R штрихование странности с большим набором данных

Question

У меня есть кадр данных с несколькими миллионами точек в нем - каждый имеет два значения.

Когда я сюжет это так:

plot(myData) 

Все точки на графике, но сюжет очень занят, поэтому я думал, что сюжет его как линия:

plot(myData, type="l") 

Но в то время как ось x не изменяется (т.е. идет от 0 до 7e + 07), фактическое построение графика останавливается примерно на 3e + 07, и на самом деле я не получаю правильный график линии.

Есть ли ограничение на построение линии?

Update Если я использую

plot(myData, type="h") 

Я получаю правильный и годный к употреблению выход, но я до сих пор удивляюсь, почему вариант type="l" не может так плохо.

Дальнейшее обновление

Я черчения временной ряд - здесь один выход с помощью type="h":

Это прекрасно использовать, но с линии позволит мне сравнить несколько выходов ,

Answer 1

Для чего все, что у меня есть, это то, что компьютер - даже если это был кусок большого железа - исчерпал память.

Answer 2

Графическое представление больших размеров данных становится все более серьезной проблемой при анализе данных. Проблема, на самом деле, не создает график. Проблема заключается в том, чтобы график мог передавать информацию, которую мы могли бы преобразовать в полезные знания. Позвольте мне привести пример для создания этой точки, рассмотрев данные с миллионами наблюдений, то есть не так уж и большими.

x <- rnorm(10^6, 0, 1) 
y <- rnorm(10^6, 0, 1) 

Давайте его построим. R может легко справиться с такой проблемой. Но можем ли мы? Возможно нет. В конце концов, какую информацию мы можем вывести из чернильного пятна? Вероятно, не более, чем тазенографист, пытающийся развить будущее в моделях чайных листьев, кофейных гусей или отвалов.

plot(x, y) 

Другой подход представлен функцией smoothScatter. Он создает график плотности двумерных данных. Там мы создаем два примера.

Во-первых, с по умолчанию.

smoothScatter(x, y) 

Во-вторых, пропускная способность была определена, чтобы быть немного больше, чем по умолчанию, и пять точек задаются для показа с использованием другого символа pch = 3.

smoothScatter(x, y, bandwidth=c(5,1)/(1/3), nrpoints=5, pch=3) 

Как вы можете видеть, что проблема не решена. Тем не менее, мы можем лучше понять распределение наших данных. Такой подход все еще находится в разработке, и есть несколько вопросов, которые обсуждаются и развиваются. Если этот подход представляет собой более подходящий подход для представления вашего большого набора данных, я предлагаю вам посетить this blog, который обсудит проблему.