আমি কল একটি ফাইল এখানে bigplotfix.R। যদি আপনি এটি উত্স করে থাকেন তবে এটি একটি মোড়কে সংজ্ঞায়িত করবে plot.xyযার জন্য প্লট ডেটাটি "সংকুচিত" করে যখন এটি খুব বড় হয়। ইনপুট ছোট হলে মোড়ক কিছু দেয় না, তবে যদি ইনপুটটি বড় হয় তবে এটি এটিকে কিছু অংশে ভেঙে দেয় এবং প্রতিটি খণ্ডের জন্য সর্বাধিক এবং সর্বনিম্ন x এবং y মান প্লট করে। গুন bigplotfix.Rএছাড়াও rebindsgraphics::plot.xy দিকে ইঙ্গিত করতে করে (একাধিকবার করা ঠিক আছে)।
লক্ষ্য করুন plot.xyমত মান চক্রান্ত পদ্ধতি জন্য "workhorse" ফাংশন plot(), lines()এবংpoints() । সুতরাং আপনি কোনও পরিবর্তন ছাড়াই আপনার কোডগুলিতে এই ফাংশনগুলি ব্যবহার করতে চালিয়ে যেতে পারেন এবং আপনার বড় প্লটগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংকুচিত হবে।
এটি কিছু উদাহরণ আউটপুট। এটি মূলত plot(runif(1e5)), পয়েন্ট এবং লাইন সহ এবং এখানে প্রয়োগ করা "সংকোচনের" সাথে এবং ছাড়াও। সংকোচনের প্রকৃতির কারণে "সংকুচিত পয়েন্টগুলি" প্লটটি মধ্য অঞ্চলটিকে মিস করে তবে "সংক্ষেপিত লাইনগুলি" প্লটটি সঙ্কুচিত মূলটির থেকে অনেক কাছাকাছি দেখায়। সময়গুলি png()ডিভাইসের জন্য; কোনও কারণে পয়েন্টগুলি pngডিভাইসের তুলনায় ডিভাইসে অনেক দ্রুত X11, তবে গতির গতি X11তুলনাযোগ্য ( আমার পরীক্ষাগুলির X11(type="cairo")তুলনায় ধীর ছিল X11(type="Xlib"))।
আমি এটি লেখার কারণটি হ'ল আমি plot()বড় ডেটাসেটে (যেমন একটি ডাব্লুএভি ফাইল) দুর্ঘটনাক্রমে চালাতে ক্লান্ত হয়ে পড়েছিলাম । এই ধরনের ক্ষেত্রে আমাকে প্লটটি শেষ হওয়ার জন্য কয়েক মিনিট অপেক্ষা করা এবং একটি সিগন্যাল দিয়ে আমার আর সেশনটি সমাপ্ত করার মধ্য দিয়ে বেছে নিতে হবে (যার ফলে আমার সাম্প্রতিক কমান্ডের ইতিহাস এবং ভেরিয়েবলগুলি হারাতে হবে)। এখন আমি যদি প্রতিটি সেশনের আগে এই ফাইলটি লোড করতে মনে করতে পারি তবে আমি আসলে এই ক্ষেত্রে একটি কার্যকর প্লট পেতে পারি। একটি সামান্য সতর্কতা বার্তা ইঙ্গিত দেয় যখন প্লটের ডেটা "সংকুচিত" করা হয়েছিল।
# bigplotfix.R
# 28 Nov 2016
# This file defines a wrapper for plot.xy which checks if the input
# data is longer than a certain maximum limit. If it is, it is
# downsampled before plotting. For 3 million input points, I got
# speed-ups of 10-100x. Note that if you want the output to look the
# same as the "uncompressed" version, you should be drawing lines,
# because the compression involves taking maximum and minimum values
# of blocks of points (try running test_bigplotfix() for a visual
# explanation). Also, no sorting is done on the input points, so
# things could get weird if they are out of order.
test_bigplotfix = function() {
oldpar=par();
par(mfrow=c(2,2))
n=1e5;
r=runif(n)
bigplotfix_verbose<<-T
mytitle=function(t,m) { title(main=sprintf("%s; elapsed=%0.4f s",m,t["elapsed"])) }
mytime=function(m,e) { t=system.time(e); mytitle(t,m); }
oldbigplotfix_maxlen = bigplotfix_maxlen
bigplotfix_maxlen <<- 1e3;
mytime("Compressed, points",plot(r));
mytime("Compressed, lines",plot(r,type="l"));
bigplotfix_maxlen <<- n
mytime("Uncompressed, points",plot(r));
mytime("Uncompressed, lines",plot(r,type="l"));
par(oldpar);
bigplotfix_maxlen <<- oldbigplotfix_maxlen
bigplotfix_verbose <<- F
}
bigplotfix_verbose=F
downsample_xy = function(xy, n, xlog=F) {
msg=if(bigplotfix_verbose) { message } else { function(...) { NULL } }
msg("Finding range");
r=range(xy$x);
msg("Finding breaks");
if(xlog) {
breaks=exp(seq(from=log(r[1]),to=log(r[2]),length.out=n))
} else {
breaks=seq(from=r[1],to=r[2],length.out=n)
}
msg("Calling findInterval");
## cuts=cut(xy$x,breaks);
# findInterval is much faster than cuts!
cuts = findInterval(xy$x,breaks);
if(0) {
msg("In aggregate 1");
dmax = aggregate(list(x=xy$x, y=xy$y), by=list(cuts=cuts), max)
dmax$cuts = NULL;
msg("In aggregate 2");
dmin = aggregate(list(x=xy$x, y=xy$y), by=list(cuts=cuts), min)
dmin$cuts = NULL;
} else { # use data.table for MUCH faster aggregates
# (see http://stackoverflow.com/questions/7722493/how-does-one-aggregate-and-summarize-data-quickly)
suppressMessages(library(data.table))
msg("In data.table");
dt = data.table(x=xy$x,y=xy$y,cuts=cuts)
msg("In data.table aggregate 1");
dmax = dt[,list(x=max(x),y=max(y)),keyby="cuts"]
dmax$cuts=NULL;
msg("In data.table aggregate 2");
dmin = dt[,list(x=min(x),y=min(y)),keyby="cuts"]
dmin$cuts=NULL;
# ans = data_t[,list(A = sum(count), B = mean(count)), by = 'PID,Time,Site']
}
msg("In rep, rbind");
# interleave rows (copied from a SO answer)
s <- rep(1:n, each = 2) + (0:1) * n
xy = rbind(dmin,dmax)[s,];
xy
}
library(graphics);
# make sure we don't create infinite recursion if someone sources
# this file twice
if(!exists("old_plot.xy")) {
old_plot.xy = graphics::plot.xy
}
bigplotfix_maxlen = 1e4
# formals copied from graphics::plot.xy
my_plot.xy = function(xy, type, pch = par("pch"), lty = par("lty"),
col = par("col"), bg = NA, cex = 1, lwd = par("lwd"),
...) {
if(bigplotfix_verbose) {
message("In bigplotfix's plot.xy\n");
}
mycall=match.call();
len=length(xy$x)
if(len>bigplotfix_maxlen) {
warning("bigplotfix.R (plot.xy): too many points (",len,"), compressing to ",bigplotfix_maxlen,"\n");
xy = downsample_xy(xy, bigplotfix_maxlen, xlog=par("xlog"));
mycall$xy=xy
}
mycall[[1]]=as.symbol("old_plot.xy");
eval(mycall,envir=parent.frame());
}
# new binding solution adapted from Henrik Bengtsson
# https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-August/171217.html
rebindPackageVar = function(pkg, name, new) {
# assignInNamespace() no longer works here, thanks nannies
ns=asNamespace(pkg)
unlockBinding(name,ns)
assign(name,new,envir=asNamespace(pkg),inherits=F)
assign(name,new,envir=globalenv())
lockBinding(name,ns)
}
rebindPackageVar("graphics", "plot.xy", my_plot.xy);
