r - 优化具有许多 'layers' 的详细 map 的 Shiny + Leaflet 性能

Question

我想制作一个 Shiny 应用程序，其中 choropleth 的着色基于用户可以从中选择的许多可能的定量变量之一的数值。在简单的情况下，这很简单，但是当我们有 20 多个变量以及非常详细的形状文件(约 2300 个多边形)时，我不确定最佳实践。

变量可能彼此完全独立，例如“总人口”或“平均温度”，可能相关也可能不相关，但其中一些将具有时间关系，例如 3 个或更多时间点的“总人口” .

我使用的主要 shapefile 之一是 ABS Statistical Area 2 .下面我给出了澳大利亚的人口密度(总人口/面积)和悉尼的放大 View ，以更好地传达我感兴趣的细节水平。

澳大利亚

悉尼


我已将 shapefile 读入 R 并使用 ms_simplify() 大大降低了复杂性/点数rmapshaper 中的函数包裹。

现在就 Shiny 和传单而言，这就是我一直在做的事情:

之前server对象在 server.R 中定义，我构建了一个包含所有所需“图层”的主 map 对象。也就是说，一张带有无数addPolygon()的传单调用定义每个“层”(组)的颜色。

# Create main map
primary_map <- leaflet() %>% 
addProviderTiles(
    providers$OpenStreetMap.BlackAndWhite,
    options = providerTileOptions(opacity = 0.60)
) %>% 
# Layer 0 (blank)
addPolygons(
    data = aus_sa2_areas,
    group = "blank"
) %>% 
# Layer 1
addPolygons(
    data = aus_sa2_areas,
    fillColor = ~palette_layer_1(aus_sa2_areas$var_1),
    smoothFactor = 0.5,
    group = "layer_1"
) %>% 

...

# Layer N
addPolygons(
    data = aus_sa2_areas,
    fillColor = ~palette_layer_n(aus_sa2_areas$var_n),
    smoothFactor = 0.5,
    group = "layer_n"
) %>% ...

然后使用 hideGroup() 隐藏第一层的所有栏这样 map 的初始渲染就不会看起来很傻。

hideGroup("layer_1") %>% 
hideGroup("layer_2") %>% 
...
hideGroup("layer_n")

在 Shiny 应用程序中，使用单选按钮 ( layer_selection )，用户可以选择他们想要查看的“图层”。我用 observeEvent(input$layer_selection, {})查看单选按钮选项的状态。
为了更新情节，我使用 leafletProxy()和 hideGroup()隐藏所有组，然后 showGroup()取消隐藏所选图层。

对于缺乏可重现的示例，我深表歉意。

问题

如何优化我的代码？我渴望让它更高效和/或更易于使用。我发现使用 hideGroup() 's/showGroup()对于每一层选择比使用 addPolygon() 快得多到空白 map ，但这会导致应用程序需要很长时间才能加载。

我可以更改我正在为多边形着色的变量，而无需重新绘制或添加这些多边形吗？澄清一下，如果我有 2 个不同的变量要绘制，都使用相同的形状数据，我是否必须做 2 个不同的 addPolygon()电话？

是否有更自动的方法可以根据所需的调色板(来自 viridis 包？)为每个图层的多边形着色。现在我发现为每个变量定义一个新的调色板，相当麻烦，例如:

palette_layer_n <- colorNumeric(
    palette = "viridis",
    domain = aus_sa2_areas$aus_sa2_areas$var_n
)

旁问

怎么样 this map在ABS网站上工作？它可以非常详细，但响应速度非常快。将网格块细节与 SA2(2310 个多边形)进行比较，示例如下:

Answer 1

由于您还没有得到任何答案，我将根据 发布一些可能对您有所帮助的内容。简单示例 .

如果您的可重现，当然会更容易；我想通过环顾四周，您已经看到有几个相关的问题/请求(关于重新着色多边形)，而似乎还没有真正的解决方案使其成为任何版本(传单)。

通过以下解决方法，您应该能够避免多个 addPolygons并且可以覆盖任意数量的变量(虽然现在我只是将单个变量硬编码到 modFillCol 调用中)。

library(leaflet)
library(maps)
library(viridis)

mapStates = map("state", fill = TRUE, plot = FALSE)

# regarding Question 3 - the way you set the domain it looks equivalent
# to just not setting it up front, i.e. domain = NULL
myPalette <- colorNumeric(
  palette = "viridis",
  domain = NULL
)

mp <- leaflet(data = mapStates) %>%
  addTiles() %>%
  addPolygons(fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL), stroke = FALSE)

# utility function to change fill color
modFillCol <- function(x, var_x) {
  cls <- lapply(x$x$calls, function(cl) {
    if (cl$method == "addPolygons") {
      cl$args[[4]]$fillColor <- myPalette(var_x)
    }
    cl
  })
  x$x$calls <- cls
  x
}

# modify fill color depending on the variable, in this simple example
# I just use the number of characters of the state-names
mp %>%
  modFillCol(nchar(mapStates$names))