Question

一般目标

我希望能够使用RShiny快速绘制来自R的大量数据，然后进行少量修改或添加，而无需重新渲染所有绘制的数据。

特定任务

在散点图中绘制大量点（<100 000）。我可以在此任务中使用短暂（<5秒）但可感知的延迟。
响应鼠标单击，检测最近绘制的点。
使用从与此点相关的数据查询的某些信息，突出显示少量其他点（＆lt; 10）。我希望这是瞬间的。

当前方法

我目前使用ggplot2和RShiny制作应用程序以帮助进行数据分析。总的来说，我对这种组合非常满意。理想情况下，解决方案将允许我仍然主要使用这些工具。

仅使用RShiny和ggplot2的内置功能，我完成任务没有任何问题，除了之外，步骤3无法独立完成，无需重做第1步。我的理解是它无法更新或覆盖ggplot2图而无需重新整体渲染它们。

所以，我正在寻找的是按照偏好的降序实现我的总体目标之一：

一种覆盖或修改ggplot2图而无需重新渲染的方法。
扩展或分叉或类似的基于R的ggplot2，允许这样做。
ggplot2的替代方案，同样易于与RShiny和R数据集成，可以实现这一点。也许是现有javascript库的一些接口？我仍然希望能够使用我熟悉的所有RShiny机器来操纵和交互我的情节。

我对js有一些了解，但是不想像d3那样学习完成这么小的任务。（如果可以使用一小部分d3或js来做到这一点，那就太好了！）能够在ggplot2图上有效地绘制svg，但是使用相同的坐标系。

我知道this question，但提供的解决方案特定于时间序列数据。

Answer 1

以下是plotly的解决方案。它确实重新渲染整个情节，但它很快，所以或许仍然可以满足您的要求。我想你会发现引入Plotly不会严重破坏你的工作流程。

请注意，我使用Plotly的WebGL function来提高速度。以下示例为100000点。我还提供了一个如何转换现有ggplot2对象的示例。对于Plotly点击事件，see this。

library(shiny)
library(dplyr)
library(plotly)
library(ggplot2)

ui <- fluidPage(

  titlePanel("Highlight nearby points"),

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(width=3,
      p("Click on a point. Nearby points will be highlighted.")
    ),

    mainPanel(
      plotlyOutput("plot")
    )
  )
)

# Data
df <- tibble(x = runif(1e+05,1,100), y = runif(1e+05,1,100))

server <- function(input, output, session) {

  output$plot <- renderPlotly({

    # Gather click data
    event.data <- event_data("plotly_click")

    # Plotly object
    p <- plot_ly(df, x = ~x, y = ~y, type = "scatter", mode = "markers") 

    # Alternative: use existing ggplot

    # gg <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
    #   geom_point()
    # 
    # p <- plotly_build(gg)

    # End alternative

    # Check for click data
    if(!is.null(event.data)) {

      # If click data exists, create new markers based on range criteria and use a different color
      d <- filter(df,
                  x < event.data$x+10 & x > event.data$x-10,
                  y < event.data$y+10 & y > event.data$y-10)
      p <- add_markers(p, data = d, color = I("red"))

    }

    # Use webGL for faster ploting of many points
    p %>% toWebGL()

  })
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

更新Shiny中没有重新渲染的大块地块

1 个答案: