R语言中更改图的大小比例

Python012

R语言中更改图的大小比例,第1张

基础知识:

像素数:图片上的最小成像单位的数目。评价一个设备的像素值,一般使用宽高像素的乘积表示,如1000px * 1500 px

尺寸:指图像打印后的物理尺寸,一般用厘米/米或者(英)寸表示,1英寸(inche)=2.54厘米

分辨率:单位尺寸下像素点的数目,越高图像越细腻。计算方式为 分辨率=像素数/尺寸,是真正衡量设备清晰度的指标,单位一般为像素/英寸或者像素/厘米。

容量:图像文件的存贮空间,也就是文件的大小,一般以Kb和Mb来表示。

ps:平时所说的1200万像素的手机,是指该手机的像素数。

在R绘图中也需要调整最后图片的上述参数。一般我们使用一下函数对图片进行导出:

这里也写了一个shiny程序用于手动导出png或pdf

假设有两组栅格数据,一组代表2019年中国每月降雨量,一组代表2019年中国每月植被叶面积指数(LAI)。想要得到中国月降水量与LAI的相关性分布,那么需要对两组栅格数据对应的栅格点进行逐栅格的相关性分析。

将降水数据导入栅格栈中,这个过程可以理解为将降水数据按时间顺序从上到下堆叠。同理,按相同的时间顺序将LAI数据堆叠。值得一提的是,stack()函数在堆叠栅格数据时是按文件名拼音和数字大小顺序自动堆叠的,具体规则可以亲自尝试。最后,将这两个栅格栈合并成一个。

对相关性分析函数稍作改变。

以上方法是可以推广的,线性回归函数lm()和相关性分析函数cor()的输入都可以是向量,因此只要函数支持向量输入,理论上讲都可以类比上述过程实现。但是如果函数只支持数据框输入,如gbm包中的函数gbm(),那就只能另辟蹊径了。

类型是原始图像,大小为640*720大小。

打开设置,找到快捷工具栏,先把pdf压缩成高清模式,直接保存在文件夹就可以了

但是保存的类型是原始图像,大小为640*720大小。