R ggplot2: множественные разбросы (образец против образца) [дубликат]

Вместо того, чтобы бросать код на вас, есть два понятия, которые являются ключом к пониманию того, как JS обрабатывает обратные вызовы и асинхронность. (это даже слово?)

Модель цикла события и параллелизма

Есть три вещи, о которых вам нужно знать; Очередь; цикл события и стек

. В широких упрощенных терминах цикл событий подобен диспетчеру проекта, он постоянно прослушивает любые функции, которые хотят запускать и взаимодействовать между очереди и стека.

while (queue.waitForMessage()) {
   queue.processNextMessage();
}

Как только он получает сообщение для запуска чего-то, он добавляет его в очередь. Очередь - это список вещей, которые ждут выполнения (например, ваш запрос AJAX). Представьте себе это так:

 1. call foo.com/api/bar using foobarFunc
 2. Go perform an infinite loop
 ... and so on

Когда одно из этих сообщений будет исполнено, оно выталкивает сообщение из очереди и создает стек, стек - это все, что нужно выполнить JS для выполнения инструкции в сообщение. Таким образом, в нашем примере ему говорят позвонить foobarFunc

function foobarFunc (var) {
  console.log(anotherFunction(var));
}

. Так что все, что foobarFunc должно выполнить (в нашем случае anotherFunction), будет вставлено в стек. исполняемый, а затем забытый - цикл события затем переместится на следующую вещь в очереди (или прослушивает сообщения)

. Главное здесь - порядок выполнения. Это

КОГДА что-то будет запущено

Когда вы совершаете вызов с использованием AJAX для внешней стороны или выполняете любой асинхронный код (например, setTimeout), Javascript зависит от ответ, прежде чем он сможет продолжить.

Большой вопрос, когда он получит ответ? Ответ в том, что мы не знаем, поэтому цикл событий ждет, когда это сообщение скажет: «Эй, забери меня». Если JS просто ждал этого сообщения синхронно, ваше приложение замерзнет, ​​и оно сосать. Таким образом, JS продолжает выполнение следующего элемента в очереди, ожидая, пока сообщение не будет добавлено обратно в очередь.

Вот почему с асинхронной функциональностью мы используем вещи, называемые обратными вызовами. Это похоже на обещание буквально. Как и в I , обещание что-то вернуть в какой-то момент jQuery использует специальные обратные вызовы, называемые deffered.done deffered.fail и deffered.always (среди других). Вы можете увидеть их все здесь

Итак, вам нужно передать функцию, которая в какой-то момент будет выполнена с переданными ей данными.

Поскольку обратный вызов не выполняется немедленно, но в более позднее время важно передать ссылку на функцию, которую она не выполнила. поэтому

function foo(bla) {
  console.log(bla)
}

, поэтому большую часть времени (но не всегда) вы пройдете foo не foo()

. Надеюсь, это будет иметь смысл. Когда вы сталкиваетесь с такими вещами, которые кажутся запутанными, я настоятельно рекомендую полностью прочитать документацию, чтобы хотя бы понять ее. Это сделает вас намного лучшим разработчиком.

88
задан Henrik 27 May 2015 в 09:17
поделиться

3 ответа

Возможно, вы захотите попробовать plotmatrix:

  library(ggplot2)
  data(mtcars)
  plotmatrix(mtcars[,1:3])

мне mpg (первый столбец в mtcars) не должен быть фактором. Я не проверял его, но нет причин, почему он должен быть таким. Однако я получаю график рассеяния:)


Примечание: для ссылки в будущем функция plotmatrix() была заменена функцией ggpairs() из пакета GGally, поскольку @ naught101 предлагает в другом ответе ниже на этот вопрос.

22
ответ дан Community 24 August 2018 в 02:23
поделиться

Я все время хочу это делать, но сюжетница - это дерьмо. Hadley рекомендует , используя пакет GGally . Он имеет функцию ggpairs , которая представляет собой значительно улучшенный парный сюжет (позволяет использовать в ваших кадрах данные непрерывные переменные). Он отображает разные графики в каждом квадрате в зависимости от типов переменных:

library(GGally)
ggpairs(iris, aes(colour = Species, alpha = 0.4))

enter image description here [/g3]

190
ответ дан 3 revs, 3 users 88% 24 August 2018 в 02:23
поделиться

Если вы хотите получить объект ggplot (а не ggmatrix, как в случае ggpairs()), решение состоит в том, чтобы дважды расплавить данные, а затем ggplot с фасеткой. facet_wrap будет лучше, чем facet_grid при ограничении площади графика, если задан параметр scales = 'free'.

require(ggplot2) 
require(dplyr)
require(tidyr)

gatherpairs <- function(data, ..., 
                        xkey = '.xkey', xvalue = '.xvalue',
                        ykey = '.ykey', yvalue = '.yvalue',
                        na.rm = FALSE, convert = FALSE, factor_key = FALSE) {
  vars <- quos(...)
  xkey <- enquo(xkey)
  xvalue <- enquo(xvalue)
  ykey <- enquo(ykey)
  yvalue <- enquo(yvalue)

  data %>% {
    cbind(gather(., key = !!xkey, value = !!xvalue, !!!vars,
                 na.rm = na.rm, convert = convert, factor_key = factor_key),
          select(., !!!vars)) 
  } %>% gather(., key = !!ykey, value = !!yvalue, !!!vars,
               na.rm = na.rm, convert = convert, factor_key = factor_key)
}

iris %>% 
  gatherpairs(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width) %>% {
  ggplot(., aes(x = .xvalue, y = .yvalue, color = Species)) +
      geom_point() + 
      geom_smooth(method = 'lm') +
      facet_wrap(.xkey ~ .ykey, ncol = length(unique(.$.ykey)), scales = 'free', labeller = label_both) +
      scale_color_brewer(type = 'qual')
}

5
ответ дан mjktfw 24 August 2018 в 02:23
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: