可以在Movie Explorer example 中找到一个很好的示例，演示如何使用 selectizeInput 自定义 X/Y 轴变量。
但是，在响应式环境中包装 ggvis() 函数存在明显的缺点（或错误），即一旦更改 input$xInp$ 或 input$yInp，layer_smooths() 就会停止对滑块输入做出反应。
您的代码的另一个潜在问题是data 对ui.R 不可见。
您可能想要创建一个包含您的 data 对象的 global.R 文件。
下面我将介绍两种方法，说明如何通过选择 X/Y 变量与 ggvis 图进行交互。你可以在server.R找到它们。
global.R
data <- data.frame(var1=rnorm(30,5,2.3),
var2=rbeta(30,1.5,.8),
var3=rnorm(30,10,2.5))
ui.R
library(shiny)
shinyUI(fluidPage(
title="PCA Explorer",
h2("Principal Component Explorer"),
fluidRow(
column(6,
ggvisOutput("scores"),
uiOutput("scores_ui")),
column(6,
ggvisOutput("loadings"),
uiOutput("loadings_ui"))
),
br(),
fluidRow(
column(6,
h3("Component Selection"),
selectInput('xInp',"X Variable", choices=names(data),
selected=names(data)[[1]]),
selectInput('yInp',"Y Variable", choices=names(data),
selected=names(data)[[2]])
),
column(6,
h3("Summary of Selected Data Points"),
verbatimTextOutput("diagn"))
)
))
服务器.R
library(shiny)
library(ggvis)
shinyServer(function(input, output,session) {
# Approach 1: regenerate a compdat object once the input changes
# rename the X/Y variables to fixed names.
compdat <- reactive({
x <- data[, c(input$xInp, input$yInp)]
names(x) <- c("x", "y")
x
})
# NOTE that you use compdat here instead of compdat()
compdat %>% ggvis(x=~x, y=~y) %>%
layer_points(fill:="red") %>%
layer_smooths(span=input_slider(.1,1)) %>%
bind_shiny("scores", controls_id="scores_ui")
# Approach 2: wrap ggvis in a reactive environment
# This however, would stop to react to slider input
# once input$xInp or input$yInp changes.
vis2 <- reactive({
xvar <- prop("x", as.symbol(input$xInp))
yvar <- prop("y", as.symbol(input$yInp))
data %>% ggvis(x=xvar, y=yvar) %>%
layer_points(fill:="red") %>%
layer_smooths(span=input_slider(.1,1))
})
vis2 %>% bind_shiny("loadings", controls_id="loadings_ui")
})
这两种方法都应该有效（嗯，几乎）。但是等等，一旦您更改 X/Y 变量，您可能会看到平滑层停止响应您的滑块更改。
要解决此问题，请考虑以下解决方案。
解决方法 2 的问题
我之前提到的错误可以通过在ui.R 中创建一个sliderInput 来修复。
ui.R
library(shiny)
shinyUI(fluidPage(
title="PCA Explorer",
h2("Principal Component Explorer"),
fluidRow(
column(6,
ggvisOutput("scores"),
uiOutput("scores_ui")
),
column(6,
ggvisOutput("loadings"),
uiOutput("loadings_ui"),
# Create a slider by Shiny, instead of by ggvis.
sliderInput('smooth_span',
h5("Smoothing span for plot 2"),
.1, 1, value=0.5)
)
),
br(),
fluidRow(
column(6,
h3("Component Selection"),
selectInput('xInp',"X Variable", choices=names(data),
selected=names(data)[[1]]),
selectInput('yInp',"Y Variable", choices=names(data),
selected=names(data)[[2]])
),
column(6,
h3("Summary of Selected Data Points"),
verbatimTextOutput("diagn"))
)
))
服务器.R
library(shiny)
library(ggvis)
shinyServer(function(input, output,session) {
# Approach 1: regenerate a compdat object once the input changes
# rename the X/Y variables to fixed names.
compdat <- reactive({
x <- data[, c(input$xInp, input$yInp)]
names(x) <- c("x", "y")
x
})
# NOTE that you use compdat here instead of compdat()
compdat %>% ggvis(x=~x, y=~y) %>%
layer_points(fill:="red") %>%
layer_smooths(span=input_slider(.1,1)) %>%
bind_shiny("scores", controls_id="scores_ui")
# Approach 2: wrap ggvis in a reactive environment
# This however, would stop to react to slider input
# once input$xInp or input$yInp changes.
vis2 <- reactive({
xvar <- prop("x", as.symbol(input$xInp))
yvar <- prop("y", as.symbol(input$yInp))
smooth.span <- input$smooth_span
data %>% ggvis(x=xvar, y=yvar) %>%
layer_points(fill:="red") %>%
# FIXED: use the value from the input object, instead of a input_slider
layer_smooths(span=smooth.span)
})
vis2 %>% bind_shiny("loadings", controls_id="loadings_ui")
})
最后的话
将ggvis 包装到响应式环境中存在一些缺点：
- 性能降低：因为一旦因输入变量发生变化，就需要重新绘制整个图表。
- 缺少过渡动画：由于重新绘制了整个图形，您看不到在方法 1 中看到的漂亮过渡效果。
不过，它确实有几个优点：
- 更高的灵活性：在响应式环境中包装
ggvis 是，AFAIK，如果您想动态更改 X-Y 轴标签（例如，取决于您的 input$xInp），目前是 唯一 方式。因为ggvis 只计算并将数据绑定到ggvis 对象一次，所以对轴标签所做的更改不会实时反映。但是，由于在响应式环境中包装 ggvis 会导致整个图形重绘，因此标签也会在重绘中更新。