Konturniveaus, die variablen Ebenen in ggplot2 entsprechen

Question

Ich versuche, mit ggplot2 ein Konturdiagramm zu zeichnen, und es erweist sich als etwas schwieriger, als ich mir vorgestellt habe. Mit Hilfe der iris Dataset Ich bin der Lage, dieses Grundstück zu produzieren:

ggplot(iris, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, fill=Sepal.Width)) + 
    stat_density2d(geom="polygon", aes(fill=..level..)) 

Mein Problem ist, dass ich nicht scheinen, um herauszufinden, wie kann eher auf Anzeigen- als die Dichtewerte -die rohe Sepal.Width Werte . Hier ist, was ich versucht habe:

ggplot(iris, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, z=Sepal.Width)) + 
    geom_tile(aes(fill=Sepal.Width))+ 
    stat_contour(aes(colour=..level..)) 

Dies erzeugt eine besonders seltsame Fehlermeldung:

Warning message: 
Computation failed in `stat_contour()`: 
(list) object cannot be coerced to type 'double' 

Ich habe auch versucht diese:

ggplot(iris, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, fill=Sepal.Width)) + 
    stat_density2d(geom="polygon", aes(fill=Sepal.Width)) 

Und schließlich diese:

ggplot(iris, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, fill=Sepal.Width)) + 
    geom_tile() 

Kann jemand einen guten Weg zu Pro empfehlen ein Konturdiagramm in ggplot2 mit den Werten der Variablen selbst, die die Ebenen der Kontur erzeugen?

Vom stat_contour Beispiel AKTUALISIERT:

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

# Basic plot 
ggplot(volcano3d, aes(x, y, z = z)) + 
stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..)) 

Arbeit groß und sieht gut aus. Aber wenn ich das genau auf die Iris Beispiel gelten etwa so:

ggplot(iris, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, fill=Sepal.Width)) + 
    stat_contour(geom="polygon", aes(fill=..level..)) 

erhalte ich diese Fehlermeldung:

Warning message: 
Computation failed in `stat_contour()`: 
(list) object cannot be coerced to type 'double' 

Diese sind beide Datenrahmen mit ähnlicher Struktur, so kann ich nicht herausfinden, was anders ist zwischen den beiden verursacht dieses Problem.

Answer 1

Die ultimative Lösung auf diese Weise Faktorisierung die für die Interpolation akima Paket zu verwenden, dann ist die ggplot2 für die endgültige Plotten. Dies ist die Methode I verwendet:

library(ggplot2) 
library(akima) 
library(dplyr) 

interpdf <-interp2xyz(interp(x=iris$Petal.Width, y=iris$Petal.Length, z=iris$Sepal.Width, duplicate="mean"), data.frame=TRUE) 

interpdf %>% 
    filter(!is.na(z)) %>% 
    tbl_df() %>% 
    ggplot(aes(x = x, y = y, z = z, fill = z)) + 
    geom_tile() + 
    geom_contour(color = "white", alpha = 0.05) + 
    scale_fill_distiller(palette="Spectral", na.value="white") + 
    theme_bw() 

Answer 2

versuchen, die fill in stat_density2d()

ggplot(iris, aes(x=Petal.Width, y=Petal.Length, fill=Sepal.Width)) + 
    stat_density2d(geom="polygon", aes(fill = factor(..level..)))