为什么 spplot 需要这么多时间来处理多个面板

Question

我正在使用 spplot 绘制多个 shapefile。这是构建它的数据

library(raster)
library(randomcoloR)

my.shp <- getData('GADM', country = 'BRA', level = 2)
my.shp$ID<- 1:nrow(my.shp)

我的数据包含一个变量X 10 年，如图所示，每列是一年

df <- matrix(sample(100:5000, 55040, replace = T), nrow = 5504, ncol = 10)
df <- data.frame(ID = 1:nrow(my.shp), df)

my.dat <- merge(my.shp, df, by = "ID")

variable.names <- paste0("X",1:10)

spplot(my.dat, rev(variable.names), col = NA, at = seq(from = 100, to = 5000, by = 500), 
          col.regions = distinctColorPalette(length(seq(from = 100, to = 5000, by = 500))),
          main = list(label = "TEST")) 

我的问题是这个情节需要很长时间（大约一个小时）才能绘制出来，并且想知道代码本身是否存在固有的错误，以至于绘制时间过长。我的笔记本电脑有 32 GB RAM。

谢谢

Answer 1

我没有将此情节与您的spplot 进行比较，因为我不想花一个小时等待它。

相反，我建议使用library(mapdeck) 绘制交互式地图，这需要几秒钟。

注意两点

1. 您需要一个 Mapbox 访问令牌
2. 您需要将sp 对象转换为sf

library(raster)

my.shp <- getData('GADM', country = 'BRA', level = 2)
my.shp$ID <- 1:nrow(my.shp)

df <- matrix(sample(100:5000, 55040, replace = T), nrow = 5504, ncol = 10)
df <- data.frame(ID = 1:nrow(my.shp), df)

my.dat <- merge(my.shp, df, by = "ID")


library(sf)
sf <- sf::st_as_sf( my.dat )

library(mapdeck)

set_token( "YOUR_MAPBOX_TOKEN" )

mapdeck() %>% 
  add_sf(
    data = sf
    , fill_colour = "GID_2"
    )

Answer 2

您是否愿意/能够切换到sf 而不是sp？

sf plot 函数比 spplot 快得多，尽管布局略有不同。

library(sf)
my.dat_sf <- st_as_sf(my.dat)
plot(my.dat_sf[rev(variable.names)], max.plot=10, breaks=c(seq(from = 100, to = 5000, by = 500),5000),
     pal = distinctColorPalette(length(seq(from = 100, to = 5000, by = 500))),
     main = "TEST", border=NA, key.pos=4)

此外，您可以尝试使用rmapshaper::ms_simplify() 用于空间*-objects 或sf::st_simplify() 用于SimpleFeatures 来简化多边形，这可以让您减少相当多的对象大小，具体取决于给定的dTolerance。因此，使用简化的多边形进行绘图也会更快。

原来的SpatialPolygon：

format(object.size(my.dat_sf), units="Kb")

“25599.2 KB”

还有一个简化的 SimpleFeature：

dat_sf_simple <- st_transform(my.dat_sf, crs = 3035)
dat_sf_simple <- st_simplify(dat_sf_simple, dTolerance = 1000, preserveTopology = T)
dat_sf_simple <- st_transform(dat_sf_simple, crs = 4326)
format(object.size(dat_sf_simple), units="Kb")

“7864.2 KB”

绘制简化的 SimpleFeature，在我的 8GB RAM 机器上大约需要 1 分钟。

plot(dat_sf_simple[rev(variable.names)], max.plot=10, breaks=c(seq(from = 100, to = 5000, by = 500),5000),
     pal = distinctColorPalette(length(seq(from = 100, to = 5000, by = 500))),
     main = "TEST", border=NA, key.pos=4)

您也可以尝试使用ggplot2，但我很确定最高效的解决方案将是 sf 情节。

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

dat_sf_simple_gg <- dat_sf_simple %>% 
  dplyr::select(rev(variable.names), geometry) %>% 
  gather(VAR, SID, -geometry)

ggplot() +
  geom_sf(data = dat_sf_simple_gg, aes(fill=SID)) + 
  facet_wrap(~VAR, ncol = 2)