Quando ploto uma densidade usando geom_spatraster, há um pico particularmente proeminente que é "brilhante" na visualização. Esse pico distorce a escala de cores, comprimindo a representação de outros pontos de dados a tal ponto que a estrutura subjacente fica obscurecida. Uma transformação logarítmica padrão não resolve isso. Minha expectativa é que uma transformação logarítmica comprima os dados ainda mais. Portanto, suspeito que haja algo que estou entendendo mal. A seguir, um exemplo prático mínimo, usando o eixo x para ilustrar o problema em vez da estética de "preenchimento":
library(ggplot2)
library(scales)
# Using mtcars dataset
mtcars[1,"disp"] <- 1500
my_transform <- function(x) log(x + 10)
my_inverse <- function(x) exp(x) - 10
my_trans <- scales::trans_new("yes_mate", transform = my_transform, inverse = my_inverse)
ggplot(mtcars, aes(x = disp, y = 1,
color = disp
)) +
geom_point(size = 5) +
scale_x_continuous(
trans = my_trans,
limits = c(100,1500),
breaks = c(100, 500, 1000, 1500))
Então, aqui eu esperaria que os pontos de dados se deslocassem ainda mais, mas o contrário é o que acontece:
my_transform <- function(x) log(x + 10000)
my_inverse <- function(x) exp(x) - 10000
my_trans <- scales::trans_new("yes_mate", transform = my_transform, inverse = my_inverse)
ggplot(mtcars, aes(x = disp, y = 1,
color = disp
)) +
geom_point(size = 5) +
scale_x_continuous(
trans = my_trans,
limits = c(100,1500),
breaks = c(100, 500, 1000, 1500))