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大家好，本堂課主要跟大家解說，如何在R 裡面處理新時代的互動式繪圖與新型態的數據。
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我們會介紹的是googleVis套件。 請同學安裝googleVis
check_then_install("googleVis", "0.5.10")關卡 3
請同學載入googleVis套件。
library(googleVis)關卡 4
同學請打開vignette("googleVis_examples", package = "googleVis")， 我們簡單用這個文件做範例。
vignette("googleVis_examples", package = "googleVis")關卡 5
在第一章Line chart的部份，同學可以把滑鼠移動到線上。 這就是用網頁技術做視覺化的好處：圖形可以「直接」跟使用者互動，而不需要透過程式碼。
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然而googleVis的API設計，需要我們完全自行整理資料。 因此我們得先載入dplyr。 請同學安裝dplyr或是輸入skip()跳過。
check_then_install("dplyr", "0.4.3")關卡 7
請同學載入dplyr。
library(dplyr)關卡 8
請同學輸入： dat1 <- group_by(hsb, race, sex) %>% summarise(math.avg = mean(math))。
dat1 <- group_by(hsb, race, sex) %>% summarise(math.avg = mean(math))關卡 9
接著我們輸入：g <- gvisBarChart(dat1)建立一個gvis物件。 如果同學探索這個物件，會發現它是一個網頁的HTML。
g <- gvisBarChart(dat1)關卡 10
接著，我們輸入：plot(g)。
plot(g)關卡 11
同學的電腦瀏覽器中會打開一個網頁，上面繪製著一份barchart。 如果我們把滑鼠移上去，還會跳出確切的值。
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然而，gvisBarChart接收資料的邏輯和dplyr所整理出的資料不太一致。 gvisBarChart將操作顏色的類別，放在data.frame的column方向。 因此，我們需要用一個可以快速做轉換的套件。 請同學輸入skip()檢查是否有安裝reshape2套件。 若無，課程會自動安裝該套件。
check_then_install("reshape2", "1.4.1")關卡 13
請同學載入reshape2。
library(reshape2)關卡 14
接著我們執行：dcast(dat1, race ~ sex)。
dcast(dat1, race ~ sex)關卡 15
同學會看到sex欄位被拉到data.frame的欄位，也就是female和male各一欄。
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讓我們把這筆資料提供給gvisBarChart後呈現在網頁上。 請同學輸入：dcast(dat1, race ~ sex) %>% gvisBarChart() %>% plot()。
dcast(dat1, race ~ sex) %>% gvisBarChart() %>% plot()關卡 17
這次就會看到不同的性別有著不同的顏色。
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接著我們挑出read和math做scatter plot。 請同學輸入：select(hsb, read, math) %>% gvisScatterChart() %>% plot()。
select(hsb, read, math) %>% gvisScatterChart() %>% plot()關卡 19
目前googleVis整合了google Chart API，提供了許多功能。 但是和ggplot2相比，它的功能仍是相對簡單。 googleVis這類套件帶給R社群的影響，是讓大家了解javascript based的繪圖引擎所帶來的可能性。
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傳統的視覺化工具需要使用者與R互動，技術門檻很高。 但是javascript等網頁技術則可以大幅度的降低這類技術門檻。
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因此，現在R 與javascript整合的套件可說是百花齊放，可惜目前為止我還沒有注意到有一套像ggplot2一樣有代表性的套件出現。
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googleVis也帶來了傳統R所沒有提供的繪圖類型。例如：Sankey Diagram。
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請同學輸入：gvisSankey(dat_sk) %>% plot()。
gvisSankey(dat_sk) %>% plot()關卡 24
這張圖描述了兩個state之間的流動。 舉例來說，如果我們知道去年購買不同品牌筆電的消費者，今年各自是買哪一個品牌的筆電，那透過分析品牌間的數據變化，我們就可以利用Sankey Diagram來觀察變化 的細節。
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接著，請同學輸入： gvisCalendar(TWII) %>% plot。
gvisCalendar(TWII) %>% plot關卡 26
這是拿台股指數搭配googleVis提供的月曆API所繪製的圖。 我們可以從中清楚的看到台股停止交易(或是yahoo沒有抓到資料)的日期，大部份為週末。 這類和人的活動很相關的資料，使用googleVis進行呈現，會比直接用傳統的line chart還要容易發現數據和周末等日期之間的相關性。
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還有其他範例，如：gvisOrgChart(Regions) %>% plot則是拿來繪製組織圖的選擇。
gvisOrgChart(Regions) %>% plot關卡 28
接著我們介紹ggmap這個可以處理地理資料的套件。 請同學輸入skip()檢查有無安裝ggmap。
check_then_install("ggmap", "2.6.1")關卡 29
接著，請載入ggmap。
library(ggmap)關卡 31
同學可以看到，eq中有提供地震的位置(經緯度：longitude, latitude)和地震的規模(mag)。
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接著我們示範一次如何將地震畫在地圖中。 首先我們要先從google拿到圖資。 請同學輸入：twmap <- try(get_map("Taiwan", 3), silent = TRUE)。 第一個參數是告訴google我們要抓取的圖資的位置。 第二個參數則是地圖的範圍大小，值從3（世界規模）到21（建築物的規模）。
twmap <- readRDS(.get_path("twmap.Rds"))關卡 33
接著請同學輸入: skip()來確認圖資是否確實載入。
if (class(twmap)[1] == "try-error") twmap <- readRDS(.get_path("twmap.Rds"))關卡 34
我們接著建立ggplot物件：g <- ggmap(twmap, extent = "device")。
g <- ggmap(twmap, extent = "device")關卡 35
我們輸入g看一下剛剛抓回來的圖資。
g關卡 36
接著請同學輸入：g + geom_point(aes(x = longitude, y = latitude), data = eq)， 來繪製新的圖層標示地震位置。
g + geom_point(aes(x = longitude, y = latitude), data = eq)關卡 37
接著請同學輸入：g + geom_point(aes(x = longitude, y = latitude, size = mag), data = eq)， 來用點的大小表示地震規模。
g + geom_point(aes(x = longitude, y = latitude, size = mag), data = eq)關卡 38
如果同學熟悉ggplot2的話，ggmap應該就可以很快的上手了。
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最後我們請同學利用之前所學，從pirate_path中爬取經緯度，再利用ggmap將海盜的通報事件畫到地圖上。
src <- readLines(file(pirate_path, encoding = "BIG5"))
tmp <- strsplit(src, readLines(.get_path(".hw"))[2])
key <- sapply(tmp, "[[", 1)
is_target <- key == readLines(.get_path(".hw"))[1]
value <- sapply(tmp[is_target], "[[", 2)
pirate <- data.frame(
lat = substring(value, 3, 4) %>% as.numeric + substring(value, 6, 7) %>% as.numeric / 60,
log = substring(value, 12, 14) %>% as.numeric + substring(value, 16, 17) %>% as.numeric / 60)
if (!exists("twmap")) twmap <- readRDS(.get_path("twmap.Rds"))
g <- ggmap(twmap, extent = "device")
g + geom_point(aes(x = log, y = lat), data = pirate)