ggplot2数字缓存与knitr

San*_*ang 4 r ggplot2 knitr

我有以下代码,它按原样工作,但当cache = T时不起作用更改设备没有区别(默认,tikz,cairo)

% \SweaveOpts{fig.path=cache/figure/plot-,cache.path=cache/data/data-,fig.align=center,external=TRUE,fig.show=hold,cache=TRUE,echo=FALSE,pdfcrop=TRUE}

<<message=F,fig.width=9,fig.height=6,out.width=\textwidth,cache=F>>=
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(2,9))) 

d <- ncol(rTSc)
p <- ggplot(melt(coveig),aes(1:d,value,group=variable,col=variable))  + 
  geom_line() + labs(x="index",y="eigenvalue") + 
  opts(legend.position = "none")  
print(p, vp=viewport(layout.pos.row=1,layout.pos.col=1:4))
p <- ggplot(melt(coreig),aes(1:d,value,group=variable,col=variable)) + 
  geom_line() + labs(x="index",y="eigenvalue")
print(p, vp=viewport(layout.pos.row=1,layout.pos.col=5:9))

p <- ggplot(melt(coveig.cs),aes(1:d,value,group=variable,col=variable)) + 
  geom_line() + labs(x="index",y="cumulative eigenvalue") + 
  opts(legend.position = "none")
print(p, vp=viewport(layout.pos.row=2,layout.pos.col=1:4))
p <- ggplot(melt(coreig.cs),aes(1:d,value,group=variable,col=variable)) + 
  geom_line() + labs(x="index",y="cumulative eigenvalue")
print(p, vp=viewport(layout.pos.row=2,layout.pos.col=5:9))
@ 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

为什么会这样呢?有任何想法吗?

谢谢!

Bra*_*sen 5

似乎重新定义p就是缓存的重要性.尝试将图像保存为单独的图,然后一次将它们推送到视口.(它也使代码更清晰).

\documentclass[12pt]{article}
\title{Example}

\begin{document}

<<loading,echo=F>>=
library(ggplot2)
library(gridExtra)
@

\section{This is a Section}

<<message=F,fig.width=9,fig.height=6,out.width=\textwidth,cache=T>>=
x <- rnorm(100)
y <- runif(100)
dat <- data.frame(x,y)

grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(2,9))) 

p1 <- ggplot(dat, aes(x,y)) + geom_point()
p2 <- ggplot(dat, aes(y,x)) + geom_point()

print(p1, vp=viewport(layout.pos.row=1,layout.pos.col=1:9))
print(p2, vp=viewport(layout.pos.row=2,layout.pos.col=1:9))
@

\end{document}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

  • 有趣的...作为knitr的作者,我甚至不知道这是如何起作用的; 这对我来说是意想不到的(我认为`print(p1)`会带来麻烦,但事实证明它没有).我将更接近网格图对象.谢谢你的好例子:) (10认同)