以 Shiny 的方式渲染 ggvis 控件

Question

我无法让输入 slider 在 Shiny 的应用程序中呈现在 ggvis 图中。在没有输入 slider 的情况下，这些图可以很好地渲染，但是在添加它之后会出现以下错误:

Listening on http://xxxxxxxxxxxxxx
Error in eval(expr, envir, enclos) : could not find function "compdat" 

服务器.R:

    library(shiny)
    library(ggvis)

    data<-data.frame(var1=rnorm(30,5,2.3),var2=rbeta(30,1.5,.8),var3=rnorm(30,10,2.5))

    shinyServer(function(input, output,session) {

    compdat<-reactive({data[, c(input$xInp,input$yInp)]}) 

    vis1 <-reactive({  

      compdat %>% ggvis(x= ~compdat()[,1],y= ~compdat()[,2]) %>% 
       layer_points(fill:="red") %>% layer_smooths(span=input_slider(.1,1,id="scores_ui"))   

    })

    vis1 %>% bind_shiny("scores",controls_id="scores_ui")

    vis2<-reactive({ 

      compdat %>% ggvis(x= ~compdat()[,1],y= ~compdat()[,2]) %>% 
       layer_points(fill:="red") %>% ayer_smooths(span=input_slider(.1,1,id="loadings_ui"))

    })

    vis2 %>% bind_shiny("loadings",controls_id="loadings_ui")

    })

ui.R:

    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",names(data)),
       selectInput('yInp',"Y Variable",names(data),selected=names(data)[[2]])),
      column(6,h3("Summary of Selected Data Points"),verbatimTextOutput("diagn"))

      )
    ))

关于如何让 slider 渲染的任何见解都会很棒。我花了相当多的时间来挖掘这个问题。提前致谢

Answer 1

一个很好的例子展示了如何使用 selectizeInput 自定义 X/Y 轴变量，可以在 Movie Explorer example 中找到。 .

但是，包装 ggvis()响应式环境中的函数具有突出的缺点(或错误)，即一旦更改 input$xInp$或 input$yInp , layer_smooths()停止对您的 slider 输入使用react。

您的代码的另一个潜在问题是 data ui.R 看不到.
您可能想创建一个 global.R包含您的 data 的文件目的。

下面我将介绍两种方法来与您的ggvis 进行交互。通过选择 X/Y 变量进行绘图。您可以在 server.R 中找到它们。 .

全局.R

data <- data.frame(var1=rnorm(30,5,2.3),
                 var2=rbeta(30,1.5,.8),
                 var3=rnorm(30,10,2.5))

用户界面

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")
})

两种方法都应该有效(好吧，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 slider 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创建 sliderInput 来修复。在 ui.R .

用户界面

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

包装 ggvis进入响应式(Reactive)环境有一些缺点:

降低性能:因为一旦因输入变量发生变化，就需要重新绘制整个图形。

缺少过渡动画:因为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。

但是，它确实有几个优点:

更高的灵 active :包装 ggvis在响应式(Reactive)环境中，AFAIK 目前是 仅限 如果您想动态更改 X-Y 轴标签(例如，取决于您的 input$xInp )。因为ggvis只计算和绑定(bind)数据到 ggvis对象一次，对轴标签所做的更改将不会实时反射(reflect)。但是，因为包装 ggvis在 react 性环境中导致整个图形重绘，不知何故标签也在重绘中更新。