R 在ggplotly散点图中添加自定义数据标签
我想在光标位于点而不是x和y值上时，为每个数据点显示R 在ggplotly散点图中添加自定义数据标签,r,shiny,plotly,ggplotly,R,Shiny,Plotly,Ggplotly,我想在光标位于点而不是x和y值上时，为每个数据点显示物种。我使用iris数据集。此外，我希望能够点击一个数据点，使标签持久化，并且在我选择绘图中的新点时不会消失。（如有可能）。最基本的是标签。持久性问题是一个加号。这是我的应用程序： ## Note: extrafont is a bit finnicky on Windows, ## so be sure to execute the code in the order ## provided, or else ggplot won't f
物种iris## Note: extrafont is a bit finnicky on Windows,
## so be sure to execute the code in the order
## provided, or else ggplot won't find the font
# Use this to acquire additional fonts not found in R
install.packages("extrafont");library(extrafont)
# Warning: if not specified in font_import, it will
# take a bit of time to get all fonts
font_import(pattern = "calibri")
loadfonts(device = "win")
#ui.r
library(shiny)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(extrafont)
library(ggrepel)
fluidPage(
# App title ----
titlePanel(div("CROSS CORRELATION",style = "color:blue")),
# Sidebar layout with input and output definitions ----
sidebarLayout(
# Sidebar panel for inputs ----
sidebarPanel(
# Input: Select a file ----
fileInput("file1", "Input CSV-File",
multiple = TRUE,
accept = c("text/csv",
"text/comma-separated-values,text/plain",
".csv")),
# Horizontal line ----
tags$hr(),
# Input: Checkbox if file has header ----
checkboxInput("header", "Header", TRUE),
# Input: Select separator ----
radioButtons("sep", "Separator",
choices = c(Comma = ",",
Semicolon = ";",
Tab = "\t"),
selected = ","),
# Horizontal line ----
tags$hr(),
# Input: Select number of rows to display ----
radioButtons("disp", "Display",
choices = c(Head = "head",
All = "all"),
selected = "head")
),
# Main panel for displaying outputs ----
mainPanel(
tabsetPanel(type = "tabs",
tabPanel("Table",
shiny::dataTableOutput("contents")),
tabPanel("Correlation Plot",
tags$style(type="text/css", "
#loadmessage {
position: fixed;
top: 0px;
left: 0px;
width: 100%;
padding: 5px 0px 5px 0px;
text-align: center;
font-weight: bold;
font-size: 100%;
color: #000000;
background-color: #CCFF66;
z-index: 105;
}
"),conditionalPanel(condition="$('html').hasClass('shiny-busy')",
tags$div("Loading...",id="loadmessage")
),
fluidRow(
column(3, uiOutput("lx1")),
column(3,uiOutput("lx2"))),
hr(),
fluidRow(
tags$style(type="text/css",
".shiny-output-error { visibility: hidden; }",
".shiny-output-error:before { visibility: hidden; }"
),
column(3,uiOutput("td")),
column(3,uiOutput("an"))),
fluidRow(
plotlyOutput("sc"))
))
)))
#server.r
function(input, output) {
output$contents <- shiny::renderDataTable({
iris
})
output$lx1<-renderUI({
selectInput("lx1", label = h4("Select 1st Expression Profile"),
choices = colnames(iris[,1:4]),
selected = "Lex1")
})
output$lx2<-renderUI({
selectInput("lx2", label = h4("Select 2nd Expression Profile"),
choices = colnames(iris[,1:4]),
selected = "Lex2")
})
output$td<-renderUI({
radioButtons("td", label = h4("Trendline"),
choices = list("Add Trendline" = "lm", "Remove Trendline" = ""),
selected = "")
})
output$an<-renderUI({
radioButtons("an", label = h4("Correlation Coefficient"),
choices = list("Add Cor.Coef" = cor(subset(iris, select=c(input$lx1)),subset(iris, select=c(input$lx2))), "Remove Cor.Coef" = ""),
selected = "")
})
output$sc<-renderPlotly({
p1 <- ggplot(iris, aes_string(x = input$lx1, y = input$lx2))+
# Change the point options in geom_point
geom_point(color = "darkblue") +
# Change the title of the plot (can change axis titles
# in this option as well and add subtitle)
labs(title = "Cross Correlation") +
# Change where the tick marks are
scale_x_continuous(breaks = seq(0, 2.5, 30)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 2.5, 30)) +
# Change how the text looks for each element
theme(title = element_text(family = "Calibri",
size = 10,
face = "bold"),
axis.title = element_text(family = "Calibri Light",
size = 16,
face = "bold",
color = "darkgrey"),
axis.text = element_text(family = "Calibri",
size = 11))+
theme_bw()+
geom_smooth(method = input$td)+
annotate("text", x = 10, y = 10, label = as.character(input$an))
ggplotly(p1) %>%
layout(hoverlabel = list(bgcolor = "white",
font = list(family = "Calibri",
size = 9,
color = "black")))
})
}
##注意：extrafont在Windows上有点过时，
##因此，请确保按顺序执行代码
##提供，否则ggplot将找不到字体
#使用此选项可获取R中未找到的其他字体
安装程序包（“extrafont”）；库（外部字体）
#警告：如果在字体导入中未指定，它将
#花点时间获取所有字体
font\u导入（pattern=“calibri”）
loadfonts（device=“win”）
#用户界面
图书馆（闪亮）
图书馆（GG2）
图书馆（绘本）
库（外部字体）
图书馆（ggrepel）
流动摄影(
#应用程序标题----
标题板（div（“互相关”，style=“color:blue”），
#带有输入和输出定义的侧栏布局----
侧边栏布局(
#输入侧栏面板----
侧栏面板(
#输入：选择一个文件----
文件输入（“文件1”，“输入CSV文件”，
倍数=真，
接受=c（“文本/csv”，
“文本/逗号分隔值，文本/普通”，
“.csv”），
#水平线----
标记$hr（），
#输入：如果文件有头，则选中此复选框----
checkboxInput（“标题”、“标题”为TRUE），
#输入：选择分隔符----
单选按钮（“sep”、“分隔符”，
选项=c（逗号=”，“，
分号=“；”，
Tab=“\t”），
已选择“，”，
#水平线----
标记$hr（），
#输入：选择要显示的行数----
单选按钮（“显示”、“显示”，
选项=c（Head=“Head”，
All=“All”），
选定的“头”）
),
#用于显示输出的主面板----
主面板(
tabsetPanel（type=“tabs”，
选项卡面板（“表”，
闪亮：：dataTableOutput（“内容”），
tabPanel（“相关图”，
标记$style（type=“text/css”
#加载消息{
位置：固定；
顶部：0px；
左：0px；
宽度：100%；
填充：5px0px 5px0px；
文本对齐：居中；
字体大小：粗体；
字体大小：100%；
颜色：#000000；
背景色：#CCFF66；
z指数：105；
}
“”，conditionalPanel（condition=“$（'html'）.hasClass（'shinny-busy'）”，
标记$div（“加载…”，id=“加载消息”）
),
fluidRow(
列（3，uiOutput（“lx1”），
列（3，uiOutput（“lx2”），
hr（），
fluidRow(
标记$style（type=“text/css”，
“.Shining输出错误{可见性：隐藏；}”，
“.Shining输出错误：在{可见性：隐藏；}之前”
),
第（3列，输出（“td”），
列（3，uiOutput（“an”）），
fluidRow(
打印输出（“sc”））
))
)))
#服务器.r
功能（输入、输出）{
输出$contents1.工具提示
如前所述，您可以通过多种方式更改工具提示。要仅在工具提示中显示物种
，类似的操作应该可以：
library(ggplot2)
library(plotly)
p1 <- ggplot(iris, aes_string(x = "Sepal.Length",
y = "Sepal.Width",
key = "Species")) +
geom_point()
ggplotly(p1, source = "select", tooltip = c("key"))
编辑：保留所有标签
您可以使用reactiveValues
将每次单击存储在一个reactive data.frame中，并将此data.frame用于geom_文本
层
library(shiny)
library(plotly)
library(ggplot2)
ui <- fluidPage(
plotlyOutput("iris")
)
server <- function(input, output, session) {
# 1. create reactive values
vals <- reactiveValues()
# 2. create df to store clicks
vals$click_all <- data.frame(x = numeric(),
y = numeric(),
label = character())
# 3. add points upon plot click
observe({
# get clicked point
click_data <- event_data("plotly_click", source = "select")
# get data for current point
label_data <- data.frame(x = click_data[["x"]],
y = click_data[["y"]],
label = click_data[["key"]],
stringsAsFactors = FALSE)
# add current point to df of all clicks
vals$click_all <- merge(vals$click_all,
label_data,
all = TRUE)
})
output$iris <- renderPlotly({
# set up plot
p1 <- ggplot(iris, aes_string(x = "Sepal.Length",
y = "Sepal.Width",
key = "Species")) +
geom_point() +
# 4. add labels for clicked points
geom_text(data = vals$click_all,
aes(x = x, y = y, label = label),
inherit.aes = FALSE, nudge_x = 0.25)
# return the plot
ggplotly(p1, source = "select", tooltip = c("key"))
})
}
shinyApp(ui, server)
库（闪亮）
图书馆（绘本）
图书馆（GG2）
ui这是一个非常有用的答案。点击后是否可以保持显示的值，并且在选择另一个位置时不会消失？我将编辑我的初始帖子，以清楚地说明我描述它的方式可能会混淆。@firmo23乐意帮助！我已经用一个选项更新了我的答案。让我知道它是否适用于您您您的代码似乎适用于此数据集，但在尝试将其应用于实际数据集时，我遇到了一个奇怪的错误。具体而言，我无法生成geom_smooth。而直到最近我才可以。我谈论的是我的实际数据集，因为我可以使用iris生成。我想知道我是否可以私下与您联系。谢谢创建了一个新的问题，可能有助于解决另一个问题，即当绘图最初有皱纹时，我将点与线连接，当我更新它时，线消失。
library(shiny)
library(plotly)
library(ggplot2)
ui <- fluidPage(
plotlyOutput("iris")
)
server <- function(input, output, session) {
# 1. create reactive values
vals <- reactiveValues()
# 2. create df to store clicks
vals$click_all <- data.frame(x = numeric(),
y = numeric(),
label = character())
# 3. add points upon plot click
observe({
# get clicked point
click_data <- event_data("plotly_click", source = "select")
# get data for current point
label_data <- data.frame(x = click_data[["x"]],
y = click_data[["y"]],
label = click_data[["key"]],
stringsAsFactors = FALSE)
# add current point to df of all clicks
vals$click_all <- merge(vals$click_all,
label_data,
all = TRUE)
})
output$iris <- renderPlotly({
# set up plot
p1 <- ggplot(iris, aes_string(x = "Sepal.Length",
y = "Sepal.Width",
key = "Species")) +
geom_point() +
# 4. add labels for clicked points
geom_text(data = vals$click_all,
aes(x = x, y = y, label = label),
inherit.aes = FALSE, nudge_x = 0.25)
# return the plot
ggplotly(p1, source = "select", tooltip = c("key"))
})
}
shinyApp(ui, server)