r - 在 Shiny 的应用程序中缓存基本 ggplot 并允许动态修改图层(与 ggplot 等效的leafletProxy)

Question

如果显示的基本数据集很大(下面的示例工作代码)，则在 Shiny 的应用程序中向/从 ggplot 添加/删除图层可能需要一段时间。

问题是:

有没有办法缓存 ggplot(基本图)并添加/删除/修改额外(动态)图层，而无需在 Shiny 的应用程序中重做整个图？
也就是说，等效于用于传单 map 的 LeafletProxy() 的函数(参见 leaflet Rstudio webpage 中的工作示例)。

此 stackoverflow thread 中提出了一种可能的解决方法。 (下面示例中的选项 B)，但是，它不会阻止 ggplot 重做整个绘图。

示例工作代码:

library(shiny)
library(ggplot2)

shinyApp(
  shinyUI(
    fluidPage(
      sidebarLayout(
        sidebarPanel(
          checkboxInput("line", "Add line")
        ),
        mainPanel(
          plotOutput("plot")
        )
      )
    )
  ),
  shinyServer(function(input, output, session) {
    data(diamonds)
    vals <- reactiveValues(pdata=ggplot())

    observeEvent(input$line, {
      p <- ggplot(diamonds, aes(x=carat, y=depth)) + geom_point()
      if (input$line){
        lineData <- data.frame(x=c(1, 4), y = c(60, 75))
        p <- p + geom_line(data = lineData, aes(x=x, y=y), color = "red")
      }
      vals$pdata <- p
    })
    # Option A ------
    # output$plot <- renderPlot({
    #     vals$pdata
    # })
    #
    # Option B ------
    observeEvent(vals$pdata,{
      output$plot <- renderPlot({
        isolate(vals$pdata)
      })
    })

  })
)

Answer 1

您始终可以只绘制两个图，然后使用条件来选择要显示的图。初始渲染很慢，但初始化后效果很好。

library(shiny)
library(ggplot2)

shinyApp(
  shinyUI(
    fluidPage(
      sidebarLayout(
        sidebarPanel(
          checkboxInput("line", "Add line", value = TRUE)
          ),
        mainPanel(
          conditionalPanel(condition = 'input.line == false',
                           plotOutput("plot1"),
                           ),
          conditionalPanel(condition = 'input.line == true',
                           plotOutput("plot2"),
                           ),
          )
        )
      )
    ),
  shinyServer(function(input, output, session) {
    #data(diamonds)


    # Option C -------
    output$plot1 <- renderPlot({
      ggplot(diamonds, aes(x=carat, y=depth)) + geom_point()
    })
    output$plot2 <- renderPlot({
      lineData <- data.frame(x=c(1, 4), y = c(60, 75))

      ggplot(diamonds, aes(x=carat, y=depth)) + 
        geom_point()+
        geom_line(data = lineData, aes(x=x, y=y), color = "red")
    })

  })
)