R语言 ggvis与ggplot的区别

R编程语言提供了许多工具和包，可以通过交互式绘图来可视化数据点。这些图可以用不同的标题和颜色方案进行注释或定制，以提高所绘数据的可读性。

ggvis

R中的ggvis包用于数据的可视化。它也被用来创建交互式网络图形。它也被用来创建交互式的图形和图画。它是ggplot包的一个补充。它提供了在工作空间建立HTML图形的框架。该软件包可以通过以下命令下载并安装到工作空间中。

install.packages("ggvis")

# installing the reqd library
library("ggvis")
  
# creating a data frame 
data_frame <- data.frame(
  col2 = 1:8,
  col3 = LETTERS[1:8]
)
print ("Data Frame")
print(data_frame)
  
# plotting the col2 and col3 of data frame
layer_points(ggvis(data_frame, x = ~col2, y = ~col3))

输出

[1] "Data Frame" 
col2 col3 
1    1    A 
2    2    B 
3    3    C 
4    4    D 
5    5    E 
6    6    F 
7    7    G 
8    8    H

R语言中ggvis与ggplot的区别

ggplot

ggplot2包是一个强大而广泛使用的图形可视化包。它可以用来为绘制的图形提供大量的美学映射。这个包在R中广泛使用。可以用以下命令下载并安装到工作空间中。

install.packages("ggplot2")

ggplot方法可以用来创建一个ggplot对象。该图形对象通过提供数据和其各自的点来创建图画。数据既可以用点来绘制，也可以用线来绘制。

ggplot(data, aes = )

参数:

data – 要绘制的数据
aes – 美学映射

# installing the reqd library
  
library("ggplot2")
  
# creating a data frame 
data_frame <- data.frame(
  col2 = 1:8,
  col3 = LETTERS[1:8]
)
print ("Data Frame")
print(data_frame)
  
# plotting the col2 and col3 of
# data frame
ggplot(data_frame,aes(col2,col3))+
  geom_point()

输出

[1] "Data Frame" 
 col2 col3 
1    1    A 
2    2    B 
3    3    C 
4    4    D 
5    5    E 
6    6    F 
7    7    G 
8    8    H

R语言中ggvis与ggplot的区别

ggvis和ggplot的区别表

下表用来说明这两个软件包的区别。

ggvis	ggplot
可以用于构建静态和交互式绘图。	可以只用于构造静态图。
需要ggvis包	需要ggplot2软件包
更快	较慢
构建简单的图	构建复杂但优雅的图
它不支持一个好的注释框架	它支持一个好的注释框架
不容易输出普通图像文件。	可以快速输出普通的图像文件。