如何有效地将多个rgl图连接到一个单独的图中？

Question

我为我的数据的每个因子级别生成了带有rgl包的3D绘图，并将它们保存为png。我的数据有30个不同的级别，导致30个不同的图像文件。现在我想将这些png组合成一个单独的图。

我会像这样显示它们：

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

这很有效，但速度很慢。真正的pngs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）。

导入部分工作得相当好，但结果数据框非常大（4.5e + 07行），ggplot（可以理解）无法正常处理。

如何以快速有效的方式创建地块？优选地使用R，但也可以使用其他软件。

Answer 1

以下是使用网格函数grid.raster和网格中的xyplot的解决方案。 我认为grid.raster速度更快 渲染到屏幕，因此它是一个很好的性能候选者。我选择晶格是因为它使用面板定制更容易集成网格功能。

首先，我使用readPNG包中的png来阅读所有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!
   })

然后我为散点图准备数据：

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

最后，我使用xyplot自定义面板功能：

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。