R语言 simba包 hexgrid()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

hexgrid(simba)
hexgrid()所属R语言包：simba

                                         Produces the nodes of an equidistant grid.
                                         产生等距电网的节点。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Given the coordinates of a starting point (left upper point of the grid), the function produces the nodes of an equidistant grid. Extent and distance between plots can be specified.
鉴于一个开始点（左上点的网格）的坐标，该函数产生节点等距电网。可以指定的范围和图之间的距离。


用法----------Usage----------


hexgrid(x, y, r = 100, nro = 10, nco = 20)



参数----------Arguments----------

参数：x
x-value of the starting point. Defaults to 0.  
x值的起点位置。默认为0。


参数：y
y-value of the starting point. Defaults to 0.
y值的起点位置。默认为0。


参数：r
Distance between nodes. Defaults to 100.  
节点之间的距离。默认为100。


参数：nro
Number of rows in the grid. Defaults to 10
在网格中的行数。默认为10


参数：nco
Number of columns in the grid. Defaults to 20. They are doubled (see the grid) compared to the rows. That's why 2*nro produces a quadratic grid.  
在网格中的列数。默认为20。他们被加倍（见网格）相比，行。这就是为什么2 *nro产生的二次网格。


Details

详细信息----------Details----------

If the overall shape of the grid is not square, the user has to delete by hand the superfluous units. Might get more flexible in future versions.
如果电网的整体形状不是方形的，用户通过手工删除多余的单元。在未来的版本中可能会得到更灵活的。


值----------Value----------

Returns a data.frame giving informations on the produced point/unit/plot locations with the following columns:
返回一个数据框，信息点/单位/图位置有以下的列：


参数：ROW
Number of row in the grid to which the point/unit/plot belongs.  
点/单位/小区属于在网格中的行数。


参数：COL
Number of column in the grid to which the point/unit/plot belongs.  
在网格点/单位/小区属于数列。


参数：X
x-coordinate of the point.  
x坐标的点。


参数：Y
y-coordinate of the point.  
y坐标的点。


（作者）----------Author(s)----------


Gerald Jurasinski



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>    <code>spsample</code>

实例----------Examples----------


## produces a grid with r=400:    [＃产生一个网格，R = 400：]
test.grd <- hexgrid(456000, 7356700, r=400)
## for plotting the following is recommended as it preserves [＃绘制以下的建议，因为它保留]
## real positions:[＃实际位置：]
library(geoR)
points.geodata(coords=test.grd[,3:4], data=rnorm(nrow(test.grd)))

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