Integration with geom_phylopic()
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- plotly, r
研究方向
首先，執行提供的 R reprex，搭配 geom_phylopic() 和 ggplotly()，以重現不支援的 geom 錯誤。閱讀現有的 ggplotly() 對不支援 geom 的處理方式，並確認如何測試此整合。完成的標準是：範例能透過 ggplotly() 進行渲染而不出現實作錯誤，同時保留繪製的 phylopic 圖像和 tooltip 行為。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Hello,
When developing a shiny app for a data visualisation dashboard, I encountered an issue that geom_phylopic() isn't integrated with plotly yet. I have pasted the error below. Is there any plans to have this integrated? I (think I) have created a reprex showing two plots that work and the one with plotly with the error.
Thanks,
Jo
geom_GeomPhylopic() has yet to be implemented in plotly.
If you'd like to see this geom implemented,
Please open an issue with your example code at
https://github.com/ropensci/plotly/issues
library(rphylopic)
library(ggplot2)
library(plotly)
# get image from phylopic and set up df
silhouette.img <- get_phylopic(uuid = get_uuid(name = "Sphyrnidae", n=1)) # hammerhead
silhouette.df <- data.frame(x=1, y=9)
# make some fake data
df = data.frame(x=c(1:10),
y=c(1:10))
# this plot works
p = ggplot() +
geom_point(data = df, aes(x=x, y=y)) +
theme_bw() +
# geom_phylopic(data = silhouette.df, aes(x = x, y = y),
# size = 1, col='purple',
# img = silhouette.img) +
xlim(0,10)
p %>% ggplotly(tooltip = c("x"))
# this plot works
p = ggplot() +
geom_point(data = df, aes(x=x, y=y)) +
theme_bw() +
geom_phylopic(data = silhouette.df, aes(x = x, y = y),
size = 1, col='purple',
img = silhouette.img) +
xlim(0,10)
p
# this plot does not work
p = ggplot() +
geom_point(data = df, aes(x=x, y=y)) +
theme_bw() +
geom_phylopic(data = silhouette.df, aes(x = x, y = y),
size = 1, col='purple',
img = silhouette.img) +
xlim(0,10)
p %>% ggplotly(tooltip = c("x"))
- 主要語言
- R
- 星號
- 2.7k
- 分支
- 640
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
- 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
- 沒有 Pull Request 範本
- 閱讀貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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