使用 Spatstat 从数据帧渲染点图案在 R/Shiny 中执行时间太长

Question

我正在构建一个闪亮的应用程序来使用 spatstat 包执行空间分析。我没有任何令人兴奋的代码问题。但是渲染地图、点和轮廓需要相当长的时间才能加载到地图上。该数据框有近 87,000 个数据点需要渲染。

我加载 shapefile 并创建 ppp 数据格式的代码如下：

library(sf)
library(spatstat)
library(sp)
library(rgdal)
library(maptools)
library(ggmap)
library(RColorBrewer)

s.sf <- readShapeSpatial("india.shp")
s.owin <- as(s.sf, "owin")

breakpoints <- c(-50,-40,-30,-20,-10,0,100,200,300,400,500,600,800,1000,1200)
colors<- c("#08519c","#3182bd","#9ecae1","#c6dbef","#f7f7f7","#fff5f0","#fee0d2","#fcbba1","#fc9272","#fb6a4a","#ef3b2c","#cb181d","#a50f15","#67000d")
    

# The data here has 87,000 rows post filtering
df <- read.csv("data_illness.csv")
df <- df[df$condition == 1,]

# taking look long to create ppp data format
data.ppp <- ppp(x = df$Longitude, y = df$Latitude, window = s.owin, marks = df$condition) 
plot(density(data.ppp, sigma = 1), col=colors, breaks = breakpoints, pch=".")
contour(density(data.ppp, 1), axes = F, add=TRUE, pch=".")
plot(s.owin, add=TRUE, las=1, pch=".")

我需要一种替代/有效的方式来运行代码，以便在闪亮的应用程序上快速加载地图。

我被这个问题困住了，真的需要帮助！

Answer 1

看来您自己的数据可能位于地理坐标（经度，纬度）中，
这可能会给你的结果带来一些失真。在 spatstat 中一切
假设是平面的，所以你应该真正投影你的多边形和点
在转换为 spatstat 格式之前。

由于我们无法访问您的数据，我在下面制作了一些虚假数据以供参考
一些改进建议。

library(spatstat)
W1 <- Window(chorley)
set.seed(42)
X1 <- runifpoint(87000, win = W1)

现在，X1 是一个在多边形窗口中包含 87000 个点的 ppp。命令
密度.ppp通过核密度估计来估计点的强度。
您应该只执行此命令一次并保存结果以进行绘图：

inten1 <- density(X1, sigma = 1)
plot(inten1)
contour(inten1, add = TRUE)

如果转换为 ppp如果需要更快，您可以添加 check = FALSE
你已经知道所有点都在观察窗口内，所以
代码不需要检查所有 87000 点。比较这些：

df1 <- coords(X1)

t0 <- proc.time()
X1 <- ppp(df1$x, df1$y, window = W1)
proc.time()-t0
#>    user  system elapsed 
#>   0.096   0.000   0.096

t0 <- proc.time()
X1 <- ppp(df1$x, df1$y, window = W1, check = FALSE)
proc.time()-t0
#>    user  system elapsed 
#>   0.002   0.000   0.003

我在代码中没有看到绘制实际点的任何地方。可以
您使示例可重现并显示结果并清楚地解释
哪一部分你需要更快。

Answer 2

尝试使用 data.table::fread("data_illness.csv") 而不是 read.csv("data_illness.csv")，因为读取较大的文件通常速度更快。

另外，预先过滤您的 csv，使其仅包含您使用的列（例如条件、经度、纬度）

您需要加载所有 87,000 个数据点吗？你能先总结一下它们吗，例如，对特定的坐标平方求平均？