Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

как отобразить RasterBrick с tmap так же, как raster :: plotRGB

Мне очень нравятся минималистичные базовые карты CARTO, но у меня проблемы с их использованием с tmap, моим любимым инструментом для картографии. Я, наверное, совершаю глупую ошибку, но не могу правильно подобрать цвета.

library(tmap)
library(cartography)

data("NLD_prov")

# get the basemap

carto.raster <- getTiles(NLD_prov, type = "cartolight")

# This is the output I want
raster::plotRGB(carto.raster)

# This output looks bad
tm_shape(carto.raster) +
  tm_raster()

# I think I'm supposed to use tm_rgb() but that gives an error
tm_shape(carto.raster) +
  tm_rgb()

Ошибка в rgb (x [, 1], x [, 2], x [, 3], maxColorValue = 255): интенсивность цвета нет данных, а не в 0: 255

r tmap r-raster
22.05.2019

  • ваш код не воспроизводится ... 23.05.2019
  • Спасибо. Я исправил это. 23.05.2019

Ответы:


1

Кажется, что tm_rgb не может обрабатывать NA значения. Вы можете удалить их с помощью raster::reclassify

library(raster)
library(tmap)
library(cartography)
data("NLD_prov")
carto.raster <- getTiles(NLD_prov, type = "cartolight")
r <- reclassify(carto.raster, cbind(NA, 255))
tm_shape(r) + tm_rgb()

чтобы избавиться от белых границ NA, вы можете использовать crop

e <- extent(11000, 288000, 305000, 625000)
x <- crop(r, e)
tm_shape(x) + tm_rgb()
25.05.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..