Сделать большую карту ggmap без нехватки оперативной памяти

Как лучше всего сделать карту большого экстента и высокого разрешения, желательно в ggmap, без нехватки оперативной памяти?

Предыстория: я пытаюсь сделать большую карту своего города с помощью ggmap. Я говорю большой, потому что я хочу, чтобы карта была достаточно подробной, чтобы сохраненный PDF-файл можно было увеличить, а названия улиц все еще можно было прочитать. Я думаю, что уровень масштабирования около 15 сделает это.

Проблема в том, что я продолжаю сбоить свой компьютер из-за нехватки памяти. Есть ли какие-то секреты, как заставить что-то подобное работать? Карта, которую я хочу загрузить, имеет ~ 1100 тайлов. Я могу загрузить его и даже начертить в R, но попытка сохранить его приводит к сбою R. Я мог видеть, что делаю это по частям, а затем сшиваю в чем-то вроде фотошопа, но это кажется глупым. Мне кажется, что ggmap (и ggplot2) много чего делает в памяти, и мне интересно, есть ли способ записать эти файлы прямо на диск.

Спасибо за любую помощь, которую вы можете предложить!


r ggplot2 ggmap
person forlooper    schedule 16.03.2014    source источник
comment
Вы можете использовать object.size для оценки размера объекта R и memory.size для просмотра/увеличения объема памяти, который R использует в вашей системе. Вы также можете попробовать собрать его по частям или использовать облачный сервер.   -  person Rich Scriven    schedule 16.03.2014
comment
Возможно, вы можете построить свою карту прямо в pdf, например. КаирPDF? Это помогло мне с построением огромных файлов shp.   -  person Maciej    schedule 16.03.2014
comment
@RScriv идея использования облачного сервера хороша. Спасибо. Я как бы предварительно выделял память для задач, но мне просто не хватает памяти с моим текущим методом, чтобы это имело значение.   -  person forlooper    schedule 16.03.2014
comment
@Maciej спасибо за это. Я еще не заглядывал в CairoPDF. Я проверю это.   -  person forlooper    schedule 16.03.2014

Ответы (1)


arrow_upward
4
arrow_downward

Я думаю, что у вас есть две проблемы:

  1. Вы рисуете растровое изображение с низкой плотностью пикселей (поэтому увеличение масштаба дает изображения низкого качества).

Одним из решений является использование функции ggsave() в ggplot2 для вывода в скалярную векторную графику (.svg).

Например:

library(ggplot2)
# Create dummy data
y=data.frame(matrix(rnorm(10000,5),ncol=2))
paste(object.size(y)/1e6,"mB")

# Save to image file
image=ggplot(data=x,aes(x=X1,y=X2))+geom_point()

# Write image to file
ggsave(filename="test.svg",plot=image,width=10,height=8,units="cm")

Если вам не нужен файл .svg, я бы предпочел файл .png. Вы можете посмотреть атрибут res в png() здесь< /а>

2. Вы одновременно замышляете что-то очень большое.

Здесь все становится интереснее. Вы можете посмотреть на создание изображения, используя многоуровневый подход. То есть: нарисуйте многоугольники/линии/точки из большого набора данных по их идентификатору/группировке (я не уверен, как именно выглядят ваши данные - надеюсь, это поможет). Я дал демонстрацию для некоторого вдохновения:

# Write to .svg
enter code here

# Make dummy data
test_data=data.frame(matrix(c(1,2.5,3,3,1.5,2,2,2,1,1,3,1,0,1),ncol=2))
test_data$id=c('a','a','a','a','b','b','b')

#Plot data
plot(c(1,2),c(3,3),xlim=c(0,4),ylim=c(0,4),pch=15,col='red')

#Plot layers in big dataframe
by(test_data[,c("X1","X2")],INDICES=test_data$id,polygon)

Функция by() очень удобна для создания многослойных графиков. Это значительно быстрее, чем цикл for() в R.

person slimCity    schedule 16.03.2014
comment
Я изначально выводил в формате pdf, поэтому я думаю, что пропускал проблемы с растровой графикой. Хотя это хороший совет. Кроме того, вторая часть вашего ответа действительно помогает! То, что я сделал до того, как люди ответили, сработало, но после этого мой компьютер пришлось перезагрузить, и это заняло ДОЛГОЕ время. Я записал карту напрямую в pdf с помощью ggsave(), затем загрузил ее в фотошоп и заставил масштабировать изображение до размера плаката, затем я вывел его в формате jpg, и полученное изображение было очень подробным и достаточно маленьким для распространения. Ваше решение выглядит лучше, я собираюсь изучить это сейчас. Спасибо! - person forlooper; 16.03.2014