Анимированный линейный сюжет с параллельной обработкой - PullRequest
Новая
       10

Анимированный линейный сюжет с параллельной обработкой

0 голосов
/ 05 ноября 2018

Что я хочу сделать:

Я пытаюсь построить анимированный сюжет за определенный период времени (в месяцах и годах). Поскольку у меня много записей, я хотел сделать это с помощью параллельной обработки, чтобы увеличить скорость. Я использовал ответ на один из моих старых вопросов ( Как управлять параллельной обработкой с помощью анимированного ggplot2-plot? ) в качестве шаблона и хотел построить оттуда.

Я также посмотрел на этот пост , чтобы увидеть, как работает анимация линейного графика с помощью одноядерной обработки.

Проблема:

К сожалению, я не могу понять, где и как правильно фильтровать мои данные (например, filter(x, date_input_in_loop <= date)), чтобы они ...

  • отображает всю шкалу на оси X
  • отображает «растущую» линию слева направо

Вот пример проблемы: 

library(doParallel)

# sample data
x <- structure(list(date = c("January 2013", "February 2013", "March 2013", 
                         "April 2013", "May 2013", "June 2013", "July 2013", "August 2013", 
                         "September 2013", "October 2013", "November 2013", "December 2013", 
                         "January 2014", "February 2014", "March 2014", "April 2014", 
                         "May 2014", "June 2014", "July 2014", "August 2014", "September 2014", 
                         "October 2014", "November 2014", "December 2014", "January 2015", 
                         "February 2015", "March 2015", "April 2015", "May 2015", "June 2015", 
                         "July 2015", "August 2015", "September 2015", "October 2015", 
                         "November 2015", "December 2015", "January 2016", "February 2016", 
                         "March 2016", "April 2016", "May 2016", "June 2016", "July 2016", 
                         "August 2016", "September 2016", "October 2016", "November 2016", 
                         "December 2016", "January 2017", "February 2017", "March 2017", 
                         "April 2017", "May 2017", "June 2017", "July 2017", "August 2017", 
                         "September 2017", "October 2017", "November 2017", "December 2017", 
                         "January 2018", "February 2018", "March 2018", "April 2018", 
                         "May 2018", "June 2018", "July 2018", "August 2018", "September 2018", 
                         "October 2018"),
                count = c(131, 17, 68, 79, 127, 168, 13, 0, 
                          11, 62, 99, 131, 168, 14, 100, 68, 147, 187, 10, 0, 7, 63, 122, 
                          116, 155, 20, 82, 101, 138, 215, 7, 0, 11, 75, 102, 121, 141, 
                          23, 87, 96, 154, 241, 16, 0, 9, 64, 130, 94, 179, 38, 112, 67, 
                          183, 206, 15, 1, 7, 80, 120, 125, 175, 39, 81, 104, 158, 214, 
                          15, 0, 10, 73)),
           row.names = c(NA, -70L),
           class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

# plot specifics
y_max <- round(max(x$count,na.rm=TRUE) * 1.25,0)
y_nstep <- 10
y_breaks <- round(y_max/10^(nchar(y_max)-2),0)*10^(nchar(y_max)-2) / y_nstep

# setup doParallel
cores <- detectCores()
ind_cluster <- sort(rep_len(1:cores, nrow(x)))
date_cluster <- split(x, ind_cluster)
registerDoParallel(cl <- makeCluster(cores,type="PSOCK"))

# create tempfile for images
tmp <- tempfile()

# loop
files <- foreach(ic = 1:cores, .packages = c("tidyverse", "magick", "ggplot2")) %dopar% {
  # Magick-device
  img <- image_graph(1200, 700, res = 96)
  # data
  x %>%
    filter(date %in% date_cluster[[ic]]) %>%
    group_by(date) %>%
    do(
      plot = ggplot(.) +
        geom_line(aes(date, count, group=1), size=2) +
        geom_line(aes(date, count, group=1), size=2, alpha=0) +
        scale_y_continuous(expand = c(0,0), 
                           breaks = c(seq(0, y_breaks*y_nstep,y_breaks)), 
                           limits = c(0, y_breaks*y_nstep))
    ) %>%
    pmap(function(date, plot) {
      print(plot + ggtitle(as.character(date))
      )
      NULL
    })

  # write image
  dev.off()
  image_write(image_animate(img, fps = 2), paste0(tmp, ic, ".gif"))
}

# stop cluster
closeAllConnections()

# save plot
plot <- do.call(c, lapply(files, image_read))
image_write(image_animate(plot, fps = 10), "test.gif")

Желаемый результат:

То, чего я хочу достичь, должно выглядеть как анимация в этом посте .

Заранее благодарим вас за ваши предложения.

1 Ответ

0 голосов
/ 05 ноября 2018

Не уверен, почему вы хотите, чтобы это так сложно. Я бы попробовал 

library(gganimate)
library(tidyverse)
Sys.setlocale("LC_TIME", "C")
x %>% 
  mutate(group=1) %>% 
  mutate(date=as.Date(paste0("01 ", date),format ="%d %B %Y")) %>% 
  ggplot(aes(date, count, group=group)) +
    geom_line()  + 
    scale_x_date(date_breaks = "year", date_labels = "%Y") + 
    transition_reveal(group, date) +
    ease_aes('linear')

Тогда вы можете сохранить фигуру как GIF 

anim_save("GIF.gif")

enter image description here

...