什么硬件限制了R的绘图速度？

Question

我想提高绘图的速度，我很满意（并且需要很多代码）R图形和ggplot包 - 所以我只想知道如何配置我的系统以加快绘图。

具体做法是：

1. R中的绘图速度是否受处理器，内存，显卡的限制？
2. 是否有特定的硬件组件或配置会增加绘图速度？

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更新：评论中的问题答案：

规格：Ubuntu 11.04，intel Core Duo，8GB ram，但我更感兴趣的是图形计算或图形渲染是限制性的，如果是，我该如何使用这些信息。

我的情节有很多对象，但我不知道绘图的计算成本是多少。我在绘图时没有进行任何具体的分析（我在完成任何必要的分析后进行绘图），虽然我知道有些是“动态”完成的，就像绘制平滑线或甚至将数据转换成位置一样。

Answer 1

除非您拥有计算机密集型单一地块，否则加速多重绘图的一个好方法是并行处理。例如，假设您有一个数据框，并且您希望通过某个变量（或变量）将其分解，并为每个分区绘制图。

注册并行后端的方法有很多种，所以我不再赘述。例如，请参阅此小插图：http://cran.r-project.org/web/packages/doSMP/vignettes/gettingstartedSMP.pdf

然后查看Hadley的ddply包中的函数plyr并使用.parallel = TRUE选项。基本上就是这样。然后就是正常绘图。

这是一个独立的例子：

#this is the particular library I chose to register a parallel backend. There are others. See the new "Parallel R" book for details.
library(doMC)
registerDoMC()
getDoParWorkers() #This lists how many workers you have (hopefully more than 1!)

library(ggplot2)
ddply(
        mtcars, .variables = "vs", .fun = function(x) {
        #do your plotting now 
        example_plot <- ggplot(x, aes(y = mpg, x = wt)) + geom_point() + geom_smooth(se = FALSE)
        #save your plot
        ggsave(paste(x$vs[1],".pdf",sep = ""), example_plot)
        },
        .parallel = TRUE
)

这将保存两个文件，即.pdf和1.pdf，它们是vs数据帧的mtcars变量的级别（即唯一值）。如果您通过变量country name将其分解，则保存的文件将是国家/地区的名称。 0.pdf和1.pdf如下：

Answer 2

正如@Xu Wang所指出的那样，你可以使用并行化来一次绘制几个图。

因此硬件方面，具有足够RAM的强大的快速多核机器会有所帮助。

如果你想在x-y图（散点图）中用100万个圆绘制单个图，那么图形硬件加速将非常有用。

但是，如果R中的图形设备支持硬件加速，那么快速显卡只会有所帮助。目前他们没有 - 正如@hadley指出的那样，ggplot使用标准图形设备。

rgl包显然使用OpenGL来制作3D图形。虽然没试过。您可以使用它来更有效地绘制一些图...

我有一些创建快速交互式硬件加速图（2d和3d）的经验，它的速度可以更快。 2d图实际上比3d图更难加速......但是插入R的当前图形设备概念可能并不容易。

更新我刚尝试了rgl及其plot3d一百万分。它是我的（相当强大的）笔记本电脑的完全交互式（小部分时间更新）。

library(rgl)
x <- sort(rnorm(1e6))
y <- rnorm(1e6)
z <- rnorm(1e6) + atan2(x,y)
plot3d(x, y, z, col=rainbow(1000))