Стратегии выделения

Интерактивная визуализация данных: средний уровень с plotly в R

Adam Loy

Statistician, Carleton College

Две стратегии выделения

Транзитное выделение

предыдущие выборки сбрасываются

Постоянное выделение

выбранные элементы накапливаются

Пример

Создание базового графика

shared_data <- world2014 %>% SharedData$new()

p1 <- shared_data %>%
  plot_ly(x=~urban/population, y = ~co2, text = ~country) %>%
  add_markers()

p2 <- shared_data %>%
  plot_ly(x=~income, y = ~co2, text = ~country) %>%
  add_markers()

subplot(p1, p2, titleX = TRUE, shareY = TRUE) %>% 
  hide_legend()

Постоянное выделение

Активируйте постоянное выделение с помощью highlight()

subplot(p1, p2, titleX = TRUE, shareY = TRUE) %>% 
  hide_legend() %>%
  highlight(persistent = TRUE)

Выделение цветом

Добавьте dynamic = TRUE, чтобы активировать палитру цветов

subplot(p1, p2, titleX = TRUE, shareY = TRUE) %>% 
  hide_legend() %>%
  highlight(persistent = TRUE, dynamic = TRUE)

Два типа управления

Прямое управление

выделение через взаимодействие с элементами графика

Косвенное управление

выделение через запрос вне графика

Косвенное управление

world_indicators %>%
  SharedData$new(key = ~country) %>% 
  plot_ly(x = ~year, y = ~income, alpha = 0.5) %>%
  group_by(country) %>%
  add_lines()

Косвенное управление

world_indicators %>%
  SharedData$new(key = ~country, group = "Select a country") %>% 
  plot_ly(x = ~year, y = ~income, alpha = 0.5) %>%
  group_by(country) %>%
  add_lines() %>%
  highlight(selectize = TRUE)

Давайте потренируемся!

Интерактивная визуализация данных: средний уровень с plotly в R