R 从ggplot2打印生成光栅

我正在处理一个绘图，我需要以某种方式应用一个独特的回归。绘图是放置在原木轴上的一系列点。对于任何熟悉水文学的人来说，我试图以图形的方式产生一个瞬态的泰斯解，所以我的回归需要以指数积分的形式出现（见下图）

这里需要注意的是，指数积分有自己的一组轴值，这些轴值独立于初始图。这就是从数据中提取解决方案的方式，但在R中尝试重现它时会带来许多问题

我想出了一些解决这个问题的方法（除了使用铅笔和纸），但每种方法都遇到了一些小问题。如果您能深入了解这些解决方案的解决方案，我将不胜感激：

使用

stat\u smooth

将回归添加到绘图中，根据其斜率在回归上任意选择一个点，然后将该点与具有适当指数积分轴的新绘图的相同斜率相关联。这里的问题是，我不知道如何将

stat\u smooth

与

y~x

、

y~poly（x，2）

和

y~log（x）

的变体以外的公式一起使用。回归需要组合poly函数和log函数，但当我尝试这样做时，R会打嗝。例如：

stat_smooth(data = example, method = "lm",
    formula = y ~ log(x) + x - poly(x, 2)/4 + poly(x, 3)/18 - ...

我还尝试将数据和指数积分绘制为两个单独的图，然后根据我任意认为最适合的位置覆盖这两个图（这可能是更简单的方法，并且对于我的目的来说足够精确）。为了便于叠加，我去掉了背景、轴、网格线等的指数积分图，只留下一条水平线和垂直线以及标签，以指示曲线上具有特定值的点。如果我可以把它放在另一个图的顶部（当然，假设两个图保持相同的大小比），我想我可以推动回归，直到它在我认为应该的位置对齐，然后根据水平和垂直标记线的存在读取其相应的值

我读了一点关于

注释\u光栅的内容，认为将回归视为叠加图像可能是一种合适的方式。不过，我的问题是先将
ggplot
plot转换为光栅
as.raster（）
产生以下错误：

Error in as.raster(raster) : 
  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'as.raster':
Error in UseMethod("as.raster") : 
  no applicable method for 'as.raster' applied to an object of class "c('gg', 'ggplot')"

如果我尝试使用
光栅
软件包并使用
光栅（）
函数转换绘图，则会出现类似错误。有没有一个简单的方法可以做到这一点

以下是一些可复制的代码：

library(ggplot2)

Data = data.frame(matrix(
    # Elapsed_sec  Drawdown_ft
    c(20,  0.0038,
      40,  0.0094,
      60,  0.017,
      80,  0.0283,
      100, 0.0358,
      120, 0.0415,
      140, 0.049,
      160, 0.0528,
      180, 0.0548,
      200, 0.0567), nrow = 10, ncol = 2, byrow = TRUE))
colnames(Data) = c("Elapsed_sec", "Drawdown_ft")

Integral = data.frame(matrix(
    # u     W_u
    c(1e-3, 6.33,
      5e-3, 4.73,
      1e-2, 4.04,
      5e-2, 2.47,
      1e-1, 1.82,
      5e-1, 0.56,
      1e0,  0.219,
      2e0,  0.049,
      3e0,  0.013,
      4e0,  0.0038,
      5e0,  0.0011,
      6e0,  0.00036), nrow = 12, ncol = 2, byrow = TRUE))
colnames(Integral) = c("u", "W_u")

# Plot exponential integral (Theis curve)
Tcurve = ggplot(Integral, aes(1/u, W_u)) + geom_line() +
    scale_x_log10(limits = c(10^-1, 10^3), breaks = c(10^-1, 10^0,  10^1,  10^2, 10^3)) +
    scale_y_log10(limits = c(10^-3, 10^1), breaks = c(10^-3, 10^-2, 10^-1, 10^0, 10^1)) +
    xlab("1/u") + ylab("W(u)") + coord_equal() +
    geom_hline(aes(yintercept = 0.219), linetype = 2) +
    geom_vline(aes(xintercept = 1),     linetype = 2) +
    geom_text(color = "black", size = 3, aes(x = 0.3, y = 0.3,  label = "W(u) = 0.219")) +
    geom_text(color = "black", size = 3, aes(x = 0.8, y = 0.01, label = "u = 1"), angle = 90) +
    theme(line = element_blank(), text = element_blank(), panel.background = element_rect(fill = NA))

# Plot drawdown data
plot = ggplot(Data, aes(Elapsed_sec, Drawdown_ft)) + geom_point(alpha = 0.5, size = 1) +
    scale_x_log10(limits = c(10^0,  10^4), breaks = c(10^0,  10^1,  10^2,  10^3, 10^4)) +
    scale_y_log10(limits = c(10^-3, 10^1), breaks = c(10^-3, 10^-2, 10^-1, 10^0, 10^1)) +
    xlab("Elapsed Time (sec)") + ylab("Drawdown (ft)") + coord_equal() + theme_bw()

---

我会上传图片，但我目前缺乏起码的声誉。第一个图显示了指数积分，而第二个图显示了我试图拟合积分的数据。

这个问题发表已经五年了，但我想我会分享我的想法。您可以将

ggplot

转换为

graster

对象，如下所示：

# You may need to remove the margins from the plot (i.e., keep the earth raster and the routes only)
plot <- plot+ 
  theme(    
        axis.ticks=element_blank(), 
        axis.text.x=element_blank(), 
        axis.text.y=element_blank(), 
        axis.title.x=element_blank(), 
        axis.title.y=element_blank(),
        plot.margin = unit(c(0, 0, 0, 0), "null"),
        legend.position = 'none'
       ) +
       labs(x=NULL, y=NULL)

# Save the plot
ggsave(plot=plot, "my_ggplot.tiff", device = "tiff")

# Create a StackedRaster object from the saved plot
raster <- raster("my_ggplot.tiff") # OR stack("my_ggplot.tiff") for colored images

# Get the GeoSpatial Components
lat_long <- ggplot_build(plot)$layout$panel_params[[1]][c("x.range","y.range")] 

# Supply GeoSpatial  data to the StackedRaster 
extent(raster) <- c(lat_long$x.range,lat_long$y.range)
projection(raster) <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")


# Then, do whatever you want with the raster object here

使用

ggsave

使用

光栅

为保存的图像创建

光栅

对象（或为彩色图像创建

堆栈

）

上述措施的实施情况如下：

# You may need to remove the margins from the plot (i.e., keep the earth raster and the routes only)
plot <- plot+ 
  theme(    
        axis.ticks=element_blank(), 
        axis.text.x=element_blank(), 
        axis.text.y=element_blank(), 
        axis.title.x=element_blank(), 
        axis.title.y=element_blank(),
        plot.margin = unit(c(0, 0, 0, 0), "null"),
        legend.position = 'none'
       ) +
       labs(x=NULL, y=NULL)

# Save the plot
ggsave(plot=plot, "my_ggplot.tiff", device = "tiff")

# Create a StackedRaster object from the saved plot
raster <- raster("my_ggplot.tiff") # OR stack("my_ggplot.tiff") for colored images

# Get the GeoSpatial Components
lat_long <- ggplot_build(plot)$layout$panel_params[[1]][c("x.range","y.range")] 

# Supply GeoSpatial  data to the StackedRaster 
extent(raster) <- c(lat_long$x.range,lat_long$y.range)
projection(raster) <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")


# Then, do whatever you want with the raster object here

#您可能需要从绘图中删除边距（即，仅保留地球光栅和路线）
您可以发布一个可复制的示例（即一些虚拟数据和可复制代码）。您不能强制从
ggplot
对象到
光栅
-无疑会有一个简单的解决方案，但如果没有可复制的示例，则很难推荐一个。@mnel可复制的代码已添加。我已经大大减少了数据集，所以请告诉我添加其他点是否有帮助。