inst/doc/article.R

### R code from vignette source 'article.Rnw'

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### code chunk number 1: preliminaries
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options(prompt = "R> ", continue = "+  ", width = 70, useFancyQuotes = FALSE)


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### code chunk number 2: article.Rnw:107-109
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 # install.packages("taxidata", 
 #  repos = "http://pebesma.staff.ifgi.de",type = "source") 


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### code chunk number 3: article.Rnw:117-130
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library("trajectories")
# library("taxidata")
# Beijing <- taxidata
# Beijing <- Beijing[1:2000]
# Z <- lapply(X=1:length(Beijing), function(i){
#   q <-  cut(Beijing[[i]], "day", touch = F)
#   return(q@tracks[[3]])
# })
# plot(Z[[21]],xlim=c(420000,470000),ylim=c(4390000,4455000),lwd=2)
# plot(Z[[26]],add=T,col="orange",lwd=2)
# plot(Z[[20]],add=T,col=2,lwd=2)
# plot(Z[[12]],add=T,col=3,lwd=2)
# plot(Z[[15]],add=T,col=4,lwd=2)


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### code chunk number 4: article.Rnw:168-169
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library("trajectories")


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### code chunk number 5: article.Rnw:174-187
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set.seed(10)
library("spacetime")
library("sp")
t0 = as.POSIXct(as.Date("2013-09-30",tz="CET"))
x = c(7,6,5,5,4,3,3)
y = c(7,7,6,5,5,6,7)
n = length(x)
t = t0 + cumsum(runif(n) * 60)
crs = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84") # longlat
stidf = STIDF(SpatialPoints(cbind(x,y),crs), t, 
                data.frame(co2 = rnorm(n,mean = 10)))
A1 = Track(stidf)
A1


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### code chunk number 6: article.Rnw:191-192
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plot(A1)


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### code chunk number 7: article.Rnw:202-208
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x <- runif(10,0,1)
y <- runif(10,0,1)
date <- seq(as.POSIXct("2015-1-1 0:00"), as.POSIXct("2015-1-1 9:00"),
               by = "hour")
records <- as.data.frame(rpois(10,5))
as.Track(x,y,date,covariate = records)


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### code chunk number 8: article.Rnw:214-224
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x = c(7,6,6,7,7)
y = c(6,5,4,4,3)
n = length(x)
t = max(t) + cumsum(runif(n) * 60)
stidf = STIDF(SpatialPoints(cbind(x,y),crs), t, 
                data.frame(co2 = rnorm(n,mean = 10)))
A2 = Track(stidf)
# Tracks for person A:
A = Tracks(list(A1=A1,A2=A2))
A


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### code chunk number 9: article.Rnw:230-250
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# person B, track 1:
x = c(2,2,1,1,2,3)
y = c(5,4,3,2,2,3)
n = length(x)
t = max(t) + cumsum(runif(n) * 60)
stidf = STIDF(SpatialPoints(cbind(x,y),crs), t, 
                data.frame(co2 = rnorm(n,mean = 10)))
B1 = Track(stidf)
# person B, track 2:
x = c(3,3,4,3,3,4)
y = c(5,4,3,2,1,1)
n = length(x)
t = max(t) + cumsum(runif(n) * 60)
stidf = STIDF(SpatialPoints(cbind(x,y),crs), t, 
                data.frame(co2 = rnorm(n,mean = 10)))
B2 = Track(stidf)
# Tracks for person B:
B = Tracks(list(B1=B1,B2=B2))
Tr = TracksCollection(list(A=A,B=B))
Tr


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### code chunk number 10: article.Rnw:299-303
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dim(A1)
dim(B1)
stbox(A1)
downsample(A1,B1)


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### code chunk number 11: article.Rnw:307-308
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stplot(Tr, attr = "co2", arrows = TRUE, lwd = 3, by = "IDs",cex.axis=2)


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### code chunk number 12: article.Rnw:318-324
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set.seed(10)
x <- rTrack();x
y <- rTrack(transform = T);y
m <- matrix(c(0,10,0,10),nrow=2,byrow = T)
w <- rTrack(bbox = m,transform = T);w
z <- rTrack(bbox = m,transform = T,nrandom = T);z


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### code chunk number 13: article.Rnw:328-331
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par(mfrow=c(2,2),mar=rep(2.2,4))
plot(x,lwd=2,main="x");plot(y,lwd=2,main="y")
plot(w,lwd=2,main="w");plot(z,lwd=2,main="z")


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### code chunk number 14: article.Rnw:345-348
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library("forecast")
data("A3")
auto.arima.Track(A3)


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### code chunk number 15: article.Rnw:381-385
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## create Tracks objects
# tracks1 <- Tracks(list(Beijing[[1]], Beijing[[2]]))
# tracks2 <- Tracks(list(Beijing[[2]], Beijing[[1]]))
# dists(tracks1, tracks2,mean)


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### code chunk number 16: article.Rnw:403-411
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 # par(mfrow=c(1,2))
 # meandist <- avedistTrack(Beijing,timestamp = "20 mins")
 # plot(meandist,type="l",lwd=2,cex.axis=1.7,cex.lab=1.7)
 # distinframe <- data.frame(tsq=attr(meandist,"tsq"),dist=meandist)
 # dist3rd <- distinframe[substr(distinframe$tsq,start = 1,stop=10)==
 #                           "2008-02-03",]
 # plot(dist3rd$tsq,dist3rd$dist,type="l",xlab="time",
 #       ylab="average distance",lwd=2,cex.axis=1.7,cex.lab=1.7)


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### code chunk number 17: article.Rnw:454-456
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 # b <- Track.idw(Beijing,timestamp = "20 mins",epsilon=1000)
 # plot(b,main="",ribwid=0.04,ribsep=0.02,cex.axis=1.5)


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### code chunk number 18: article.Rnw:474-482
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   # q <- avemove(Beijing,timestamp = "20 mins",epsilon=1000)
   # par(mfrow=c(1,2))
   # plot(q,type="l",lwd=2,cex.axis=1.7,cex.lab=1.7)
   # qdata <- data.frame(q,attr(q,"time"))
   # colnames(qdata) <- c("dist","startingtime")
   # q3rd <- qdata[substr(qdata$startingtime,start = 1,stop=10)=="2008-02-03",]
   # plot(q3rd$startingtime,q3rd$dist,type="l",xlab="time (hour)"
   #    ,ylab="average movement",lwd=2,cex.axis=1.7,cex.lab=1.7)


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### code chunk number 19: article.Rnw:532-549
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 # library("spatstat")
 # d <- density(Beijing,timestamp = "20 mins",bw.ppl)
 # par(mfrow=c(1,2),mar=rep(1,4))
 # plot(d,main="",ribwid=0.04,ribsep=0.02,cex.axis=1.7)
 # #focus on the center
 # w <- owin(c(440000,455000),c(4410000,4430000))
 # pps <- attr(d,"ppps")
 # npps <- lapply(X=1:length(pps),FUN = function(i){
 #   pps[[i]][w]
 # })
 # 
 # centerimg <- lapply(X=1:length(npps),FUN = function(i){
 #   density(npps[[i]],bw.ppl(npps[[i]]))
 # })
 # fcenterimg <- Reduce("+",centerimg)/length(centerimg)
 # 
 # plot(fcenterimg,main="",ribwid=0.04,ribsep=0.02,cex.axis=1.7)


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### code chunk number 20: article.Rnw:581-603
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 # ch <- chimaps(Beijing,timestamp = "20 mins",rank = 1)
 # chall <- attr(ch,"ims")
 # minmax <- lapply(X=1:length(chall),function(i){
 #     return(list(min(chall[[i]]$v),max(chall[[i]]$v)))
 #   })
 # minmax <- do.call("rbind",minmax)
 # col5 <- colorRampPalette(c('blue','white','red'))
 # color_levels=200
 # par(mar=c(0,0,1,1))
 # par(mfrow=c(1,3))
 # plot(chall[[51]],zlim=c(-max(abs(unlist(minmax))),max(abs(unlist(minmax))))
 #      ,main="",ribwid=0.04,ribsep=0.02,
 #      col=col5(n=color_levels),cex.axis=1.7)
 # title(attr(ch,"timevec")[51],line = -10,cex.main=2)
 # plot(chall[[75]],zlim=c(-max(abs(unlist(minmax))),max(abs(unlist(minmax))))
 #      ,main="",ribwid=0.04,ribsep=0.02,
 #      col=col5(n=color_levels),cex.axis=1.7)
 # title(attr(ch,"timevec")[75],line = -10,cex.main=2)
 # plot(chall[[104]],zlim=c(-max(abs(unlist(minmax))),max(abs(unlist(minmax))))
 #      ,main="",ribwid=0.04,ribsep=0.02,
 #      col=col5(n=color_levels),cex.axis=1.7)
 # title(attr(ch,"timevec")[104],line = -10,cex.main=2)


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### code chunk number 21: article.Rnw:661-667
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  # K <- Kinhom.Track(Beijing,correction = "translate",
  #                      timestamp = "20 mins",q=0)
  # par(mfrow=c(1,2),mar=rep(5,4))
  # plot(K,cex.axis=1.7,cex.lab=1.5,cex=2)
  # g <- pcfinhom.Track(Beijing,timestamp = "20 mins",q=0)
  # plot(g,cex.axis=1.7,cex.lab=1.5,cex=2)

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trajectories documentation built on Dec. 28, 2022, 2:58 a.m.