тонкой пластины сплайн для прогнозирования поверхности 3D в R

Question

Я попробовал этот ответ

get a surface plot in R

, но это не очень помогло. Я хотел бы выполнить TPS (используя Tps from Fields {}) на кадре данных XYZ, где xy - co-orinates, а z - толщина. Затем я хотел бы визуализировать сюжет сначала перед TPS, а затем после TPS ..? Это возможно. Тогда я хотел бы извлечь предсказанные толщины для заданного набора новых xy-координат.?

Пожалуйста, дайте мне знать, если это возможно

Мои Dataframe выглядит так, dataframe называется LSP:

time PART MEAS PARTSUB XLOC YLOC 
xxxx 1  1.956 a   -3465 -94350 
xxxx 1  1.962 a   -3465 -53850 
xxxx 1  1.951 a   50435 -40350 
xxxx 1  1.958 a   -57365 -40350 

Так что я попытался это:

LSP.spline <- Tps(LSP[,5:6], LSP$MEAS) 
out.p <- predict.surface(LSP.spline, xy = c(1,2)) 
plot.surface(out.p, type="p") 

Но out.p просто NULL ..?

поэтому попытка сюжет дает мне:

Error in nrow(z) : argument "z" is missing, with no default 

Любая помощь приветствуется. Paul.

Answer 1

predict.surface В настоящее время устаревшая/устаревшая функция. Вместо этого используйте predictSurface.

fit<- Tps(BD[,1:4], BD$lnya) # fit surface to data 

# evaluate fitted surface for first two 
# variables holding other two fixed at median values 

out.p<- predictSurface(fit) 
surface(out.p, type="C") 

Спасибо за это - как мой второй вопрос .... как я могу извлечь предсказанные значения толщины поверхности для заданного набора местоположений XY ..?

predict функция. Прочтите по телефону ?predict.Tps. Для приведенного выше примера, предположим, что мы хотим предсказать, на первых 4 местах в BD[, 1:4], мы можем сделать

predict(fit, x = BD[1:4, 1:4]) 

#   [,1] 
#[1,] 11.804124 
#[2,] 11.804124 
#[3,] 8.069056 
#[4,] 9.501551 

В общем, проходят x матрицу две колонки.