R Shiny ggiraph和d3heatmap兼容性問題

Question

我正在嘗試向我的Shiny應用程序添加交互式熱圖，但是我也使用ggiraph生成了交互式圖形。 我目前正在使用d3heatmap軟件包，但熱圖未在應用程序中呈現。 我創建了一個玩具示例來說明這一點：

library(shiny)
library(ggiraph)
library(d3heatmap)

ui <- fluidPage(
    d3heatmapOutput('d3'),
    ggiraphOutput('gg')
)

server <- function(input, output, session) {

    # Create heatmap
    output$d3 <- renderD3heatmap({
        d3heatmap(matrix(1:100, nrow = 100, ncol = 100))
    })

    # Create ggiraph
    output$gg <- renderggiraph({
        p <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Width,
                              color = Species, tooltip = iris$Species) ) +
             geom_point_interactive()

        ggiraph(code = {print(p)})
    })
}

shinyApp(ui =  ui, server = server)

在一起，僅怪獸渲染，而熱圖則不渲染。 但是，如果注釋掉ggiraph代碼，則會顯示熱圖。 我嘗試切換加載程序包的順序，但是仍然沒有用。

我當前在R 3.2.2上運行（我必須使用此版本，因為公司服務器僅在此版本上運行，並且我的經理和我都沒有權限對其進行更新）。 我嘗試下載Shinyheatmap，heatmaply和heatmap.2軟件包，但由於版本問題，安裝未成功。

因此，現在，我僅使用了pheatmap來創建熱圖，但是它們並不具有交互性（即，當我將鼠標懸停在單個單元格上時無法獲取值，並且無法放大）。 是否有任何解決方法，或者還有其他可行的交互式熱圖軟件包？ 我想避免將我的所有ggiraph圖更改為繪圖圖，因為我的代碼中有很多圖。

如果您需要其他任何信息，請告訴我。 我們歡迎所有的建議！

Answer 1

（只是讓您知道我是ggiraph的作者）ggiraph和d3heatmap之間存在沖突，因為ggiraph使用的是d3.js版本4，而d3heatmap使用的是D3.js版本3 。 我認為沒有解決該沖突的解決方案。

但是，使用ggplot2 / ggiraph構建交互式熱圖並不是那么困難。 見下文：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(ggiraph)
library(ggdendro)


# mydata <- cor(mtcars)
mydata <- matrix(runif(2500, min = -2, max = 2), ncol = 50)
row.names(mydata) <- paste0("row_", seq_len(nrow(mydata)))
colnames(mydata) <- paste0("col_", seq_len(ncol(mydata)))

# dendrogram for rows
hc <- hclust(dist(mydata), "ave")
dhr <- as.dendrogram(hc)
order_r <- rownames(mydata)[hc$order]

# dendrogram for columns
hc <- hclust(dist(t(mydata)), "ave")
dhc <- as.dendrogram(hc)
order_c <- colnames(mydata)[hc$order]

# the data
expr_set <- bind_cols(
  data_frame(rowvar = rownames(mydata)),
  as.data.frame(mydata)
)
expr_set <- gather(expr_set, colvar, measure, -rowvar)
expr_set$rowvar <- factor( expr_set$rowvar, levels = order_r )
expr_set$colvar <- factor( expr_set$colvar, levels = order_c )
expr_set <- arrange(expr_set, rowvar, colvar)

# get data for dendrograms - IMHO, ggdendro is the hero here...
data_c <- dendro_data(dhc, type = "rectangle")
data_c <- segment(data_c) %>% mutate(
  y = y + length(order_r) + .5,
  yend = yend + length(order_r) + .5
)

data_r <- dendro_data(dhr, type = "rectangle")
data_r <- segment(data_r)
data_r <- data_r %>%
  mutate( x_ = y + length(order_c) + .5,
          xend_ = yend + length(order_c) + .5,
          y_ = x,
          yend_ = xend )

expr_set <- expr_set %>% 
  mutate( 
    tooltip = sprintf("Row: %s<br/>Col: %s<br/>measure: %.02f", 
                      rowvar, colvar, measure) ,
    data_id = sprintf("%s_%s", rowvar, colvar)
    )


# all data are tidy and can be now used with ggplot
p <- ggplot(data = expr_set, aes(x = colvar, y = rowvar) ) +
  geom_tile_interactive(aes(fill = measure, tooltip = tooltip, data_id = data_id), colour = "white") +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "#BC120A") +
  geom_segment(
    data = data_c,
    mapping = aes(x = x, y = yend, xend = xend, yend = y),
    colour = "gray20", size = .2) +
  geom_segment(
    data = data_r,
    mapping = aes(x = x_, y = y_, xend = xend_, yend = yend_),
    colour = "gray20", size = .2) +
  coord_equal()

# cosmetics
p <- p + theme_minimal() +
  theme(
    legend.position = "right",
    panel.grid.minor = element_line(color = "transparent"),
    panel.grid.major = element_line(color = "transparent"),
    axis.ticks.length   = unit(2, units = "mm"),
    plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size = 12),
    axis.title = element_text(size = 9, colour = "gray30"),
    axis.text.y = element_text(hjust = 1, size = 5, colour = "gray40"),
    axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, size = 5, colour = "gray40"),
    legend.title=element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size=8),
    legend.text=element_text(size=6)
  )



ggiraph(ggobj = p)

希望能幫助到你