如何使用R和Plotly显示多个ggplot2图形?

简介

ggplot2是一个非常流行的R包，用于绘制精美、高质量的图形。而Plotly则是一个交互式可视化工具，可以帮助我们将图表更加生动地展示给观众。在本文中，我们将介绍如何使用R和Plotly结合使用，将多个ggplot2图形组合在一起，呈现一个交互式的、美观的报告。

首先，我们需要安装并加载必要的R包：

install.packages(c("ggplot2", "plotly"))
library(ggplot2)
library(plotly)

数据准备

我们使用内置的”mpg”数据集作为我们的样例数据集。”mpg”数据集记录了各种汽车的燃油经济性数据，包括汽车类型、制造商、燃油效率等等。

head(mpg)

输出结果：

# A tibble: 6 x 11
  manufacturer model  displ  year   cyl trans     drv     cty   hwy fl    class  
  <chr>        <chr>  <dbl> <int> <int> <chr>     <chr> <int> <int> <chr> <chr>  
1 audi         a4       1.8  1999     4 auto(l5)  f        18    29 p     compact
2 audi         a4       1.8  1999     4 manual(m… f        21    29 p     compact
3 audi         a4       2    2008     4 manual(m… f        20    31 p     compact
4 audi         a4       2    2008     4 auto(av)  f        21    30 p     compact
5 audi         a4       2.8  1999     6 auto(l5)  f        16    26 p     compact
6 audi         a4       2.8  1999     6 manual(m… f        18    26 p     compact

绘制ggplot2图形

我们创建一个散点图，用汽车的排量来表示横轴，燃油效率来表示纵轴。

p1 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + 
  geom_point(color = "blue") + 
  theme_minimal()

p1

接下来，我们创建另一个散点图，用汽车的排量和马力来表示横轴和纵轴。

p2 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + 
  geom_point(aes(x = displ, y = cty), color = "red") + 
  theme_minimal()

p2

这里的代码中，我们添加了一个额外的“aes(x = displ, y = cty)”参数，将马力作为纵轴的一部分。现在，我们已经创建了两个散点图，下一步是将它们组合在一起。

将多个ggplot2图形组合在一起

使用ggplot2，我们可以使用grid.arrange()函数将多个图形组合在一个页面中，并可以调整它们的大小和位置。使我们能够创建漂亮的静态报告。但是，我们要创建的是一个动态报告，需要使用Plotly的ggplotly()函数将这些ggplot2图形转换成可以交互的格式。

ggp1 <- ggplotly(p1)
ggp2 <- ggplotly(p2)

subplot(ggp1, ggp2, nrows = 2)

这里，我们使用“ggplotly()”函数将两个ggplot2图形转换成可交互的格式。紧接着，我们使用“subplot()”函数将它们组合在一起。这个函数有三个关键参数：第一个和第二个是要组合的图形，第三个是指定排列方式和数量的参数。在这里，我们使用“nrows = 2”将两幅图组合在同一页显示，并且在垂直方向排列。

您可以看到，我们现在拥有一个适合于交互式可视化的报告，我们可以用鼠标滚轮缩放每个图形并将其移动到合适的位置，以获得更好的视图。

添加交互式细节

我们可以通过添加交互式元素，来使我们的报告更生动。在这里，我们将为每个点添加汽车的类型：

ggp1 <- ggplotly(p1) %>% 
  event_register('plotly_hover', function(data){ 
    nm <- data['pointNumber']
    info <- paste("<b>Type:</b>", mpg $manufacturer[nm], "<br>" ) event_data("plotly_hover") %>% event_text(info, append = TRUE) }) ggp2 <- ggplotly(p2) %>% event_register('plotly_hover', function(data){ nm <- data['pointNumber'] info <- paste("<b>Type:</b>", mpg$ class[nm], "<br>" )
    event_data("plotly_hover") %>%
      event_text(info, append = TRUE)
  })

subplot(ggp1, ggp2, nrows = 2)

在这里，我们使用“event_register()”函数添加了一个“plotly_hover”事件，在鼠标悬停时触发。然后，我们可以访问“event_data()”函数提供的事件信息，并将其添加到数据点的文本标签中。

现在，我们可以清楚地看到每个数据点的汽车类型，并且我们可以通过缩放和拖动来更好地探索我们的数据集。