Datos de muestra
El siguiente conjunto de datos contiene tres columnas donde la primera son los valores de la variable del eje X, la segunda los del eje Y y la tercera la distancia euclídea entre los puntos y el centro del gráfico, que se corresponde con el punto (200, 200).
# Datos
set.seed(1)
x <- sample(1:400, size = 100)
y <- sample(1:400, size = 100)
dist <- sqrt((x - 200) ^ 2 + (y - 200) ^ 2)
df <- data.frame(x, y, dist = dist)
Diagrama de Voronoi con stat_voronoi
La función stat_voronoi se puede utilizar para crear un diagrama de Voronoi, pasando las variables x e y a la función aes y usando stat_voronoi(geom = "path").
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y)) +
stat_voronoi(geom = "path")
Observaciones
También puedes agregar las observaciones haciendo uso de geom_point.
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y)) +
stat_voronoi(geom = "path") +
geom_point()
Personalización de las líneas
Ten en cuenta que puedes cambiar el estilo de las líneas con los argumentos color, lwd y linetype.
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y)) +
stat_voronoi(geom = "path",
color = 4, # Color de las líneas
lwd = 0.7, # Grosor de las líneas
linetype = 1) + # Tipo de líneas
geom_point()
Mapa de calor con Voronoi
Puedes pasar una variable al argumento fill de la función aes para crear un mapa de calor de Voronoi. Para este propósito tendrás que utilizar la función geom_voronoi.
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y, fill = dist)) +
geom_voronoi() +
geom_point()
El camino (las líneas) del diagrama se puede agregar añadiendo stat_voronoi(geom = "path").
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y, fill = dist)) +
geom_voronoi() +
stat_voronoi(geom = "path") +
geom_point()
La transparencia del color se puede establecer con el argumento alpha de la función geom_voronoi.
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y, fill = dist)) +
geom_voronoi(alpha = 0.75) +
stat_voronoi(geom = "path") +
geom_point()
Además, si quieres cambiar el color para el mapa de calor puedes usar scale_fill_gradient, indicando un color para el valor más bajo y otro para el más alto como en el ejemplo siguiente.
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y, fill = dist)) +
geom_voronoi() +
stat_voronoi(geom = "path") +
geom_point() +
scale_fill_gradient(low = "#F9F9F9",
high = "#312271")
Ten en cuenta que si quieres eliminar la leyenda puedes establecer legend.position = "none" dentro de la función theme. También puedes establecerla en otra posición.
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x, y, fill = dist)) +
geom_voronoi() +
stat_voronoi(geom = "path") +
geom_point() +
theme(legend.position = "none")Recortar la forma
Puedes darle una forma al diagrama pasando un data frame al argumento outline de la función geom_voronoi, siendo la primera columna la longitud, la segunda la latitud y la tercera una columna representando grupos.
# install.packages("ggvoronoi")
# install.packages("ggplot2")
library(ggvoronoi)
library(ggplot2)
# Círculo
s <- seq(0, 2 * pi, length.out = 3000)
circulo <- data.frame(x = 120 * (1 + cos(s)),
y = 120 * (1 + sin(s)),
grupo = rep(1, 3000))
ggplot(df, aes(x, y, fill = dist)) +
geom_voronoi(outline = circulo,
color = 1, size = 0.1) +
scale_fill_gradient(low = "#B9DDF1",
high = "#2A5783",
guide = FALSE) +
theme_void() +
coord_fixed()
