R语言交互式可视化包CanvasXpress

1、R 语言交互式可视化包 CanvasXpressCanvasXpress 包简介感谢“宏基因组 0”群友李海敏推 荐 CanvasXpress 包。CanvasXpress 核心是一个 JavaScript 语言编写的库，主要用于可重复研究。在 R 中可以安装 canvasXpress 包，使用 canvasXpress 命令绘制各种各样的 交互式图形，非常高效方便，实现如下数百种图形，令你的 结果瞬间 B 格爆满。更多介绍和实例，访问官网： /html/index.html 源代码、 安装及使 用示例详见 Github: 安装及加载安装包位于 g

2、ithub 上，需要 devtools 工具安装 # 没有 devtools 也需要安装 install.packages(devtools)library(devtools)# 安装 canvasXpressdevtools:install_github(neuhausi/canvasXpr ess)library(canvasXpress) 绘图实战 1. 三维散点图 # 读数 据文件 y 看到按分组绘制了三维散点图， 而且添加了分组颜 色和椭球形置信区间，我们可以鼠标托动变换角度，也可点 选查看点的坐标2. 矩阵散点图 # 读取数据表y , header=TRUE, sep=t,quot

3、e=,s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE) # 分组信息z ,header=TRUE, sep= t,quote=,s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)# 绘制矩阵散点图canvasXpress(data= y,varAnnot= z,graphType= Scatter2D,scatterPlotMatrix = TRUE,colorBy= Species,showTransition= TRUE) 二

4、维矩阵散点图展示多条件或因子数据的相关性，点选显示坐标数据3. 箱线图 # 数据文件y ,header=TRUE, sep=t,quote=,s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE) # 分组信息x , s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)header=TRUE, sep= t,quote=,# 绘制箱线图，按物种分大类，再按变量类型分小类 canvasXpress(data = y,smpAnnot= x,

5、 graphType= Boxplot,graphOrientation = vertical,title= Iris flower data set,smpTitle= Species,smpLabelFontStyle =italic,smpLabelRotate= 90,xAxis2Show= FALSE,afterRender =list(list(groupSamples, list(Species) 箱线图比较组间整 体数据分布，组内不同因子间比较。鼠标显示数据，点击固 定数据标签。4. 多维热图 # 热图数据文件y atmap-dat.txt, header=TRUE, sep=

6、t,quote=, s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)# 另一个数据矩阵文件y2 atmap-dat2.txt, header=TRUE, sep=t,quote=, s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)# 第三个数据属性矩阵，非连续型y3 atmap-dat3.txt, header=TRUE, sep=t,quote=, s=1, fill=TRUE, s=FAL

7、SE, stringsAsFactors=FALSE)# 第四个数据属性矩阵，非连续型y4 atmap-dat4.txt, header=TRUE, sep=t,quote=, s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)# 样品列表x atmap-smp.txt, header=TRUE, sep= t,quote=, s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)# 变量列表z atmap-var.txt, heade

8、r=TRUE, sep= t,quote=, s=1, fill=TRUE, s=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)# 四维热图绘制： y 为热图主体， y2 为边框颜色， y3 为形状， y4 为大小canvasXpress(data= list(y = y, data2 = y2,data3 = y3, data4= y4),smpAnnot = x,varAnnot= z,graphType =Heatmap,guides= TRUE,outlineBy =Outline,outlineByData =data2,shapeB

9、y= Shape,shapeByData= data3,sizeBy =Size,sizeByData= data4) 四个矩阵绘制的热图，分别代表图中颜色、边框颜色、形状和大小，鼠 标悬停显示属性值 5. 韦恩图 canvasXpress(vennData = data.frame(AC=456, A=340,ABC=552, ABCD=148, BC=915, ACD=298, BCD=613,B=562, CD=143, ABD=578, C=620, D=592, AB=639,BD=354, AD=257),graphType = Venn, vennLegend = list(A=

10、List 1, D=List 4, C=List 3, B=List2),vennGroups = 4) 四组比较韦恩图， 需要已知 15 种情况下的信息。鼠标划过显示信息，双击还可显示 固定信息窗口，窗口也可以托动交互图表导出和交互以第一 个三维散图点图为例：导出网页格式图片导入网页： 选择 Export 中的 Save as web page ，弹窗中输入或选择文件名，如果询问是否覆盖，点 yes 即可；结束后会显示是否网页显示，选择 Try again 即 网页中打开显示 (windows 中可能没有 ) 。 我们发现右上角存在一组工具箱，它存在非常多的交互功能。 右上角工具箱有 4 个

11、按扭，分别为保存图片、移动、探索数 据和全屏。其中探索数据中在复杂的操作面板，可以按组、 样品选择、查找等操作，功能强大，用户可以自行尝试挖掘 更多功能。更多实例和资源 vignette 查看更多示例 # 显示该 包中所有示例，目前有开始和额外两类 vignette(package = canvasXpress)# 分别展示每个示例 # 初级入门教程， 也是上面提到的例子 vignette(getting_started, package = canvasXpress)# 额外示例，包括数据分析过程 vignette(additional_examples, package = canvasXpress) 本文中就是讲的此软件官方教程，主要贡献是翻译和讲解。Shiny 小程序更强