ggvis是R的一個數據可視化包，它可以：
- 聲明性地使用與ggplot2類似的語法描述數據圖形；
- 創建豐富的交互式圖形，在本地Rstudio或瀏覽器中使用這些圖形；
- 利用shiny的基礎結構發布可從任何瀏覽器(在公司內部或向全世界)使用的交互式圖形。
目標是將R的優點(比如你能想到的所有建模功能)和web的優點(每個人都有一個web瀏覽器)結合起來。數據操作和轉換是在R中完成的，圖形是在web瀏覽器中使用Vega呈現的。對於RStudio用戶，ggvis圖形顯示在查看器面板中，這是可能的，因為RStudio是一個web瀏覽器。
1. 入門
library(ggvis)
library(dplyr)
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points(fill = ~factor(cyl),
size := 25, shape := "diamond",
stroke := "red") %>%
group_by(cyl) %>%
layer_model_predictions(model = "lm", se = TRUE)
ggvis VS ggplot2主要區別：http://ggvis.rstudio.com/ggplot2.html
- ggplot→ggvis
- geom→layer function
- stat→compute function
- aes→props
- +→%>%
- ggvis目前不支持分面；
- 使用ggvis而不添加任何層類似於qplot。
2. 交互
動態輸入：
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg,
size := input_slider(10, 100),
opacity := input_slider(0, 1)
) %>%
layer_points()
鼠標提示：
mtcars %>% ggvis(~wt, ~mpg) %>% layer_points() %>% add_tooltip(function(df) df$wt)
在Shiny中使用：
# ui.R
library(shiny)
# Define UI for miles per gallon application
shinyUI(sidebarLayout(
sidebarPanel(
sliderInput("size", "Area", 10, 1000, 500)
),
mainPanel(
uiOutput("ggvis_ui"),
ggvisOutput("ggvis")
)
))
# server.R
library(shiny)
library(ggvis)
library(dplyr)
mpgData <- mtcars
mpgData$am <- factor(mpgData$am, labels = c("Automatic", "Manual"))
# Define server logic required to plot various variables against mpg
shinyServer(function(input, output) {
input_size <- reactive(input$size)
mtcars %>%
ggvis(~disp, ~mpg, size := input_size) %>%
layer_points() %>%
bind_shiny("ggvis", "ggvis_ui")
})
