Как раскрасить линии отдельно в rarecurve (веганский пакет)

Question

Я использую rarecurve (vegan) для получения кривых разрежения для девяти образцов, но я хочу, чтобы они были раскрашены в группы по три.

Параметры для rarecurve являются:

rarecurve(x, step = 1, sample, xlab = "Sample Size", ylab = "Species", label = TRUE, ...)

С ... передача аргументов в "сюжет". Однако, когда я заменяю многоточие на col=c(rep("blue",3), rep("red",3), rep("darkgreen",3))все линии отображаются синим цветом. Как мне покрасить линии по отдельности?

На вычисление каждого графика уходит почти три часа, поэтому тестирование методом проб и ошибок немного трудоемко!

Answer 1

## example from ?vegan::rarecurve
library(vegan)
data(BCI)
S <- specnumber(BCI)
(raremax <- min(rowSums(BCI)))
Srare <- rarefy(BCI, raremax)
plot(S, Srare, xlab = "Observed No. of Species", ylab = "Rarefied No. of Species")
abline(0, 1)
rarecurve(BCI, step = 20, sample = raremax, col = "blue", cex = 0.6)

# using new function
plot(S, Srare, xlab = "Observed No. of Species", ylab = "Rarefied No. of Species")
abline(0, 1)
rarec(BCI, step = 20, sample = raremax, cex = 0.6)

Проблема в этих строках vegan::rarecurve

for (ln in seq_len(length(out))) {
  N <- attr(out[[ln]], "Subsample")
  lines(N, out[[ln]], ...)

где каждая строка сделана индивидуально lines который в свою очередь принимает только первый цвет, который он видит в аргументе цвета, переданном ..., который синий в вашем случае. После применения простого хака к этому циклу:

for (ln in seq_len(length(out))) {
  N <- attr(out[[ln]], "Subsample")
  lines(N, out[[ln]], col = cols[ln], ...)

и указание нового аргумента, cols, в rarecurve функция, а не прохождение col на plot а также lines:

cols = c(rep('red', nrow(x) / 2), rep('blue', nrow(x) / 2))

Вот новая функция

rarec <- function (x, step = 1, sample, xlab = "Sample Size", ylab = "Species", 
          label = TRUE, cols = c(rep('red', nrow(x) / 2), rep('blue', nrow(x) / 2)), ...) {
  tot <- rowSums(x)
  S <- specnumber(x)
  nr <- nrow(x)
  out <- lapply(seq_len(nr), function(i) {
    n <- seq(1, tot[i], by = step)
    if (n[length(n)] != tot[i]) 
      n <- c(n, tot[i])
    drop(rarefy(x[i, ], n))
  })
  Nmax <- sapply(out, function(x) max(attr(x, "Subsample")))
  Smax <- sapply(out, max)
  plot(c(1, max(Nmax)), c(1, max(Smax)), xlab = xlab, ylab = ylab, 
       type = "n", ...)
  if (!missing(sample)) {
    abline(v = sample)
    rare <- sapply(out, function(z) approx(x = attr(z, "Subsample"), 
                                           y = z, xout = sample, rule = 1)$y)
    abline(h = rare, lwd = 0.5)
  }
  for (ln in seq_len(length(out))) {
    N <- attr(out[[ln]], "Subsample")
    lines(N, out[[ln]], col = cols[ln], ...)
  }
  if (label) {
    ordilabel(cbind(tot, S), labels = rownames(x), ...)
  }
  invisible(out)
}