R-visNetwork与networkd3在闪亮应用程序中的最新表现（2017年）

我想根据“大”图（少于500个节点）的中心性给顶点上色，并允许用户在单击事件时删除边或顶点。删除顶点或边时，将在图形上重新计算新的中心度分数，并再次渲染边和顶点的颜色

我一直在看和R软件包。提到visNetwork比networkD3更具特色，但我读到了一些关于networkD3如何改变和扩展其功能的问题

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在这两个包中，哪一个更容易满足我的需求

你知道，对于我正在开始的一个项目，我自己需要知道这一点，而真正知道这一点的唯一方法就是尝试一下

所以我写了一个应用程序

library(shiny)
library(ggplot2)
library(visNetwork)
library(networkD3)
library(RColorBrewer)
set.seed(123)

u <- shinyUI(fluidPage(
  titlePanel("Network Library Comparison"),

  sidebarLayout(position = "left",
    sidebarPanel( h2("Parameters"),
      selectInput("mode","Network:",c("MisNodes","Random","Circular"),"Random"),
      numericInput("nnodes","Nodes:",10,1,10000,1),
      sliderInput("edgefak","Edge Factor:",0,10,2,step=0.1),
      numericInput("ngroups","Groups:",5,1,11,1),
      actionButton("gennet","Generate"),
      textOutput("networkstat")
    ),
  mainPanel(h2("Network Plots"),
    tabsetPanel(
      tabPanel("networkD3", forceNetworkOutput("networkD3",,height="500px"),
                                           style = "background-color: #eeeeee;"),
      tabPanel("visNetwork",visNetworkOutput("visnetwork",height="500px"),
                                            style = "background-color: #eeeeee;")
    )
   )
  )
))

#MisLinks and MisNodes are a standard example from networkD3
data(MisLinks)
data(MisNodes)
fmtarrstr <- function(arr){
  # first add ' surrounding every element
  qarr <- sprintf("'%s'",as.character(arr))
  # now concactinate them together seperated with ,
  paste(qarr,collapse=",")
}
clrpal <- brewer.pal(n=11,name="Spectral")
clrscale <- sprintf('d3.scaleOrdinal() .domain([%s]) .range([%s]);',
                                       fmtarrstr(1:11),fmtarrstr(clrpal))


s <- shinyServer(function(input, output){


  net <- reactiveValues(nodes=NULL,edges=NULL,groups=NULL)

  observeEvent(input$gennet,{
    print("regenerating network")
    mode <- input$mode
    nn <- input$nnodes
    ng <- input$ngroups
    edgefak <- input$edgefak
    if(mode=="MisNodes"){
      nodes <- data.frame(id = 0:(nrow(MisNodes)-1),
                          label=MisNodes$name,
                          title=MisNodes$name,
                          group=MisNodes$group,
                          color=clrpal[MisNodes$group+1],
                          size=MisNodes$size)
      edges <- data.frame(from = MisLinks$source, to = MisLinks$target)
      net$groups <- data.frame(id=1:11,colors<-clrpal[1:11])
    } else if(mode=="Random"){
      nodes <- data.frame(id = 0:(nn-1),
                          label=0:(nn-1),
                          title=0:(nn-1),
                          group=sample(0:(ng-1),nn,replace=T),
                          size=10)
      nodes$color <- clrpal[nodes$group+1]
      nedge <- trunc(nn*edgefak)
      frvek <- sample(0:(nn-1),nedge,replace=T)
      tovek <- sample(0:(nn-1),nedge,replace=T)
      edges <- data.frame(from = frvek, to = tovek)
      net$groups <- data.frame(id=1:ng,colors<-clrpal[1:ng])
    } else if(mode=="Circular"){

      nodes <- data.frame(id = 0:(nn-1),
                          label=0:(nn-1),
                          title=0:(nn-1),
                          group=sample(0:(ng-1),nn,replace=T),
                         size=10)
      nodes$color <- clrpal[nodes$group+1]
      nedge <- nn
      frvek <- 0:(nn-1)
      tovek <- c(1:(nn-1),0)
      edges <- data.frame(from = frvek, to = tovek)
      net$groups <- data.frame(id=1:ng,colors<-clrpal[1:ng])
    }
    net$nodes <- nodes
    net$edges <- edges
    net$groups <- data.frame(id=1:ng,colors<-clrpal[1:ng])
  })
  output$visnetwork <- renderVisNetwork({ 
    req(net$edges)
    netout <- visNetwork(net$nodes,net$edges) 
    netout
  })
  output$networkD3 <- renderForceNetwork({ 
    req(net$edges)
    netout <- forceNetwork(
      Links  = net$edges, Nodes   = net$nodes,
      Source = "from", Target  = "to",
      NodeID  = "label", Nodesize="size",
      Group="group",opacity=1.0, zoom=T, fontSize = 12,
      colourScale = JS(clrscale)) 
    netout
  })
  output$networkstat <- renderText({
    sprintf("\nNodes:%d  Edges:%d Groups:%d",
              nrow(net$nodes),nrow(net$edges),nrow(net$groups))
  })
})
shinyApp(u,s)

库（闪亮）
图书馆（GG2）
图书馆（visNetwork）
图书馆（网络3）
图书馆（RColorBrewer）
种子集（123）
u多大才算大？networkD3不直接支持该级别的customization@MikeWise实际上，少于500个节点。请注意，有两个D3包，
d3network
和
networkD3
包，都是D3到R的网络端口。Mike，正如我在这里注意到的，“注意：开发已经转移到networkD3。不再支持d3Network。”这是真的，因为
vis.js
坐标算法不是最快的。但您有一些改进方法：在渲染前使用igraph计算坐标
visIgraphLayout（）
，在稳定期间查看网络
VisPhysical（稳定=假）
，或/和禁用平滑边
虎钳（平滑=假）
最后玩物理
？visPhysics
如果您还添加其他框架，如cytoscape和threejs，那将非常棒。我可能会在某个时候添加。我投入了大量的工作，但从投票和观点来看，这并不是一个热门话题。