Range$x[1] - diff(Range$x)/20, Range$x[2] + diff(Range$x)/20), 
                           y = seq(Range$y[1], Range$y[2], length = Dim$y), z = arb_z),
               expand.grid(x = seq(Range$x[1], Range$x[2], length = Dim$x),
                           y = c(Range$y[1] - diff(Range$y)/20, Range$y[2] + diff(Range$y)/20), z = arb_z))
  g <- ggplot(df2, aes(x, y, z = z)) + labs(x = colname[1], y = colname[2], fill = colname[3]) + 
    stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..)) + 
    coord_cartesian(xlim=c(Range$x), ylim=c(Range$y), expand = F)
  return(g)
}

library(ggplot2); library(reshape2)
volcano3d <- melt(volcano)
names(volcano3d) <- c("xxx", "yyy", "zzz")
test_f(volcano3d) + scale_fill_gradientn(colours = terrain.colors(10))