我种和100×200米范围内的粗略位置的数据集。 所述数据帧的位置的部分不，我发现为可用的格式。 在这100 * 200米的矩形，也有通过名为CV一两百10×10平米。 内的每个10×10正方形有分别命名为1，2 4 5×5平米，图3和4中，（1南的2和3。西4是2东和3北）。 我想令R知道，一个是与角方在（0,0），（10,0），（0,0）和（0,10），B是以北A和有角（ 0,10），（0,20），（10,10），和（10,20），并且K是在东边A和具有（10,0拐角），（10,10），（20， 0），（20,10），等等的所有10×10平米。 此外，我想令R知道每5×5米见方的是在100 * 200米的情节。
所以，我的数据帧看起来是这样的
10x10 5x5 Tree Diameter
A 1 tree1 4
B 1 tree2 4
C 4 tree3 6
D 3 tree4 2
E 3 tree5 3
F 2 tree6 7
G 1 tree7 12
H 2 tree8 1
I 2 tree9 2
J 3 tree10 8
K 4 tree11 3
L 1 tree12 7
M 2 tree13 5
最后，我希望能够绘制100×200米范围内，并让每个10×10米见方显示了树木的数量，或物种的数量，或总生物量是什么把我的数据的最佳方式成R可以使用图表和分析，或许空间数据？
这里是一个开始。
## set up a vector of all 10x10 position tags
tags10 <- c(LETTERS,
paste0("A",LETTERS),
paste0("B",LETTERS),
paste0("C",LETTERS[1:22]))
的函数来转换（例如） {"J",3}至相应子正方形的中心。
convpos <- function(pos10,pos5) {
## convert letters to major (x,y) positions
p1 <- as.numeric(factor(pos10,levels=tags10)) ## or use match()
p1.x <- ((p1-1) %% 10) *10+5 ## %% is modulo operator
p1.y <- ((p1-1) %/% 10)*10+5 ## %/% is integer division
## sort out sub-positions
p2.x <- ifelse(pos5 <=2,2.5,7.5) ## {1,2} vs {3,4} values
p2.y <- ifelse(pos5 %%2 ==1 ,2.5,7.5) ## odd {1,3} vs even {2,4} values
c(p1.x+p2.x,p1.y+p2.y)
}
用法：
convpos("J",2)
convpos(mydata$tenbytenpos,mydata$fivebyfivepos)
重要笔记：
- 这是概念证明，我几乎可以保证我没有x的对应和y坐标完全正确。 但是，你应该能够通过这条线，由线追查，看看它在做什么？
- 它应该在载体（参见上述第二使用示例）正常工作：我从切换
switch到ifelse由于这个原因 - 列名（
10x10 ）很可能得到错位成类似X10.10读取数据为R时：见?data.frame和?check.names
类似于@Ben Bolker所做的一切，这里的查找功能（尽管你可能需要转东西，使标签符合你的描述）。
tenbyten <- c(LETTERS[1:26],
paste0("A",LETTERS[1:26]),
paste0("B",LETTERS[1:26]),
paste0("C",LETTERS[1:22]))
tenbyten <- matrix(rep(tenbyten, each = 2), ncol = 10)
tenbyten <- t(apply(tenbyten, 1, function(x){rep(x, each = 2)}))
# the 1234 squares
squares <- matrix(c(rep(c(1,2),10),rep(c(4,3),10)), nrow = 20, ncol = 20)
# stick together into a reference grid
my.grid <- matrix(paste(tenbyten, squares, sep = "-"), nrow = 20, ncol = 20)
# a lookup function for the site grid
coordLookup <- function(tbt, fbf, .my.grid = my.grid){
x <- col(.my.grid) * 5 - 2.5
y <- row(.my.grid) * 5 - 2.5
marker <- .my.grid == paste(tbt, fbf, sep = "-")
list(x = x[marker], y = y[marker])
}
coordLookup("BB",2)
$x
[1] 52.5
$y
[1] 37.5
如果这是不是你要找什么，那么也许你会喜欢SpatialPolygonsDataFrame ，其中有适当的多边形ID，你附加数据等。在这种情况下，只是谷歌围绕如何使一个从无到有，并操纵row()和col()函数来获取你的多边形角，类似于在此查找功能，只返回给定的重心。
编辑：让SPDF开始：
这是从功能例如修改，也希望是一个良好的开端：
library(sp)
# really you have a 20x20 grid, counting the small ones.
# c(2.5,2.5) specifies the distance in any direction from the cell center
grd <- GridTopology(c(1,1), c(2.5,2.5), c(20,20)))
grd <- as.SpatialPolygons.GridTopology(grd)
# get centroids
coords <- coordinates(polys)
# make SPDF, with an extra column for your grid codes, taken from the above.
# you can add further columns to this data.frame(), using polys@data
polys <- SpatialPolygonsDataFrame(grd,
data=data.frame(x=coords[,1], y=coords[,2], my.ID = as.vector(my.grid),
row.names=getSpPPolygonsIDSlots(grd)))
