为包含许多 'layers' 的详细地图优化 Shiny + Leaflet 性能

Question

我想制作一个闪亮的应用程序，其中等值线图的着色基于用户可以许多可能的定量变量之一的数值 select从。在简单的情况下，这很简单，但是当我们有 20 多个变量且具有非常详细的形状文件（~2300 个多边形）时，我不确定最佳实践。

变量之间可能完全独立，例如 'Total Population' 或 'Average Temperature'，这可能相关也可能不相关，但其中一些变量将具有时间关系，例如 'Total Population' 在 3 个或更多时间点。

我使用的主要 shapefile 之一是 ABS Statistical Area 2。下面我给出了澳大利亚的人口密度（总数 population/area）和悉尼的放大视图，以更好地表达我感兴趣的细节水平。

澳大利亚 悉尼

我已将 shapefile 读入 R 并使用 rmapshaper 包中的 ms_simplify() 函数大大减少了点的 complexity/number。

现在就 Shiny 和传单而言，这就是我一直在做的事情：

在 server.R 中定义 server 对象之前，我构建了一个具有所有所需 'layers' 的主地图对象。也就是说，一个带有许多 addPolygon() 调用的传单来定义每个 'layer'（组）的颜色。

# Create main map
primary_map <- leaflet() %>% 
addProviderTiles(
    providers$OpenStreetMap.BlackAndWhite,
    options = providerTileOptions(opacity = 0.60)
) %>% 
# Layer 0 (blank)
addPolygons(
    data = aus_sa2_areas,
    group = "blank"
) %>% 
# Layer 1
addPolygons(
    data = aus_sa2_areas,
    fillColor = ~palette_layer_1(aus_sa2_areas$var_1),
    smoothFactor = 0.5,
    group = "layer_1"
) %>%

...

# Layer N
addPolygons(
    data = aus_sa2_areas,
    fillColor = ~palette_layer_n(aus_sa2_areas$var_n),
    smoothFactor = 0.5,
    group = "layer_n"
) %>% ...

然后使用 hideGroup() 隐藏第一层，这样地图的初始渲染看起来不会很傻。
```
hideGroup("layer_1") %>% 
hideGroup("layer_2") %>% 
...
hideGroup("layer_n")
```
在 Shiny 应用程序中，使用单选按钮 (layer_selection)，用户可以 select 他们想看的 'layer'。我使用 observeEvent(input$layer_selection, {}) 来观察单选按钮选项的状态。为了更新绘图，我使用 leafletProxy() 和 hideGroup() 隐藏所有组，然后使用 showGroup() 取消隐藏 selected 图层。

对于缺少可重现的示例，我深表歉意。

问题

如何优化我的代码？我渴望让它更高效 and/or 易于使用。我发现对每一层 selection 使用 hideGroup()'s/showGroup() 比对空白地图使用 addPolygon() 快得多，但这会导致应用程序采取加载时间非常长。
我可以更改为多边形着色的变量，而无需重新绘制或再次添加这些多边形吗？澄清一下，如果我有 2 个不同的变量要绘制，都使用相同的形状数据，我是否必须执行 2 个不同的 addPolygon() 调用？
是否有更自动的方法根据所需的调色板（来自 viridis 包？）为每一层的多边形着色。现在我发现为每个变量定义一个新的调色板，相当麻烦，例如：
```
palette_layer_n <- colorNumeric(
    palette = "viridis",
    domain = aus_sa2_areas$aus_sa2_areas$var_n
)
```

附带问题

ABS 网站上的 this map 如何运作？它可以非常详细，但响应速度极快。将网格块细节与 SA2（2310 个多边形）进行比较，示例如下：

Answer 1

由于您还没有得到任何答案，我将 post 基于一个 简单示例 的一些可能对您有帮助的事情。

如果你的是可复制的当然会更容易；我想环顾四周你已经看到有几个相关的问题/请求（关于重新着色多边形），而似乎还没有真正的解决方案已经进入任何版本（传单）。

通过下面的解决方法，您应该能够避免多个 addPolygons 并且可以覆盖任意数量的变量（现在我只是将一个变量硬编码到 modFillCol尽管打电话）。

library(leaflet)
library(maps)
library(viridis)

mapStates = map("state", fill = TRUE, plot = FALSE)

# regarding Question 3 - the way you set the domain it looks equivalent
# to just not setting it up front, i.e. domain = NULL
myPalette <- colorNumeric(
  palette = "viridis",
  domain = NULL
)

mp <- leaflet(data = mapStates) %>%
  addTiles() %>%
  addPolygons(fillColor = topo.colors(10, alpha = NULL), stroke = FALSE)

# utility function to change fill color
modFillCol <- function(x, var_x) {
  cls <- lapply(x$x$calls, function(cl) {
    if (cl$method == "addPolygons") {
      cl$args[[4]]$fillColor <- myPalette(var_x)
    }
    cl
  })
  x$x$calls <- cls
  x
}

# modify fill color depending on the variable, in this simple example
# I just use the number of characters of the state-names
mp %>%
  modFillCol(nchar(mapStates$names))

为包含许多 'layers' 的详细地图优化 Shiny + Leaflet 性能

Optimising Shiny + Leaflet performance for detailed maps with many 'layers'

r

shiny

gis

choropleth

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