Day 28- R語言 互動式資料視覺化
(前言：內個，我只是個剛接觸程式設計的小萌新，如果內文內容、程式碼、統計資料圖寫或畫的不對，還請各位大大指教 Orz)

今天要來學互動式資料視覺化的方法。這次使用的主要是ggvis套件，要使用本篇的程式碼前先記得安裝並啟用ggvis套件喔

還有還有，我們的cp空氣品質資料組又強勢回歸啦 ˊˇˋ（被賞巴掌），如果要參考這個資料組的話，請回到第22或第23天的文章看看這組資料是長什麼樣子的

要用ggvis繪圖用ggvis()函數就好， 現在我們來了解基本的ggvis函數文法，程式碼如下：

資料框名稱 %>%
ggvis(x軸資料, y軸資料) %>%
	layer_圖表形式()

首先先指定資料框名稱，再來使用piping 方式將資料框指定到ggvis函數上，然後在ggvis函數裡指定x, y軸資料，再來pipe到layer圖表樣式上，例如：layer_point, layer_histogram等

那話不多說，來畫圖吧。我們先畫一張沒有互動元素的圖表，用的是cp空氣品質資料組的PM2.5, PM10及TEMP資料，PM2.5作x軸資料，PM10做y軸資料，TEMP當作點的填滿，程式碼如下：

cp %>%
  ggvis(~PM2.5, ~PM10, fill = ~cp$TEMP )%>%
  layer_points()

除了剛剛介紹的基礎文法之外，我有在ggvis裡面加上fill引數，這代表將點填滿的依據資料。就像在這張圖裡，溫度範圍是-6到22，由深藍至淺藍標示。除了填滿之外，還可以設定其他的樣式：stroke在點外加上一個顏色圈圈，size則用點的尺寸表示不同分組，shape用點的形狀表示不同分組，opacity為設定透明度。

這邊補充一點，就是ggvis畫出來的圖要在RStudio的右下角的viewer檢視，不是在plot檢視喔 :D

接下來看的是互動式資料視覺化，要做互動式資料視覺化很簡單，只要在ggvis函數裡加上一些引數就好了。如果今天要讓上面的圖表能夠改變點的大小，我們只要這樣寫就好：

cp %>%
  ggvis(~PM2.5, ~PM10, size := input_slider(10, 100) )%>%
  layer_points()

可以看到，這邊多了一個input_slider(10,100)的引數，這個引數可以在圖表下方多一個滑桿，調整點的大小。範例圖片：（左邊點大小12, 右邊90）

另外，可以增加多於一個資料互動的引數，像是點的大小size與透明度opacity互相結合，寫出下列程式碼：

cp %>%
  ggvis(~PM2.5, ~PM10, size := input_slider(10, 100), opacity := input_slider(0,1))%>%
  layer_points()

並產出下面的圖片（點大小70，透明度0.51）

最後我們做cp 空氣品質資料組中的WSPM(懸浮粒子物質指數)折線圖，最基礎的程式碼如下：

cp %>%
  ggvis(~WSPM)%>%
  layer_densities()

輸出圖片如下：

但是，折線圖的種類不只一種，ggvis 內建的折線圖種類總共有好幾種，因此我們的任務就是做一個選單跟一個滑桿，控制折線圖的種類及橫軸範圍(bandwidth)。程式碼如下：

cp %>% 
  ggvis(~WSPM) %>%
  layer_densities(adjust = input_slider(0.01, 5, value = 4, 
                                        step = 0.02, 
                                        label = "Bandwidth adjustment"),
                  kernel = input_select(
                    c("Gaussian" = "gaussian",
                      "Epanechnikov" = "epanechnikov",
                      "Rectangular" = "rectangular",
                      "Triangular" = "triangular",
                      "Biweight" = "biweight",
                      "Cosine" = "cosine",
                      "Optcosine" = "optcosine"),
      label = "Kernel")
  )

首先一樣先指定WSPM資料組，接下來指定畫密度圖(layer_densities)，裡面有兩個引數，adjust及kernel。Adjust調整x軸的縮放程度，數字小放大，數字大縮小，裡面有0.01及5兩個數字，代表允許滑桿縮放範圍，value指定預設縮放程度，step 0.02代表滑桿上每一格的間距，label則是滑桿名稱
接下來是kernel部分，kernel部分可以指定密度圖樣式，有gaussian, epanechnikov, rectangular, triangular, biweight, cosine, optcosine等樣式，最後標籤為kernel。

繪圖結果如下：

（kernel: triangular, bandwidth: 0.96）

今天就先學到這邊吧 ˊˇˋ
明天沒有意外的話應該也是繼續寫資料視覺化，只不過要換一個套件喔

參考資料：

1. ggvis官方網站 https://ggvis.rstudio.com/ggvis-basics.html
2. 資料科學與R語言 https://yijutseng.github.io/DataScienceRBook/InteractiveGraphics.html