我有100万个x-y数据点。其中100,000人来自foo;其中900,000人来自酒吧。也许还有一些不寻常的质量点。让我帮助我的观众想象他们，而不仅仅是回归或黄土线，而是数据。让我用红色绘制条形图，用蓝色绘制foos，然后在它们上面绘制我的两条黄土线条。想想像
这样的东西K <- 1000 ; M <- K*K ; HT <- 100*K
x <- rnorm(M); y <- x+rnorm(M); y[1:HT] <- y[1:HT]+1 ; x[HT:(HT*2)] <- y[HT:(HT*2)] <- 0
pdf(file="try.pdf")
plot( x, y, col="blue", pch=".")
points( x[1:HT], y[1:HT], col="red", pch="." )
## scatter.smooth( x[1:HT], y[1:HT] ), but this seems to take forever
dev.off()
这不仅不一个很好的视觉效果（例如，高高的零点丢失），而且还会创建一个7.5MB（！）的pdf文件。我的预告员也几乎呛到它。 （提示：jpeg压缩对于这个问题非常有用。也就是说，而不是pdf()，只需使用jpeg和不同的文件扩展名。缺点：轴也会被模糊压缩。）
所以，我需要一些更好的想法。我正在考虑在完整数据集上的二维fill.contourplot（灰度到达不太远的黑色），具有1：HT点的简单轮廓覆盖，然后是两个黄土覆盖。唉，即使要做到这一点，我需要开始平滑出现在xy位置的数据点的数量，并且可能是binning-first不是最好的方法 - 它会丢弃信息，这就是轮廓情节可以使用。
或者，我可以使用标准的xy图，并简单地剔除随机点，直到文件足够小并且视觉效果足够好。这也许可以通过合并来实现。
更好的想法？