Rで解析：大量データの散布図を素早く作成「scattermore」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("scattermore")

#パッケージの読み込み
library("scattermore")
#viridisパッケージがなければインストール
if(!require("viridis", quietly = TRUE)){
  install.packages("viridis");require("viridis")
}

###データ例の作成#####
#tidyverseパッケージがなければインストール
if(!require("tidyverse", quietly = TRUE)){
  install.packages("tidyverse");require("tidyverse")
}
n <- 1e7
TestData <- tibble(Group = sample(paste0("Group", 1:4), n,
                                  replace = TRUE),
                   X_num_Data = rnorm(n),
                   Y_num_Data = runif(n))
########

#大量データの散布図を素早くプロット:scattermoreplotコマンド
system.time(scattermoreplot(x = TestData$X_num_Data,
                            y = TestData$Y_num_Data,
                            col = viridis_pal(option = "viridis",
                                              alpha = 0.4)(n)))
#ユーザ   システム   経過  
#6.80       0.37       7.17 

###参考:plotコマンドの場合#####
system.time(plot(x = TestData$X_num_Data,
                 y = TestData$Y_num_Data,
                 col = viridis_pal(option = "viridis",
                                   alpha = 0.4)(n),
                 pch = '.'))
#ユーザ   システム   経過  
#22.77     220.58     243.73  

#ggplot2を利用して散布図を素早くプロット:geom_scattermostコマンド
#プロットデータの準備
PlotData <- cbind(TestData$X_num_Data, TestData$Y_num_Data)
ggplot() +
  #geom_scattermostコマンド
  geom_scattermost(
    xy = PlotData,
    color = viridis(100, alpha = 0.05)[1+99*PlotData[,2]],
    pointsize = 1, pixels = c(700,700))