r - 如何有效地将多个 rgl 图连接成一个图？

Question

我使用 rgl 包为数据的每个因子级别生成了 3D 图，并将它们保存为 png。我的数据有 30 个不同的级别，从而产生了 30 个不同的图像文件。现在我想将这些 png 合并到一个图中。

我会这样显示它们:

以下示例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，但是很慢。真正的 png 具有更高的分辨率，我想绘制 30 个 png，而不仅仅是 9 个，这导致我的机器在相当长的时间内完全没有响应(i7，8GB RAM)。

输入部分工作得相当好，但生成的数据框非常大(4.5e+07行)，ggplot(可以理解)无法正确处理。

如何快速高效地创建绘图？最好使用 R，但也可以使用其他软件。

Answer 1

这是一个使用grid函数grid.raster和来自lattice的xyplot的解决方案。我认为 grid.raster 更快渲染到屏幕，因此它是性能的良好候选者。我选择lattice，因为它使用面板定制更容易集成网格功能。

首先，我使用 png 包中的 readPNG 读取所有 png(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!
   })

然后我准备散点图数据:

x = 1:4   ## here 4 because I use  16 plots
y = 1:4
dat <- expand.grid(x,y)

最后我将 xyplot 与自定义面板函数一起使用:

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。