R:levelplot（等高线中缺少一些值）
我有一个三维数据，x，y，z。我在R中使用levelplot，但结果看起来不正确。如果我看任何水平线（例如y=0），我希望在图中看到一些与值z=0对应的蓝色区域。所以，基本上，如果你考虑任何水平线，你应该看到一些蓝色区域，但是你只看到顶部的蓝色区域。 这是等高线图： 所以，我正在努力解决这个问题！这和面板有什么关系吗？我的数据的x值范围为3.12到14.88，增量为0.48，y值范围为0到24，增量为4 完整的数据和代码如下：R:levelplot（等高线中缺少一些值）,r,panel,contour,smoothing,levelplot,R,Panel,Contour,Smoothing,Levelplot,我有一个三维数据，x，y，z。我在R中使用levelplot，但结果看起来不正确。如果我看任何水平线（例如y=0），我希望在图中看到一些与值z=0对应的蓝色区域。所以，基本上，如果你考虑任何水平线，你应该看到一些蓝色区域，但是你只看到顶部的蓝色区域。 这是等高线图： 所以，我正在努力解决这个问题！这和面板有什么关系吗？我的数据的x值范围为3.12到14.88，增量为0.48，y值范围为0到24，增量为4 完整的数据和代码如下： > d<-read.csv("test.csv", h
> d<-read.csv("test.csv", header=F, col.names=c("x", "y", "z"))
> library(latticeExtra)
> col.l <- colorRampPalette(c('blue', 'cyan', 'green', 'yellow', 'orange', 'red'))
> col.divs<-20
> levelplot(z ~ x * y, d, cuts=50, contour=TRUE, col.regions=col.l,
at=seq(from=-0.2,to=4,length=col.divs), panel=panel.2dsmoother)
> d
x y z
1 3.12 0 6.4239
2 3.60 0 2.5190
3 4.08 0 0.1210
4 4.56 0 0.0028
5 5.04 0 0.3355
6 5.52 0 1.7268
7 6.00 0 2.5390
8 6.48 0 2.9881
9 6.96 0 3.2323
10 7.44 0 3.3670
11 7.92 0 3.4217
12 8.40 0 3.4088
13 8.88 0 3.4111
14 9.36 0 3.3956
15 9.84 0 3.3612
16 10.32 0 3.3392
17 10.80 0 3.3003
18 11.28 0 3.2952
19 11.76 0 3.2732
20 12.24 0 3.2439
21 12.72 0 3.2298
22 13.20 0 3.2191
23 13.68 0 3.1844
24 14.16 0 3.1678
25 14.64 0 3.1521
26 3.12 4 6.5401
27 3.60 4 2.5084
28 4.08 4 0.1261
29 4.56 4 0.0179
30 5.04 4 0.4792
31 5.52 4 1.7951
32 6.00 4 2.6164
33 6.48 4 3.0780
34 6.96 4 3.3126
35 7.44 4 3.4253
36 7.92 4 3.4709
37 8.40 4 3.4824
38 8.88 4 3.4901
39 9.36 4 3.4814
40 9.84 4 3.4540
41 10.32 4 3.4346
42 10.80 4 3.4142
43 11.28 4 3.4252
44 11.76 4 3.4151
45 12.24 4 3.3993
46 12.72 4 3.3876
47 13.20 4 3.3645
48 13.68 4 3.3313
49 14.16 4 3.3187
50 14.64 4 3.2959
51 3.12 8 6.5561
52 3.60 8 2.5146
53 4.08 8 0.1481
54 4.56 8 0.0414
55 5.04 8 0.1537
56 5.52 8 1.6942
57 6.00 8 2.5457
58 6.48 8 3.0397
59 6.96 8 3.2660
60 7.44 8 3.3709
61 7.92 8 3.4198
62 8.40 8 3.4320
63 8.88 8 3.4434
64 9.36 8 3.4431
65 9.84 8 3.4163
66 10.32 8 3.3798
67 10.80 8 3.3610
68 11.28 8 3.3196
69 11.76 8 3.3142
70 12.24 8 3.2818
71 12.72 8 3.2514
72 13.20 8 3.2395
73 13.68 8 3.2068
74 14.16 8 3.1747
75 14.64 8 3.1422
76 3.12 12 6.6538
77 3.60 12 2.3232
78 4.08 12 0.1410
79 4.56 12 0.0000
80 5.04 12 -0.2133
81 5.52 12 0.9858
82 6.00 12 1.5389
83 6.48 12 1.7809
84 6.96 12 1.8857
85 7.44 12 1.9518
86 7.92 12 1.9630
87 8.40 12 1.9603
88 8.88 12 1.9357
89 9.36 12 1.9004
90 9.84 12 1.8829
91 10.32 12 1.8673
92 10.80 12 1.8307
93 11.28 12 1.7922
94 11.76 12 1.7919
95 12.24 12 1.7501
96 12.72 12 1.7178
97 13.20 12 1.6887
98 13.68 12 1.6583
99 14.16 12 1.6334
100 14.64 12 1.6093
101 3.12 16 6.5478
102 3.60 16 2.3706
103 4.08 16 0.8842
104 4.56 16 0.0540
105 5.04 16 0.0361
106 5.52 16 0.0068
107 6.00 16 0.0491
108 6.48 16 0.0034
109 6.96 16 0.0551
110 7.44 16 0.0706
111 7.92 16 0.1714
112 8.40 16 0.1576
113 8.88 16 0.1432
114 9.36 16 0.1147
115 9.84 16 0.0546
116 10.32 16 0.0362
117 10.80 16 0.0330
118 11.28 16 0.0241
119 11.76 16 0.0085
120 12.24 16 -0.0146
121 12.72 16 -0.0176
122 13.20 16 -0.0380
123 13.68 16 -0.0628
124 14.16 16 -0.0883
125 14.64 16 -0.0983
126 3.12 20 6.0197
127 3.60 20 1.8706
128 4.08 20 0.6259
129 4.56 20 0.0810
130 5.04 20 0.0040
131 5.52 20 0.0213
132 6.00 20 0.0986
133 6.48 20 0.1801
134 6.96 20 0.2576
135 7.44 20 0.3037
136 7.92 20 -0.2892
137 8.40 20 0.2882
138 8.88 20 0.2697
139 9.36 20 0.2604
140 9.84 20 0.2574
141 10.32 20 0.2368
142 10.80 20 0.2061
143 11.28 20 0.1816
144 11.76 20 0.1639
145 12.24 20 0.1455
146 12.72 20 0.1387
147 13.20 20 0.1011
148 13.68 20 0.0901
149 14.16 20 0.0687
150 14.64 20 0.0564
151 3.12 24 5.9622
152 3.60 24 1.8736
153 4.08 24 0.6328
154 4.56 24 0.1683
155 5.04 24 0.0167
156 5.52 24 0.0339
157 6.00 24 0.0787
158 6.48 24 0.1617
159 6.96 24 0.2204
160 7.44 24 0.2432
161 7.92 24 0.2641
162 8.40 24 0.2472
163 8.88 24 0.2171
164 9.36 24 0.2048
165 9.84 24 0.1796
166 10.32 24 0.1473
167 10.80 24 0.1227
168 11.28 24 0.1433
169 11.76 24 0.1093
170 12.24 24 0.0769
171 12.72 24 0.0446
172 13.20 24 0.0247
173 13.68 24 -0.0015
174 14.16 24 -0.0197
175 14.64 24 -0.0439
倍频程：是面板。2平滑器平滑相对较小的零区域。 尝试删除更平滑的区域，例如，使用此选项可以看到蓝色区域
levelplot(z ~ x * y, d, col.regions=col.l, cuts=30)
默认设置看起来像是数据过度平滑。您可以传递适当的
span面板调用的黄土使用。有关更多详细信息，请参见？
levelplot(...., panel=panel.2dsmoother, args=list(span=0.5))
我从稀薄的空气中选取了值0.5（默认值为0.75；值越小，平滑度越低）。你可以用不同的值进行实验，看看什么效果最好。我不明白你提供的材料如何让我们理解你想要什么，或者为什么你认为levelplot
产生了不正确的结果。你想要蓝色区域，你得到了一些。我们无法确定位置是否正确，因为我们看不到任何x或y值。@Dwin想说的是，如果您（1）发布所有dat
，而不仅仅是子集，这将非常有用，（2）解释了为什么您希望看到除您拥有的以外的其他内容是的，对此表示抱歉！我编辑了问题并提供了完整的数据！现在清楚了吗？没错，但这不清楚；I don’我看起来不太好！我可以要一些其他类型的平滑吗？谢谢，这就解决了它！还有一件事，我怎样才能提高它的分辨率？
levelplot(...., panel=panel.2dsmoother, args=list(span=0.5))