R Shiny：在plotOutput中创建非反应性背景

我正在尝试构建一个闪亮的应用程序，我可以在其中交互式地更改绘图。我希望绘图在几毫秒内发生变化，并且由于变化仅包括添加一些点，这实际上是可能的。

可重现的示例包含此想法的抽象。第一个示例绘制了一个散点图，我可以交互地更改点数。这基本上立即发生。我将这部分图称为“反应层”。

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  
  sliderInput(inputId = "slider_input", label = "Reactive values:", min = 1, max = 100, value = 10),
  plotOutput(outputId = "plotx")
  
)

quick_server <- function(input, output, session){
    
  output$plotx <- renderPlot({
    
    # reactive layer
    plot(
      x = sample(x = -4:4, size = input$slider_input, replace = T), 
      y = sample(x = -4:4, size = input$slider_input, replace = T)
      )
    
  })
  
}

shinyApp(ui = ui, server = quick_server)

问题是，我想要交互式更改的图始终包含许多数据点的“缓慢非反应层”，这些数据点不反应并且永远不会改变。由于该数据集的大小以及renderPlot()总是重新绘制它，我交互式地改变“反应层”的速度急剧下降。

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  
  sliderInput(inputId = "slider_input", label = "Reactive values:", min = 1, max = 100, value = 10),
  plotOutput(outputId = "plotx")
  
)

slow_server <- function(input, output, session){
  
  base_data <- reactiveVal(value = data.frame(x = rnorm(n = 200000), y = rnorm(n = 200000)))
  
  output$plotx <- renderPlot({
    
    # slow non reactive layer
    plot(x = base_data()$x, y = base_data()$y)
    
    # reactive layer
    points(
      x = sample(x = -4:4, size = input$slider_input, replace = T),
      y = sample(x = -4:4, size = input$slider_input, replace = T), 
      col = "red", 
      cex = 5, 
      pch = 19
      )
    
  })
  
}

shinyApp(ui = ui, server = slow_server)

由于基础数据和结果图（这里是点云）永远不会改变，这是相当令人烦恼的renderPlot()总是重新绘制所有内容（两个“层”）。有没有办法“隔离”从非反应数据集创建的图？这样不具有反应性的层就不会被重新绘制？

我已经尝试使用 ggplot2 并创建一个稳定的层

big_data_frame <- data.frame(x = rnorm(n = 200000), y = rnorm(n = 200000))

steady_layer <- reactiveVal(value = geom_point(data = big_data_frame, mapping = aes(x = x, y = y))

然后创建这样的情节

output$plotx <- renderPlot({

  small_df <- 
   data.frame(
      x = sample(x = -4:4, size = input$slider_input, replace = T),
      y = sample(x = -4:4, size = input$slider_input, replace = T)
    )
  
   ggplot() + 
    steady_layer() +
    geom_point(data = small_df, mapping = aes(x = x, y = y) 
    
})

但这并没有帮助，因为重新绘制过程需要时间而不是创建 ggplot 图层本身。

尽管我可以想象解决方案可能是创建大图的 .png 并将其用作 HTML 和 CSS 的背景output$plotx通过使其成为反应式 UI，我无法成功操作 HTML 和 CSS。

任何帮助表示赞赏。非常感谢！

你需要了解如何renderPlot作品。它使用 Rpng函数首先创建一个png，然后将其发送到客户端浏览器。当绘图的数据发生变化时，会重新创建此 png。因此，重新绘制 png 的一部分是不可能的。因此，向现有绘图添加点将始终使用slow points + new points，所以在目前的shiny机制下，不重新计算这些慢点是不可能的。一个可能的选择是使用plotly with proxy https://plotly-r.com/linking-views-with-shiny.html。它由 HTML 和 Javascript 组成，所以是的，您可以通过部分更新来完成。详细内容见链接，此处不再赘述。就我个人的经验来说，它的速度不是你想要的那么快到毫秒级。

所以我在这里给你一个聪明的技巧：为什么我们要在同一个地块上更新？我们可以使用一张图作为背景，虽然速度很慢，但我们只渲染一次，而且我们永远不会再碰它。然后我们更新另一个只有几个点的图，并将该图堆叠在慢速图的顶部。

具体方法如下：

1. 添加一些 CSS 技巧来进行堆叠
2. 渲染缓慢的情节
3. 以透明度渲染快速绘图

library(shiny)
library(ggplot2)
ui <- fluidPage(
    
    sliderInput(inputId = "slider_input", label = "Reactive values:", min = 1, max = 100, value = 10),
    div(
        class = "large-plot",
        plotOutput(outputId = "plot_bg"),
        plotOutput(outputId = "plotx")
    ),
    tags$style(
        "
        .large-plot {
            position: relative;
        }
        #plot_bg {
            position: absolute;
        }        
        #plotx {
            position: absolute;
        }
        "
    )
    
    
)

slow_server <- function(input, output, session){
    
    base_data <- reactiveVal(value = data.frame(x = rnorm(n = 200000), y = rnorm(n = 200000)))
    
    output$plot_bg <- renderPlot({
        ggplot(base_data()) +
            geom_point(aes(x,y)) +
            scale_x_continuous(breaks = -4:4) +
            scale_y_continuous(breaks = -4:4) +
            xlim(-5, 5) +
            ylim(-5, 5)
    })
    output$plotx <- renderPlot({
        data.frame(
            x = sample(x = -4:4, size = input$slider_input, replace = T),
            y = sample(x = -4:4, size = input$slider_input, replace = T)
        ) %>% 
            ggplot() +
                geom_point(aes(x,y), color = "red", size = 3) + 
                scale_x_continuous(breaks = -4:4) +
                scale_y_continuous(breaks = -4:4) +
            theme(
                panel.background = element_rect(fill = "transparent"),
                plot.background = element_rect(fill = "transparent", color = NA), 
                panel.grid.major = element_blank(), 
                panel.grid.minor = element_blank(), 
                legend.background = element_rect(fill = "transparent"), 
                legend.box.background = element_rect(fill = "transparent")
            )+
            xlim(-5, 5) +
            ylim(-5, 5)
    }, bg="transparent")
    
}

shinyApp(ui = ui, server = slow_server)