使用 R 交互式绘制大数据（几百万）
Interactive plotting of large data (few millions) with R
我正在尝试在 Ubuntu 16.04 中使用 R 可视化以 500Hz 采样的几个小时的神经元记录。只是我想要一个二维图来显示随时间变化的值（电压）。以交互方式绘制情节很重要。我需要有一个整体的外观，比较不同的时间并放大和缩小，因此我不想将我的数据分成不同的部分并分别可视化它们。（我也不能使用普通的 R 图，因为缩放有一个痛苦，有时是不可能的）我到目前为止想到的是使用 "plot_ly" 和 scatterrgl 类型开始，我可以成功绘制 300'000 个数据点。但这是我目前所能达到的极限。超过这个数据量，整个 R 软件就会冻结并退出。令人沮丧的是，这可以在 MATLAB 中轻松完成，而使用 R 似乎是不可能的。在 R 中绘制大数据时，是否可以替代 plot_ly？
您可以试试 dygraph 包，这里工作正常，有 500k 点：
library(dygraphs)
my_data = data.frame(x = 1:500000, y = rnorm(500000))
dygraph(my_data) %>% dyRangeSelector()
我正在尝试在 Ubuntu 16.04 中使用 R 可视化以 500Hz 采样的几个小时的神经元记录。只是我想要一个二维图来显示随时间变化的值（电压）。以交互方式绘制情节很重要。我需要有一个整体的外观，比较不同的时间并放大和缩小，因此我不想将我的数据分成不同的部分并分别可视化它们。（我也不能使用普通的 R 图，因为缩放有一个痛苦，有时是不可能的）我到目前为止想到的是使用 "plot_ly" 和 scatterrgl 类型开始，我可以成功绘制 300'000 个数据点。但这是我目前所能达到的极限。超过这个数据量，整个 R 软件就会冻结并退出。令人沮丧的是，这可以在 MATLAB 中轻松完成，而使用 R 似乎是不可能的。在 R 中绘制大数据时，是否可以替代 plot_ly？
您可以试试 dygraph 包，这里工作正常，有 500k 点：
library(dygraphs)
my_data = data.frame(x = 1:500000, y = rnorm(500000))
dygraph(my_data) %>% dyRangeSelector()