Question

我已经构建了一个R / Shiny应用程序，它使用线性回归来预测某些指标。

为了让这个应用程序更具互动性，我需要添加折线图，我可以拖动折线图的点，捕获新点和根据新点预测值。

基本上，我正在寻找RShiny中的 something like this 。有关如何实现这一目标的任何帮助吗？

Answer 1

您可以使用R / Shiny + d3.js来做到这一点：预览，可复制的示例，代码和演练可以在下面找到。

编辑：12/2018 -请参阅MrGrumble的评论：

“对于d3 v5，我必须将事件从dragstart和dragend重命名为开始和结束，并将行var drag = d3.behavior.drag（）更改为var drag d3.drag（）。”

可复制的示例：

最简单的方法是克隆此存储库（https://github.com/Timag/DraggableRegressionPoints）。

预览：

抱歉gif品质不佳：

说明：

代码基于d3.js + shiny + R。它包含一个自定义的闪亮函数，我将其命名为renderDragableChart()。您可以设置圆的颜色和半径。可以在DragableFunctions.R中找到该实现。

R-> d3.js-> R的交互作用：

数据点的位置最初是在R中设置的。请参见server.R：

df <- data.frame(x = seq(20,150, length.out = 10) + rnorm(10)*8,
                 y = seq(20,150, length.out = 10) + rnorm(10)*8)
df$y[1] = df$y[1] + 80

图形通过d3.js呈现。必须在此处添加其他内容，例如线条等。主要头应该是这些点是可拖动的，并且更改应发送给R。第一个通过.on('dragstart', function(d, i) {}和.on('dragend', function(d, i) {}实现，第二个通过Shiny.onInputChange("JsData", coord);实现。

代码：

ui.R

包括在DragableChartOutput()中定义的自定义闪亮函数DragableFunctions.R。

library(shiny)
shinyUI( bootstrapPage( 
  fluidRow(
    column(width = 3,
           DragableChartOutput("mychart")
    ),
    column(width = 9,
           verbatimTextOutput("regression")
    )
  )
))

server.R

除了自定义功能renderDragableChart()以外，还具有基本的光泽。

library(shiny)
options(digits=2)
df <- data.frame(x = seq(20,150, length.out = 10) + rnorm(10)*8,
                 y = seq(20,150, length.out = 10) + rnorm(10)*8)
df$y[1] = df$y[1] + 80
#plot(df)
shinyServer( function(input, output, session) {

  output$mychart <- renderDragableChart({
    df
  }, r = 3, color = "purple")

  output$regression <- renderPrint({
    if(!is.null(input$JsData)){
      mat <- matrix(as.integer(input$JsData), ncol = 2, byrow = TRUE)
      summary(lm(mat[, 2] ~  mat[, 1]))
    }else{
      summary(lm(df$y ~  df$x))
    }
  })
})

这些功能在 DragableFunctions.R 中定义。注意，它也可以用library(htmlwidgets)来实现。我决定实现它的长途之路，因为它并不困难，并且您对该接口有了更多的了解。

library(shiny)

dataSelect <- reactiveValues(type = "all")

# To be called from ui.R
DragableChartOutput <- function(inputId, width="500px", height="500px") {
  style <- sprintf("width: %s; height: %s;",
    validateCssUnit(width), validateCssUnit(height))
  tagList(
    tags$script(src = "d3.v3.min.js"),
    includeScript("ChartRendering.js"),
    div(id=inputId, class="Dragable", style = style,
      tag("svg", list())
    )
  )
}

# To be called from server.R
renderDragableChart <- function(expr, env = parent.frame(), quoted = FALSE, color = "orange", r = 10) {
  installExprFunction(expr, "data", env, quoted)
  function(){
    data <- lapply(1:dim(data())[1], function(idx) list(x = data()$x[idx], y = data()$y[idx], r = r))
    list(data = data, col = color)
  } 
}

现在我们只剩下生成d3.js代码了。这是在 ChartRendering.js 中完成的。基本上，必须创建圆并必须添加“可拖动功能”。拖动运动完成后，我们希望将更新的数据发送到R。这是在.on('dragend',.)和Shiny.onInputChange("JsData", coord);});中实现的。可以使用server.R在input$JsData中访问此数据。

var col = "orange";
var coord = [];
var binding = new Shiny.OutputBinding();

binding.find = function(scope) {
  return $(scope).find(".Dragable");
};

binding.renderValue = function(el, data) {
  var $el = $(el);
  var boxWidth = 600;  
  var boxHeight = 400;
  dataArray = data.data
  col = data.col
    var box = d3.select(el) 
            .append('svg')
            .attr('class', 'box')
            .attr('width', boxWidth)
            .attr('height', boxHeight);     
        var drag = d3.behavior.drag()  
        .on('dragstart', function(d, i) { 
                box.select("circle:nth-child(" + (i + 1) + ")")
                .style('fill', 'red'); 
            })
            .on('drag', function(d, i) { 
              box.select("circle:nth-child(" + (i + 1) + ")")
                .attr('cx', d3.event.x)
                .attr('cy', d3.event.y);
            })
      .on('dragend', function(d, i) { 
                circle.style('fill', col);
                coord = []
                d3.range(1, (dataArray.length + 1)).forEach(function(entry) {
                  sel = box.select("circle:nth-child(" + (entry) + ")")
                  coord = d3.merge([coord, [sel.attr("cx"), sel.attr("cy")]])                 
                })
                console.log(coord)
        Shiny.onInputChange("JsData", coord);
            });

        var circle = box.selectAll('.draggableCircle')  
                .data(dataArray)
                .enter()
                .append('svg:circle')
                .attr('class', 'draggableCircle')
                .attr('cx', function(d) { return d.x; })
                .attr('cy', function(d) { return d.y; })
                .attr('r', function(d) { return d.r; })
                .call(drag)
                .style('fill', col);
};

// Regsiter new Shiny binding
Shiny.outputBindings.register(binding, "shiny.Dragable");

Answer 2

您也可以在情节中使用闪亮的可编辑形状来做到这一点：

library(plotly)
library(purrr)
library(shiny)

ui <- fluidPage(
  fluidRow(
    column(5, verbatimTextOutput("summary")),
    column(7, plotlyOutput("p"))
  )
)

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

  rv <- reactiveValues(
    x = mtcars$mpg,
    y = mtcars$wt
  )
  grid <- reactive({
    data.frame(x = seq(min(rv$x), max(rv$x), length = 10))
  })
  model <- reactive({
    d <- data.frame(x = rv$x, y = rv$y)
    lm(y ~ x, d)
  })

  output$p <- renderPlotly({
    # creates a list of circle shapes from x/y data
    circles <- map2(rv$x, rv$y, 
      ~list(
        type = "circle",
        # anchor circles at (mpg, wt)
        xanchor = .x,
        yanchor = .y,
        # give each circle a 2 pixel diameter
        x0 = -4, x1 = 4,
        y0 = -4, y1 = 4,
        xsizemode = "pixel", 
        ysizemode = "pixel",
        # other visual properties
        fillcolor = "blue",
        line = list(color = "transparent")
      )
    )

    # plot the shapes and fitted line
    plot_ly() %>%
      add_lines(x = grid()$x, y = predict(model(), grid()), color = I("red")) %>%
      layout(shapes = circles) %>%
      config(edits = list(shapePosition = TRUE))
  })

  output$summary <- renderPrint({a
    summary(model())
  })

  # update x/y reactive values in response to changes in shape anchors
  observe({
    ed <- event_data("plotly_relayout")
    shape_anchors <- ed[grepl("^shapes.*anchor$", names(ed))]
    if (length(shape_anchors) != 2) return()
    row_index <- unique(readr::parse_number(names(shape_anchors)) + 1)
    pts <- as.numeric(shape_anchors)
    rv$x[row_index] <- pts[1]
    rv$y[row_index] <- pts[2]
  })

}

shinyApp(ui, server)

R / Shiny中的可拖动折线图

2 个答案: