我想稍微扩展一下 Dianne Cook 的回答。正如她所说，ggplot2 用于创建静态图，ggvis 用于交互式图。这有很多含义：

文件类型 ggvis 输出是 HTML，包括 CSS 和 javascript 文件。ggvis 自然不会输出普通的图片文件。ggplot2 输出普通图像，然后可以将其嵌入 HTML 或 pdf 或 gif 或电子邮件或其他任何内容。ggvis，如果你想通过电子邮件发送文件，你正在压缩一个 HTML 文件目录，以便在浏览器中查看。

动画 这样做的结果是，如果你想创建一个动画，你可以在 ggplot2 中制作帧并合并它们，但是用 ggvis 没有自然的方法来做到这一点。ggvis 以交互方式为“现场”制作动画，但这些是不同类型的动画。如果每帧发生的事情比 ggvis 可以处理的多，那么您就无法通过生成图像并在后台制作电影来解决这个问题（至少以自然的方式）。同样，用户无法从 ggvis 下载电影或 gif 文件进行重播。

现在在我当前的项目中，我从 ggplot2 切换到 ggvis，因为 ggplot2 对于交互式动画来说太慢了。但是，我还希望用户在玩弄设置后能够单击“开始”并下载他们所做的全速、流畅的动画电影。我还没有想出如何使用 ggvis 来做到这一点，但使用 ggplot2 将是蛋糕。

速度 ggvis 比 ggplot2 快很多很多很多，尤其是在更改数据时。每个 ggplot2 图都有一秒或几秒的延迟。ggvis 在您第一次创建绘图时有第二个左右，之后更改数据是无缝的 - ggvis 可以“反应性地”链接到数据，因此它会在数据更改时自行更新。使用 ggplot2，整个情节将被重新绘制。

样式和外观 ggplot2 图乍一看似乎比 ggvis 图好一些。ggplot2 绘图非常优雅。ggvis 情节更简单，但它们在我身上生长。还有 ggplot2 的扩展，例如 xkcd 和 wesanderson 包，其中没有 ggvis 的模拟。ggplot2 的情节看起来都像是由同一个人（ggplot2 的作者）制作的，一段时间后就会厌倦。

完整性 至少到目前为止，您可以在 ggplot2 中创建 ggvis 不支持的绘图类型。例如，ggvis 中没有“地毯”绘图元素。我见过一两个用 ggvis 制作的 choropleths，但还没有自然的内置支持。ggplot2 有极坐标（即饼图），而 ggvis 没有。ggvis 中也缺少（在 ggplot2 或 ggplot2 扩展中可用）：boxplots；等高线图；自然热图；自然相关图；点图；小提琴情节；网络图；树状图。当然，我确信一些非常聪明的人可以在 ggvis 中创建所有这些，但我没那么聪明。

Annotations ggplot2 有一个非常好的，可能未充分利用的注释框架。ggvis 没有。

子图和分面 ggplot2 有一个非常好的，但可能相当有限的“分面”功能。您还可以使用 grid 包组合多个 ggplot2 图。到目前为止，你不能用 ggvis 做任何事情。ggvis 图不能组合成单个图像（因为它们不是图像，它们是“实时”网页），并且它不支持任何类型的刻面或子图。这应该是在管道中。

视觉灵活性ggplot2 希望每个情节看起来都一样，这意味着作者喜欢风格。例如，无法在 ggplot2 中绘制具有多个 y 轴的图。ggvis可以。ggvis 比 ggplot2 灵活得多。做一些事情要容易得多，比如隐藏图例、将多个图例合并为一个、对同一情节上的不同事物使用不同的比例等。

深度可定制性 如果你想创建一个新的智能比例，在 ggplot2 中做到这一点并不难（尽管它很混乱）。似乎没有办法在 ggvis 中做很多事情。也许它只是还没有。

时间序列ggplot2 不喜欢绘制时间序列。它可以，但它不想。实际上他们都不想；两者都坚持在 data.frame 中输入数据，并且它们无法处理 xts 或 zoo 对象。它们也没有用于切片时间序列的内置功能。但是 ggvis 并没有像 ggplot2 那样对时间序列进行反击。我想，部分原因是它更新 ggvis 图中的数据非常快。如果你想绘制一个时间序列，你将不得不击败任何一个提交，但 ggvis 对它的被动攻击性要小得多。

它们是相同的语法吗？ 有点……他们之间有很多共同点，学习以一种风格思考将有助于适应另一种风格。特别是，两者都被设计成所有的绘图调用都在一行代码中相互传递。这样做的主要优点是它使调试和分析变得非常困难，并且基本上使诸如 Rstudio 之类的调试/分析功能变得无用。除此之外，它们在语法上完全不同。ggplot2 中一些很难的事情在 ggvis 中很容易。ggplot2 中一些简单的事情在 ggvis 中是不可能的。反之亦然。（我对 ggvis 做事的方式有一点偏好，我觉得这更容易理解。）

Bugs ggvis 还是有不少的。有时它的行为很奇怪。但是，有时，由于需要花费数小时才能解决并且几乎没有意义的原因，情节会随机消失。开发人员坦率地承认这一点，ggvis 还没有准备好生产。如果您处理任何复杂性，您会发现它们不是在开玩笑。

底线： 在每个中学习中间绘图大约需要 16 个小时。所以，实际上，你可能会同时学习两者。

从 ggplot2 开始。它创建静态图。

除了静态图，ggvis 也可用于创建交互式图。一旦你学会了 ggplot2 的语法，那么添加交互性以创建 ggivs 绘图的语法自然会遵循。

我认为之后出现的消息library(ggvis)是不言自明的：

ggvis API 目前正在迅速发展。我们强烈建议您不要依赖它进行生产，但可以随意探索。如果您遇到明显的错误，请在https://github.com/rstudio/ggvis/issues提交一个最小的可重现示例。如有问题和其他讨论，请使用https://groups.google.com/group/ggvis。

与 ggplot2 相比，ggvis 仍然缺少一些功能和润色（例如，无法向图形添加标题，轴标题与刻度标签重叠，还有更多，不支持分面等）另一方面，ggvis 语法感觉有点干净，交互性真的很棒。

根据我自己的经验，如果你正在构建一个闪亮的应用程序，ggvis 是必须的。然后，拥有一个对 web 和 R 友好的图形绘图引擎的好处远远超过了它目前的任何缺陷。

如果你想为数据探索做静态图，那么 ggplot2 是一个成熟的库，它有很多很酷的特性，有一个健康的用户社区和很多可以学习的资源。

这两个包背后的理念是相似的，所以技能可以很容易地从一个包转移到另一个包。

出于各种原因，R 社区不断提出新的（并且经常是重叠的）包：

1) 有人想要更改或添加现有包中不可用的东西，但其中大部分重叠（因此，许多包进行回归）

2）有人写了一个包作为作业

3）写包很有趣（如果你喜欢那种东西）

4) 他们不知道原始包的存在