如何有效地将多个rgl图合并为一个图？
如何有效地将多个rgl图合并为一个图？
提问于 2013-03-05 18:55:42
我用rgl包为我的数据的每个因子级别生成了3D图，并将它们保存为pngs。我的数据有30个不同的级别，这导致了30个不同的图像文件。现在，我想将这些pngs组合成一个单独的图。
我会这样显示它们：
下面的例子说明了我想要做的事情：
library(rgl)
library(png)
library(gridExtra)
library(ggplot2)
## creates a png in the working directory which can be used as an example
example(surface3d)
rgl.snapshot("example.png")
rgl.close()
## imports the png files; in the example, the same file is imported multiple times.
if(exists("png.df")) rm(png.df)
for (i in 1:9) {
png.i <- readPNG("example.png")
g <- rasterGrob(png.i, interpolate=TRUE)
g <- g$raster
g <- as.vector(g)
g <- matrix(g, nrow = 256, ncol = 256, dimnames = list(1:256, 1:256))
df.i <- data.frame(i = rep(row.names(g), dim(g)[2]), j = rep(colnames(g), each = dim(g)[1]), col=as.vector(g))
df.i$i <- as.numeric(as.character(df.i$i))
df.i$j <- as.numeric(as.character(df.i$j))
df.i$col <- as.character(df.i$col)
df.i$title <- paste ( "Plot", i)
if(exists("png.df")) {
png.df <- rbind(png.df, df.i)
} else {
png.df <- df.i
}
}
rm(df.i, g)
## plots the data
pl <- ggplot(png.df, aes( x = i, y = j))
pl <- pl + geom_raster(aes(fill = col)) + scale_fill_identity()
pl <- pl + scale_y_reverse()
pl <- pl + facet_wrap( ~ title)
pl <- pl + coord_equal() + theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank(), axis.text = element_blank(), axis.title = element_blank(), axis.ticks= element_blank())
pl这工作得很好，但速度很慢。真正的pngs有更高的分辨率，我想绘制30个pngs，而不仅仅是9个，这导致我的机器在相当长的一段时间内完全没有响应(i7，8GBRAM)。
导入部分运行得相当好，但是产生的数据帧非常大(4.5e+07行)，这是可以理解的，无法正确处理。
如何以快速有效的方式创建一个情节？最好使用R，但也可以使用其他软件。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-03-06 00:48:16
这里有一个使用grid functiongrid.raster和xyplot的grid grid解决方案。我认为grid.raster有更快的屏幕渲染速度，所以它是一个很好的性能候选者。我选择网格是因为它使用面板定制更容易集成网格功能。
首先，我阅读了所有的png，使用png包中的readPNG (类似于您的解决方案)
ll <- list.files(path='c:/temp',patt='compo[0-9].*',full.names=T)
library(png)
imgs <- lapply(ll,function(x){
as.raster(readPNG(x)) ## no need to convert to a matrix here!
})然后我为散点图准备数据：
x = 1:4 ## here 4 because I use 16 plots
y = 1:4
dat <- expand.grid(x,y)最后，我使用了带有自定义面板函数的xyplot：
library(lattice)
library(grid)
xyplot(Var2~Var1|rownames(dat),data=dat,layout=c(4,4),
panel=function(x,y,...){
lims <- current.panel.limits()
grid.raster(image =imgs[[panel.number()]],sum(lims$xlim)/2,sum(lims$ylim)/2,
width =diff(lims$xlim),
height=diff(lims$ylim),def='native' )
})PS:这就是我所说的catty解决方案。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/15221988
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