मैंने 3 मिलियन अंक के साथ साजिश बनाई और इसे पीएनजी के रूप में सहेजा। इसमें कुछ घंटे लग गए और मैं सभी बिंदुओं को दोबारा खींचने से बचना चाहता हूं।पृष्ठभूमि के रूप में एक पीएनजी के साथ साजिश कैसे करें?
मैं कथानक को एक नया एक पृष्ठभूमि के रूप में इस पीएनजी है कि कैसे बना सकता है?
इस प्रयास करें:
library(png)
#Replace the directory and file information with your info
ima <- readPNG("C:\\Documents and Settings\\Bill\\Data\\R\\Data\\Images\\sun.png")
#Set up the plot area
plot(1:2, type='n', main="Plotting Over an Image", xlab="x", ylab="y")
#Get the plot information so the image will fill the plot box, and draw it
lim <- par()
rasterImage(ima, lim$usr[1], lim$usr[3], lim$usr[2], lim$usr[4])
grid()
lines(c(1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0), c(1, 1.3, 1.7, 1.6, 1.7, 1.0), type="b", lwd=5, col="white")
नीचे साजिश है।
जबकि @ bill_080 के जवाब आपके सवाल का सीधे जवाब, यह वास्तव में आप क्या चाहते है? यदि आप इस पर साजिश करना चाहते हैं, तो आपको अपने समन्वय प्रणाली को ध्यान से संरेखित करना होगा। उदाहरण देखें Houston Crime Map यह ggplot2 के साथ कैसे किया जा सकता है।
आपकी समस्या के लिए, मुझे लगता है कि यह एक आसान समाधान हो सकता है: बिनिंग, यानी 2 डी हिस्टोग्राम।
> df <- data.frame (x = rnorm (1e6), y = rnorm (1e6))
> system.time (plot (df))
User System verstrichen
54.468 0.044 54.658
> library (hexbin)
> system.time (binned <- hexbin (df, xbins=200))
User System verstrichen
0.252 0.012 0.266
> system.time (plot (binned))
User System verstrichen
0.704 0.040 0.784
hexbin जाली और ggplot2 के साथ सीधे काम करता है, लेकिन केंद्र डिब्बे के निर्देशांक [email protected] और [email protected] में हैं, इसलिए आप भी आधार ग्राफिक्स में परिणाम साजिश सकता है। डिब्बे की उच्च संख्या के साथ, आप अपने मूल कथानक की एक तेजी से संस्करण प्राप्त:
> system.time (plot ([email protected], [email protected], pch = 20, cex=0.4))
User System verstrichen
0.780 0.004 0.786
लेकिन आप आसानी से रंग घनत्व कोडिंग हो सकता है:
> plot ([email protected], [email protected], pch = 20, cex=0.4, col = as.character (col))
> col <- cut ([email protected], 20)
> levels (col) <- grey.colors (20, start=0.9, end = 0)
> plot ([email protected], [email protected], pch = 20, cex=0.4, col = as.character (col))
इसका कभी भी उपयोग नहीं किया गया, लेकिन पैकेज 'png' में आपके पास क्या हो सकता है: http://cran.r-project.org/web/packages/png/png.pdf – Chase
कुछ टी जोड़ना अच्छा होगा अपने अंक के लिए ransparency, तो आप उनके वितरण बेहतर देख सकते हैं। एक घनत्व साजिश की तरह। – Rodrigo
http://stackoverflow.com/a/42611002/15485 पर एक नज़र डालें –