ggvis包—数据可视化交互
ggvis包—数据可视化交互
简介
ggvis[1]是R的一个数据可视化包，它可以：
- 使用与ggplot2类似的语法描述数据图形；
- 创建丰富的交互式图形，在本地Rstudio或浏览器中使用这些图形；
- 利用shiny的基础结构发布交互式图形。
ggvis 与 ggplot2主要区别：
- 基本命名转换：
ggplot | ggvis |
|---|---|
geom | layer function |
stat | compute function |
aes | props |
+ | %>% |
- ggvis目前不支持分面；
- 使用ggvis而不添加任何层类似于qplot
更详细的区别可见：http://ggvis.rstudio.com/ggplot2.html
这里先对包进行加载（可以直接使用instll.packages("")下载）
library(ggvis)
library(dplyr)
静态图
1 散点图
使用layer_points()绘制，其中内部参数都用默认值。注意这里ggvis(~wt, ~mpg)比ggplot多了一个波浪线。
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points()
如果要加拟合线，和ggplot语法很类似，再加一层layer_smooths()。
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points() %>%
layer_smooths()
内部参数也很类似（se = TRUE加入拟合区间），拟合方式使用"lm"方法。
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points() %>%
layer_model_predictions(model = "lm", se = TRUE)
2 分组的散点图
如果想要使用分组说明散点图，可以加入fill = ~factor(cyl)或者group_by(cyl)进行分布。
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points(fill = ~factor(cyl))
如果想要预测每组数据拟合情况，可以使用ayer_model_predictions()。
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg, fill = ~factor(cyl)) %>%
layer_points() %>%
group_by(cyl) %>%
layer_model_predictions(model = "lm")
3 柱状图
柱状图是使用layer_bars()函数，内部参数包括width（设置柱子宽度）等。
head(pressure)
pressure %>%
ggvis(~temperature, ~pressure) %>%
layer_bars(fill := "#ff8080")
pressure %>%
ggvis(~temperature, ~pressure) %>%
layer_bars(width = 15,fill := "#ff8080")
4 曲线图
使用layer_lines()绘制曲线图，当然你可以和散点图合并，效果更好。
pressure %>% ggvis(~temperature, ~pressure) %>% layer_lines()
pressure %>% ggvis(~temperature, ~pressure) %>%
layer_points(size := 50) %>%
layer_lines()
5 直方图
使用layer_histograms()绘制直方图，内部参数包括width（柱子宽度），boundary（两个箱子之间的边界），center（柱子中央为中心）等。
head(faithful)
faithful %>% ggvis(~eruptions, fill := "#ff8080") %>%
layer_histograms(width=0.25, boundary=0) %>%
add_axis("x", title = "month") %>%
add_axis("y", title = "count")
faithful %>% ggvis(~eruptions, fill := "#90bff9") %>%
layer_histograms(width=0.25, center=0) %>%
add_axis("x", title = "month") %>%
add_axis("y", title = "count")
add_axis()可以设置坐标轴的名称等其他参数。
6 箱型图
使用layer_boxplots()绘制箱型图，具体内部参数再次不做具体陈述。
mtcars %>%
ggvis(~factor(cyl), ~mpg) %>%
layer_boxplots(fill := "#90bff9")
小编有话说
本篇推送参考ggvis cookbook[2]，小编也只是一个搬运工。这篇主要是对该包中的常见图形进行静态展示，但是其实这个包更强大的功能在于交互式。鉴于本文内容较多，将在下次对这个包的交互使用进行详细解释。
参考资料
[1]
ggvis github: http://ggvis.rstudio.com
[2]
ggvis cookbook: http://ggvis.rstudio.com/cookbook.html
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