我正在构建一个闪亮的应用程序。
我正在使用ggplot绘制图表。
当我鼠标悬停在图表上的点时,我想要一个工具提示,显示数据框中的一列(可自定义的工具提示)
请你建议最好的前进方式。
简单的应用程序:
# ui.R
shinyUI(fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(
h4("TEst PLot")),
mainPanel(
plotOutput("plot1")
)
)
))
# server.R
library(ggplot2)
data(mtcars)
shinyServer(
function(input, output) {
output$plot1 <- renderPlot({
p <- ggplot(data=mtcars,aes(x=mpg,y=disp,color=factor(cyl)))
p <- p + geom_point()
print(p)
})
}
)
当我将鼠标悬停在点上时,我希望它显示mtcars $ wt
答案 0 :(得分:17)
如果我正确理解了这个问题,可以通过最近更新ggplot2和基础包的闪亮包来实现。使用Winston Chang和Joe Cheng http://shiny.rstudio.com/gallery/plot-interaction-basic.html的这个例子,我能够解决这个问题。 Hover现在是plotOutput()的输入参数,因此将其与verbatimTextOutput一起添加到ui,以显示悬停在其上的点的mtcars $ wt。
在服务器中,我基本上制作了一个距离向量,用于计算从鼠标到图中任意点的距离,如果该距离小于3(适用于此应用程序),则显示最近点的mtcars $ wt你的老鼠要清楚输入$ plot_hover返回有关鼠标位置的信息列表,在此示例中仅从输入$ plot_hover中提取x和y元素。
library(ggplot2)
library(Cairo) # For nicer ggplot2 output when deployed on Linux
ui <- fluidPage(
fluidRow(
column(width = 12,
plotOutput("plot1", height = 350,hover = hoverOpts(id ="plot_hover"))
)
),
fluidRow(
column(width = 5,
verbatimTextOutput("hover_info")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$plot1 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(x=mpg,y=disp,color=factor(cyl))) + geom_point()
})
output$hover_info <- renderPrint({
if(!is.null(input$plot_hover)){
hover=input$plot_hover
dist=sqrt((hover$x-mtcars$mpg)^2+(hover$y-mtcars$disp)^2)
cat("Weight (lb/1000)\n")
if(min(dist) < 3)
mtcars$wt[which.min(dist)]
}
})
}
shinyApp(ui, server)
我希望这有帮助!
答案 1 :(得分:12)
你也可以使用一点点JQuery和条件renderUI
来显示指针附近的自定义工具提示。
library(shiny)
library(ggplot2)
ui <- fluidPage(
tags$head(tags$style('
#my_tooltip {
position: absolute;
width: 300px;
z-index: 100;
}
')),
tags$script('
$(document).ready(function(){
// id of the plot
$("#plot1").mousemove(function(e){
// ID of uiOutput
$("#my_tooltip").show();
$("#my_tooltip").css({
top: (e.pageY + 5) + "px",
left: (e.pageX + 5) + "px"
});
});
});
'),
selectInput("var_y", "Y-Axis", choices = names(mtcars), selected = "disp"),
plotOutput("plot1", hover = hoverOpts(id = "plot_hover", delay = 0)),
uiOutput("my_tooltip")
)
server <- function(input, output) {
data <- reactive({
mtcars
})
output$plot1 <- renderPlot({
req(input$var_y)
ggplot(data(), aes_string("mpg", input$var_y)) +
geom_point(aes(color = factor(cyl)))
})
output$my_tooltip <- renderUI({
hover <- input$plot_hover
y <- nearPoints(data(), input$plot_hover)[ ,c("mpg", input$var_y)]
req(nrow(y) != 0)
verbatimTextOutput("vals")
})
output$vals <- renderPrint({
hover <- input$plot_hover
y <- nearPoints(data(), input$plot_hover)[ , c("mpg", input$var_y)]
# y <- nearPoints(data(), input$plot_hover)["wt"]
req(nrow(y) != 0)
# y is a data frame and you can freely edit content of the tooltip
# with "paste" function
y
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
<强>编辑:强>
在这篇文章之后,我搜索了互联网,看看它是否可以做得更好,并为ggplot找到了this精彩的自定义工具提示。我相信它很难做得更好。
答案 2 :(得分:2)
使用ggplot
,您只需将ggplotly
翻译成自己的互动版本即可。只需在ggplot
对象上调用函数library(plotly)
data(mtcars)
shinyApp(
ui <- shinyUI(fluidPage(
sidebarLayout(sidebarPanel( h4("Test Plot")),
mainPanel(plotlyOutput("plot1"))
)
)),
server <- shinyServer(
function(input, output) {
output$plot1 <- renderPlotly({
p <- ggplot(data=mtcars,aes(x=mpg,y=disp,color=factor(cyl)))
p <- p + geom_point()
ggplotly(p)
})
}
))
shinyApp(ui, server)
:
innerHTML
对于工具提示中显示的内容的自定义,请查看例如here
答案 3 :(得分:0)
我已经与同事一起发布了一个名为GGTips的软件包(不在CRAN上),该软件包可以在绘图中添加工具提示。我们创建了自己的解决方案,因为在使用与ggplot2不100%兼容的plotly重新创建复杂图时遇到了麻烦。 Git repo有一个在线演示的链接。