ggplot中的geom_tile在ggplotly中失真

Question

我试图将由ggplot创建的geom_tile绘图转换为ggplotly。然而，在plotly中，瓷砖会变形。 使用geom_raster也会出现相同的问题。

示例：

library(ggplot2)
library(plotly)
set.seed(1)
n <- 10
X <- data.frame(xcoord = sample(1:10, n, replace = TRUE),
                ycoord = sample(1:10, n, replace = TRUE),
                value = runif(n))
gg <- ggplot(X) + geom_tile(aes(x = xcoord, y = ycoord, fill = value))
ggplotly(gg)

- mat

---

很好的问题。我能够重现这个错误，但不知道为什么会发生。 - Rich Pauloo

这似乎是一个未解决的问题：https://github.com/plotly/plotly.R/issues/1957 - Waldi

Answer 1

看一下plotly的代码这里（以下是摘录），似乎栅格只对数据集中可用的任何x和y值进行定义，其余部分由plotly代码决定。

geom2trace.GeomTile <- function(data, params, p) {
  x <- sort(unique(data[["x"]]))
  y <- sort(unique(data[["y"]]))
  # make sure we're dealing with a complete grid
  g <- expand.grid(x = x, y = y)
  g$order <- seq_len(nrow(g))
  g <- merge(g, data, by = c("x", "y"), all.x = TRUE)
  g <- g[order(g$order), ]
...

对于示例数据，此代码生成以下数据，其中灰色区域为NA，空白区域仅为未定义。所有扭曲/拉伸都发生在未定义的区域。

ggplot(g, aes(x = x, y = y, fill = value)) + geom_tile()

因此，解决方法之一（在 plotly 包之外）是手动确保整个 x/y 范围内都有（NA）数据可用，这样当图形转换为 plotly 时，expand.grid 会生成足够密集的网格。

set.seed(1)
X1 <- data.frame(xcoord = c(sample(1:10, n, replace = TRUE), 1:10),
                ycoord = c(sample(1:10, n, replace = TRUE), 1:10),
                value = c(runif(n), rep(NA, 10)))
gg1 <- ggplot(X1) + geom_tile(aes(x = xcoord, y = ycoord, fill = value))
ggplotly(gg1)

更新

虽然上面的例子演示了在数据集中对于任何x和y只需要一个值就足够，但是我还会添加一个更加简洁的解决方案，正如评论中Waldi所建议的那样。通过（自动）提前生成完整的网格，可以减少对plotly翻译的依赖。对于不同于1的网格间距，当然需要调整序列。

# X: original dataframe as defined in the question
X2 <- tidyr::expand_grid(
  xcoord = seq(min(X$xcoord), max(X$xcoord)), 
  ycoord = seq(min(X$ycoord),max(X$ycoord))
  ) %>%    
  dplyr::left_join(X, by=c('xcoord','ycoord'))
gg2 <- ggplot(X2) + geom_tile(aes(x = xcoord, y = ycoord, fill = value))
ggplotly(gg2)

- pholzm

---

自动生成网格，如此处所述：X <- tidyr::expand_grid(xcoord = seq(min(X$xcoord),max(X$xcoord)), ycoord = seq(min(X$ycoord),max(X$ycoord))) %>% dplyr::left_join(X,by=c('xcoord','ycoord')) - Waldi

谢谢@Waldi，我已经将这个添加到答案中了。 - pholzm