在r中使用ggplot2繪製多個函數和數據點的問題

Question

我試圖在使用ggplot2軟件包的同一圖上繪製5個函數和5個數據點。當我只是繪製函數時，代碼就可以工作，但只要添加數據點，處理就需要很長時間。如果我只添加一點， - 大概需要10分鐘左右的繪圖，並且一旦我添加超過3點，就會凍結。

重複的例子如下所示（抱歉冗長的代碼，但對我來說，我需要整合分段函數，和我預期可能是爲什麼需要這麼久的原因之一）：

rm(list=ls()) 
library(ggplot2) 
library(reshape2) 
library(mosaic) 

#Input x-values 
T1 <- 3*24*3600 
T2 <- 5*24*3600 
T3 <- 15*24*3600 
T4 <- 61*24*3600 

#Input functions 
V1=makeFun(75*exp(-x/50000)~x) 
V2=makeFun(1000*exp(-x/60000)~x) 
V3=makeFun(100*exp(-x/275000)~x) 
V4=makeFun(125*exp(-(x-1300000)/800000)~x) 

f1=makeFun(V1(x)+V2(x)+V3(x)~x) 
f2=makeFun(V2(x)+V3(x)~x) 
f3=makeFun(V3(x)~x) 
f4=makeFun(V4(x)~x) 

#4 piecewise functions 
v <- function(x) 
    (integrate(function(x) 
    (x > 0 & x <= T1)*f1(x)/1000000000 + (x > T1 & x <= T2)*f2(x)/1000000000 + (x > T2 & x <= T3)*f3(x)/1000000000+ (x > T3 & x <= T4)*f4(x)/1000000000 
    , lower=0, upper=x)$value) 
Vo0<- Vectorize(v) 

v_w <- function(x) 
    (integrate(function(x) 
    (x >= 0 & x <= T1)*V1(x)/1000000000 
    , lower=0, upper=x)$value) 
Vo1<- Vectorize(v_w) 

v_s <- function(x) 
    (integrate(function(x) 
    (x >= 0 & x <= T2)*V2(x)/1000000000 
    , lower=0, upper=x)$value) 
Vo2 <- Vectorize(v_s) 

v_n1 <- function(x) 
    (integrate(function(x) 
    (x >= 0 & x <= T3)*V3(x)/1000000000 
    , lower=0, upper=x)$value) 
Vo3 <- Vectorize(v_n1) 

v_l <- function(x) 
    (integrate(function(x) 
    (x > T3 & x <= T4)*V4(x)/1000000000 
    , lower=0, upper=x)$value) 
Vo4 <- Vectorize(v_l) 

#Point1 
x1<- 61*24*3600 
y1 <- 0.205139861 

# Point2 
x2 <- 3*24*3600 
y2 <- 0.004566857 

#Point3 
x3 <- 5*24*3600 
y3 <- 0.062331177 

#Point4 
x4 <- 15*24*3600 
y4<- 0.031999923 

#Point5 
x5 <- 46*24*3600 
y5 <- 0.10585637 

#Input values needed to make the ggplot 
x <-(0:T4) 
d <- 3600*24 

p2 <- ggplot(data.frame(x = c(0:T4)), aes(x = x)) + 
    stat_function(fun=Vo0, size=1.5)+ 
    stat_function(fun=Vo1, color= "blue")+ 
    stat_function(fun=Vo2, color= "red")+ 
    stat_function(fun=Vo3, color= "green")+ 
    stat_function(fun=Vo4, color= "orange")+ 
    scale_x_continuous(sec.axis = sec_axis(~./(d), name="Days [d]"))+ 
    labs(x=expression("Seconds [s]"))+ 
    labs(y=expression("Volume [km3]")) + 
    theme_bw(base_family = "Times", base_size = 18) + 
    theme(plot.title = element_text(hjust=0.5)) 
print(p2) 

p3 <- p2 + geom_point(aes(x1,y1), size=3, color="black") 
#  geom_point(aes(x2,y2), size=1.5, color="blue")+ 
# geom_point(aes(x3,y3), size=1.5, color="red")+ 
# geom_point(aes(x4,y4), size=1.5, color="green")+ 
# geom_point(aes(x5,v5), size=1.5, color="orange") 

print(p3) 

打印p2不會花太長時間，但是當您嘗試打印p3時，我的電腦需要10分鐘（OS X 10.9.5），如果我從最後4個點中刪除＃，則r會凍結。

所以我的問題基本上是：我怎樣才能重寫使得可以使用GGPLOT2同積繪製功能（類似於礦）和數據點（多）的代碼？ 任何意見將不勝感激，因爲我一直堅持這一個星期了。 感謝您的幫助！

Answer 1

把你的觀點放在一個數據框中。如果您試圖直接從全球環境中直接調用這些點，那麼它將會一遍又一遍地繪製它們。例如，它試圖繪製點x1 = 61 * 24 * 3600和y1 = 0.205139861爲您調用ggplot的原始數據幀的每一行一次，這是61 * 24 * 3600行。難怪它需要永遠。

df.points <- data.frame(xs = c(x1, x2, x3, x4, x5), 
         ys = c(y1, y2, y3, y4, y5), 
         ids = paste0("Vo", 0:4)) 

p2 + geom_point(data = df.points, aes(xs, ys, color = ids), size=3) + 
    scale_color_manual(values = c("black", "blue", "red", "green", "orange")) 

當你在它的時候，沒有理由讓你的初始數據框是61 * 24 * 3600行。 stat_function選擇光滑點的序列來評估的功能，所以只要它知道你想要的x值的範圍內，它不需要那種分辨率。

p2 <- ggplot(data.frame(x = seq(0, T4, length.out = 100)), aes(x = x)) + ... 

這將大幅提高速度：替換爲你的第一個ggplot電話。

採用這種印刷在小於10秒的那些變化。