r - 如何更快地创建 1000 页的 pdf？

Question

我需要在 R 中使用 ggplot2 将 1000 多页绘制到 PDF 文件中。除了以下代码之外，还有更快的方法:

library(ggplot2)
data(diamonds)
pdf("name.pdf", width = 6, height = 6)
for(i in 1:1000) {
  p1 <- ggplot(diamonds, aes(x = carat,  y = price)) +
        geom_point()
  print(p1)
}
dev.off()

我的实际情况是这样的；

(1)需要读取一个文件，根据文件每一行的值创建一个data.frame。

(2) 将该文件的每一行绘制为 pdf。

fa <- read.table(file)
pdf(name.pdf, width = 6, height = 4)
for(i in 1:nrow(fa)) {
  new.data <- function(i)
  p1 <- ggplot(new.data,...) + ...
  print(p1)
}
dev.off()

Answer 1

如上所述，速度是 ggplot2 的弱点之一。这需要一些工作，但您通常可以在其他标准绘图包(base 或 lattice)之一中复制 ggplot 的外观；例如this series of blog posts反其道而行之(从 lattice 到 ggplot)，但这些示例应该会有所帮助。 (@G.Grothendieck 下面的评论 library(latticeExtra); xyplot(y ~ x, diamonds, par.settings = ggplot2like(), lattice.options = ggplot2like.opts()) 将生成 ggplot-像情节。)

如果您真的很绝望，我想您可以使用 parallel::parApply 生成合理数量的单独 PDF，然后使用诸如 pdftk 之类的外部工具来拼接它们一起...

设置机器以在所有三个系统中生成(大约)相同的图

 library("ggplot2")
 library("lattice")
 data(diamonds)
 gg_plot <- function() {
    cat(".")
    print(ggplot(diamonds, aes(x = carat,  y = price)) +
    geom_point())
 }
 base_plot <- function() {
    cat("+")
    plot(y~x,data=diamonds)
 }
 lattice_plot <- function() {
    cat("/")
    print(xyplot(y~x,data=diamonds))
 }
 wrap <- function(f,npages=20,fn="name.pdf") {
    pdf(fn, width = 6, height = 6) 
    for(i in 1:npages) {
           f()
    }
    dev.off()
    unlink(fn)
 }

 library("rbenchmark")
 benchmark(wrap(gg_plot),wrap(base_plot),wrap(lattice_plot),
           replications=10)

好的，这比我预期的要慢得多(我将其缩减为每个 PDF 20 页和 10 次复制)。 (我最初以为 lattice 赢了很多，但那是因为我忘了 print() 结果...)

lattice 和 base 的速度都是 ggplot 的两倍...

                test replications elapsed relative user.self sys.self
2    wrap(base_plot)           10  75.693    1.249    74.053    1.596
1      wrap(gg_plot)           10 120.397    1.987   117.507    2.832
3 wrap(lattice_plot)           10  60.590    1.000    58.580    1.976