Trực quan hóa Dữ liệu Lớn với Trelliscope trong R
Ryan Hafen
Author, TrelliscopeJS
Chỉ cần thêm as_plotly = TRUE vào facet_trelliscope().
Ví dụ:
gap_life <- select(gapminder, year, lifeExp, country, continent)
ggplot(gap_life, aes(year, lifeExp)) +
geom_point() +
facet_trelliscope(~ country + continent,
name = "lifeExp_by_country",
desc = "Life expectancy vs. year for 142 countries.",
nrow = 2, ncol = 3,
as_plotly = TRUE)

Chỉ cần thêm auto_cog = TRUE vào facet_trelliscope().
Ví dụ:
ggplot(gap_life, aes(year, lifeExp)) +
geom_point() +
facet_trelliscope(~ country + continent,
name = "lifeExp_by_country",
desc = "Life expectancy vs. year for 142 countries.",
nrow = 2, ncol = 3,
auto_cog = TRUE)
Xem trợ giúp cho autocogs::autocog để biết thêm về các cognostics tự động có sẵn.

Bạn có thể điều khiển khoảng giới hạn trục bằng đối số scales.
Ba tùy chọn:
"same" (mặc định)"sliced""free"Giới hạn của mỗi panel đều giống nhau.
Giúp so sánh "táo với táo" giữa các panel.

Giới hạn của mỗi panel phủ cùng một khoảng nhưng không nhất thiết bắt đầu cùng điểm.
Hữu ích để so sánh khác biệt về thang đo.

Giới hạn của mỗi panel dựa trên phạm vi dữ liệu riêng của nó.

Trực quan hóa Dữ liệu Lớn với Trelliscope trong R