2017-04-25 10 views
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Bokeh Chart with ugly legend placement私はflexdashboardsでrbokehを使っていくつかの動的なグラフを描いています。これは変数Classificationのカテゴリデータにマップされた棒グラフであるため、凡例を手動で作成することはできません。これは、rbokehが自動的に行うためです。r bokeh chart legend - うまく動かない

しかし、私は伝説とラベリングしていくつかの問題を抱えています:それは恐ろしく置かれ

  1. 、私はバーからそれを逃れるために左上隅に配置するために、Rをお伝えしたいと思いますコンテンツ。

  2. このグラフは、翻訳のための508に準拠する必要がありますベースチャート

  3. でマッピングされた変数のため、私は、標準legend =動作しませんを使用して(伝説に赤ab_lineをドロップし、それをラベル付けしたいと思いますフレックスダッシュボードはもちろんのこと、左の余白のボケツールやポップアップのキーもありますが、値とラベルは英語のままです。誰かがGoogleの翻訳に対応したチャートを作る方法はありますか?押出されたページを編集することが必要です....私はそこでそれを行うには、より多くの指針が必要です。

    figure(title=" Confirmed & Probable Cases by Year",width= 1400, height =350)%>% ly_bar(x=Year, y= count, position='stack', data=probConf, width=.9,hover=TRUE, legend=TRUE, color=Classification) %>% x_axis(label ='Year')%>% y_axis(label ='Cases')%>% ly_abline(v=17.5, legend=NULL, color = "red", width =1, alpha=.5)%>% [![enter image description here][1]][1]set_palette(discrete_color = pal_color(c("#ee9f00", "#ffcc66")))

答えて

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番号1に答えるために、あなたは(以下の例を参照し、それが他の人のために再現性があるように、私は、格子大麦データセットとprobConfデータを置き換えるに注意してください)伝説の配置を指定するlegend_locationを使用することができます。

figure(title = " Confirmed & Probable Cases by Year", width = 1400, 
    height = 350, legend_location = "top_left") %>% 
    ly_bar(x = variety, y = yield, position = "stack", data = lattice::barley, 
    width = 0.9, hover = TRUE, legend = TRUE, color = year) %>% 
    x_axis(label = "Year") %>% 
    y_axis(label = "Cases") %>% 
    ly_abline(v = "Svansota:1", color = "red", width = 1, alpha = 0.5) %>% 
    set_palette(discrete_color = pal_color(c("#ee9f00", "#ffcc66"))) 

#2はrbokehに達成することが現在は困難であるが、将来的に(マッピングされ、ユーザー定義の凡例エントリを混合)このような状況に対してよりロバストであるべきです。 ly_abline()が引数としてデータを受け入れる場合は、色をマッピングした変数を使用して問題を解決できます。非常にきれいではありません

一つの解決策は、手動でly_rect(各分類のためのly_rectへの1つのコール)で棒グラフのポリゴンを描画し、それらのためのカスタム凡例エントリを使用して、ly_ablineのカスタム凡例エントリを追加することです。

私は#3への答えは分かりません。

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ありがとうございました。 legend_locationを修正しました。この行では、メソッドの脚注を変更してメタデータを処理することに決めました。このバージョンでhover_alphaを設定する方法があるのだろうかと思っていました。私たちのチームは、ホバー上で50%になる暗いグラフに対して親和性を持っています。これは、これらのすべてが後方に働くことを意味します。私はPythonバージョンでそれを見て、ここに道があるのか​​疑問に思ったのですか? – sconfluentus

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