lattice

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層序図に注釈を追加するにはどうすればよいですか？例えば、ここでStratiplotがアナログからです： library(analogue) data(V12.122) Depths <- as.numeric(rownames(V12.122)) names(V12.122) (plt <- Stratiplot(Depths ~ O.univ + G.ruber + G.tenel

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R：格子ヒートマップからカラーバーを除外する

latticeパッケージを使用してヒートマップをプロットしています。一部のプロットでは、プロットの横に自動的に印刷されるカラーバーを除外したいと考えています。残念ながら、私はそれを隠すオプションを見つけることができませんでした。これを達成する簡単な方法はありますか？

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追加されたシェイプファイルの背景色をrasterVisレベルプロットで変更します

オーシャンカラー（シェイプファイル境界の外）を変更したいと思います。私はラスタをクリップして背景色を変更することができますが、ここでは追加されたシェイプファイルでそれを行いたいと思います。 library(raster) library(rasterVis) library(maps) library(maptools) library(mapdata) r <- raster(nro

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rasterVis horizonplotでゾーン間隔を変更してください

私はrasterVishorizonplotの機能を使用していますが、ゾーン間隔を変更したいと思います。例えば、私はx axisの10の緯度帯ごとに平均を示したいと思う。これは、ライブラリrasterVisからan exampleです。 library(raster) library(rasterVis) horizonplot(SSTanom, col.regions = rev(brewe

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水平線プロットを作成する

次の例のデータがあり、yearを超えるarea列の変更を示す水平線プロットを作成したいとします。 ggplot2を使用してこれを行うための提案はありますか？ year <- 1990:2005 area1 <- runif(16, 18,20) area2 <- runif (16,6,6.7) area3 <- runif(16, 7,8) dat <- data.frame(year,

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格子プロットのヘッダパネルのサイズを変更する

header panel sizeとtextのfont sizeを変更したいと思います。次に例を示します。 library(lattice) dat <-data.frame(a=(rnorm(50)),b=(rnorm(50)),c=(c(rep("first",25),rep("second",25)))) xyplot(a~b|c, data=dat,par.settings = lis

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レベルプロットのy軸ラベルの順序を逆にする方法は？

プロットされた値を正しく一致させるために、Y軸（「行」）のラベルを上から下へ、上から下へと変更したいと考えています。これは、y軸で値を手動で定義するだけでなく（言い換えれば、y軸上で使用されているラベルを取り除き、その順序を逆転させてからそれらをラベルとして戻しますか？panel.levelplot（）はどのように見えますか？）また、これは追加パッケージを使用せずに行う必要があります。 libra

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第2のx軸と第2のy軸の両方を含む格子プロット？

次の（格子）レベルプロットに2番目のy軸（右）と2番目のx軸（上）を追加したいと思います。これらの軸は、特定の行と列（ラベルなし）を示すだけで、ベースグラフィックスのラグ機能を模倣する必要があります。これはどうすればできますか？ library(lattice) library(latticeExtra) ## Generate a correlation matrix d <- 50

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層序プロットのベースライン位置を変更

層序プロットの特定のパネルのx軸ベースライン位置を手動で調整するにはどうすればよいですか？例えば、ここでStratiplotがアナログからです： library(analogue) data(V12.122) Depths <- as.numeric(rownames(V12.122)) (plt <- Stratiplot(Depths ~ O.univ + G.ruber + G.t

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凡例の順序を格子で変更する

凡例で格子の順序を変更する方法があるのだろうか？たとえば、重ね合わせ密度a、b、cのプロットがありますが、伝説の中では、順序をc、bにしたい場合は、とにかくそれができますか？ dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5), rnorm(100,-10,5)) , lines = rep(c("a", "b","c