输入项 侧边栏的输入项主要改变界面所呈现的内容。下面简单介绍一些常见的输入项。以每一个完整的小栗子讲解怎么使用每一个输入项。 ?...有输入就有输出，输入项需要传给输出项，输出项都是成对出现的：在ui中使用*Output，在serve中render*与之对应，两者通过变量名对应。常用的有以下几对常用的输出项： ?...说明 以下所用到的app.R脚本按照标准的shinydashboard代码书写，谨记：侧边栏一般放置输入项以及菜单栏，主体中呈现输出部分，故输入项函数和菜单栏函数写在ui脚本dashboardSiderbar...当你做交互式界面的时候，需要用到几个输入项函数时，累加一起使用即可。...重点注意输入项函数写在ui中dashboardSidebar函数中，有输入项函数就有输出项函数与之对应，输出项函数成对出现（*Output函数和render*函数），*Output函数 写在ui中的dashboardBody
菜单项menu items 菜单项分类 侧边栏的菜单项可以分为静态菜单项和动态菜单项，注意这里说的静态和动态说的是书写代码的时候，而不是对于呈现的结果。...menuItem与tabItems()中的tabItem成对出现，通过tabname一一对应。...上面4个菜单项：Data菜单项呈现原数据，Summary菜单项查看数据字段类型，Plot菜单项绘制直方图，Plot1菜单项绘制散点图。上述代码运行结果： ?...将侧边栏的输入项和菜单项介绍完整。菜单项用于切换主体呈现的界面，输入项用于改变主体呈现的内容，书写代码的时候菜单项有静态菜单项和动态菜单项。...重点注意菜单项和输入项以及对应的输出项函数的书写位置，即可灵活使用。最后上传一下文章开头动态图的代码。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。...第二套框架便是使用rmarkdown+flexdashboard+可视化组间（各种图形语法以及表格、文本信息等），rmarkdown是基于通用markdwon语法深度扩展的R语言markdown实现，在保留通用标记语法的基础上扩展了相当多的应用场景...可以看到这里的多列布局只要是通过Column {data-width=400}外加三个以上的短横线组成的分割线来控制的，分割线在markdown的通用语法中往往是用于分段的意思，这里则用于分割图表模块。...### Cars ```{r} DT::datatable(mtcars, options = list( bPaginate = FALSE)) ``` 以下是分页的参数，主要用于分割大数据集的呈现体验...可以实现通过全局控件交互来动态更新呈现出的图表，DT::datatable自身的交互功能的使用场景是很受限的。
，其中一个特性是条件化格式操作，任坤大神开发了formattable包来实现这样的特性，它能够使数据框中的单元格显示更多的比较信息： install.packages("formattable") 下面使用看看...名为DT的R包可以利用这个库，实现交互式操作，方便探索大数据集。...一般的图非常简单，和平常写R代码一样，不过不在.R中写，而是在.Rmd中写，将你的代码写入如下的代码框中，使用Control+Alt+i可以直接插入一个代码框。...服务器背后的逻辑是根据输入input的样本容量n生成随机数，计算随机样本的均值，并将结果放在output中。...无论是文本，图形还是表格，计算都是在render*函数中完成，目前有下面一些： shiny_vars[grep("^render", shiny_vars)] #> [1] "renderDataTable
前言 shiny官网(https://shiny.rstudio.com/) 在R for data science这本书中，作者提出数据分析的一个流程，在数据转换、可视化以及建模之后，来到数据分析的新阶段...R for data science 有不少文章在发表的最后也会附上数据探索的一个Shiny程序，方便读者再利用文章的数据。...shiny是一个R包，它可以让你很容易地直接基于R语言构建交互式web应用程序。你可以在网页上托管独立的应用程序，或者将它们嵌入R Markdown文档或构建仪表盘。...建立Shiny程序 在Rstudio中像新建文件一样，建立Shiny文件： ?...不过，基础版的服务内存很小，可能会卡。 结语 数据分析的不同阶段都需要好好总结，把我们的经验打包成一个web界面，一方面可以丰富我们的数据呈现内容，也可以有利于我们课题组数据共享交流。
UI 中的输出控件创建了占位符，它随后被后端函数生成的内容所填充。...前端中每一个输出控件函数对与后端的一个 render 函数对应。Shiny 中有 3 类输出控件，对应你报告中经常会使用到的文本、表格和图形。...注意，render 函数中的 {} 应对单行代码是非必须的。后端函数写为如下的形式显得更加紧凑。...tableOutput() 对于小的、固定的汇总（如模型系数）非常有用，而 dataTableOutput() 更适用于你想要将完整的数据呈现给用户。...图 任何类型的 R 图（基础、ggplot2 或其他）读者都可以使用 plotOutput() 和 renderPlot()： ui <- fluidPage( plotOutput("plot",
#安装Shiny程序包 install.packages("shiny") 2.学习目录 P-1:初步认识shiny app的结构 一个文件夹，加上包含Shiny命令的app.R文件，再加上用到的数据文件和...app.R总是由三部分组成： ui：定义用户界面定义（布局交互界面）。其中ui定义网页中对象的展示方式，包括文字的字体，字号，颜色，排列方式，以及各种组件的默认参数，可以选择的参数等。...server函数读取组件中收集到的数据，计算后，再传递给UI。 shinyApp ：对函数的调用（运行）。shinyApp(ui, server)分别调用ui和server函数，生成网页。...*>用在server中，讲计算/绘图结果表达（转换），然后通过再ui代码块中使用姜server中表达的结果展现出来。... ####################### 成对出现，一一对应 # 表 renderDataTable() dataTableOutput() #图 renderPlot
，需要修改源代码中的行内公式匹配规则，csdn上主流的公式渲染问题的解决办法，但是因为我的博客是用githubpages自动生成，因此在安装源包的时候生成网页的行内公式渲染问题无法得到解决。...katex渲染引擎无论如何不会关闭，换言之开启mathjax引擎后会出现两个公式的渲染结果，这个致命问题不敢继续使用。...true），总的来说呈现一种比较理想的加载方式，但是katex的公式渲染始终不是长久之计，可能还存在诸多问题。...目前博客得配置中安装的markdown渲染依赖是hexo-renderer-markdown-it-plus,这是一个相对理想的markdown渲染方式，其他的渲染器好像会和butterfly的标签外挂存在冲突...还有就是图片显示的问题最后也没能很好的解决，之前一直使用的npm install https://github.com/7ym0n/hexo-asset-image —save也是有一些奇怪的问题，最后逼不得已决定直接在
布局 主体的布局使用Bootstrapgrid layout system（Bootstrap网格系统），可以将主体划分为12个列宽相等的区域以及任意可变高度的行。...之前介绍过，输入项函数通过改变输入参数改变界面所呈现的内容，菜单项函数放在侧边栏，一般情况下输入项函数可以放在侧边栏（前面部分介绍的），也可以将输入项函数部署在主体中。...狭义地，只有一个整体，fluidRow()构成的行整体，行整体下多个column构成的列整体；广义地，多个列整体，由每一个column()函数构成的列整体，列整体内元素的高度会随着呈现的内容的变化发生相应的变化...另一个行整体是源数据，包含滑动条输入项、数据输出项。在box()函数中可以使用width = n设置整体中元素的列宽，可以使用height = n，将每个整体内的元素的高度设为相同。...从广义上来说，有两个列整体，第一个列整体为绘制不同类型的直方图：包含直方图类型参数输入项、直方图标题输入项以及直方图输出项；另一个列整体包含滑动条输入项、源数据和数据类型。
在临床决策中，R Shiny可以用于以下方面： 数据可视化：医生可以使用R Shiny构建交互式图表和图形，以更好地展示和解释患者的病情和治疗效果。...那么，结合R强大的数据分析能力，在医学领域Shiny有哪些应用呢？这里给出了介绍。...image.png 在这个示例程序中，使用了numericInput和selectInput函数创建输入变量，使用actionButton函数创建计算患病概率的按钮。...在Server端，使用reactive函数创建数据框data和逻辑回归模型model。 image.png 一个大致的界面就完成了，而且出现了一些错误，所以ChatGPT也并不是完美的。...output$data1 <- renderDataTable({ datax() }) # 输出LR模型结果 output$data2 <- renderDataTable
用户通过浏览器连接到该服务器，而 notebook 呈现为 Web 应用。用户在 Web 应用中编写的代码通过该服务器发送给内核，内核运行代码，并将结果发送回该服务器。...使用 R 内核时，用 R 编写的代码将发送给执行该代码的 R 内核，这与在 Python 内核上运行 Python 代码完全一样。...Kernel 的小圆圈在空闲状态下是空的，而当运行代码时，会被填满，所以可以通过观察 Kernel 的状态观察程序是否运行完成。 代码单元格 notebook 中的大部分工作均在代码单元格中完成。...快捷键 notebook 自带一组快捷键，能让你快速使用键盘与单元格交互，而无需使用鼠标和工具栏。熟悉这些快捷键需要花费一点时间，但如果能熟练掌握，将大大加快你在 notebook 中的工作速度。...但是，你可以通过命令传递参数，以选择特定的“后端”（呈现图像的软件）。要直接在 notebook 中呈现图形，应将通过命令 %matplotlib inline 内联后端一起使用。
你可能正在想……这玩意和数据挖掘有什么必然的关系呢？ 使用knitr去学习数据挖掘乍看起来是一个奇怪的搭配，但确实是一条很好的学习途径。 有三个方面的原因: 这是学习R完美的途径。...简单地说，报告中有文字也有代码，Knitr就是通过markdown的语法在报告中该显示代码的地方显示代码，该显示运行结果（比如图表）的地方显示运行结果，这样整个报告文档就可以直接运行再次生成报告，而不需要把代码单独复制到控制台中执行...，然后再把执行结果添加到文档中。...l 点击OK. l 删除第二个"---"之后出现的文字 l 点击Knit HTML. l 你的R Markdown代码应该像下面这样： title: "Your Title" output: html_document...（include=TRUE/FALSE），比如我们可能想运行代码，但不把结果写入输出中
把设置的过程写出一个教程，供大家参考。 Jupyter notebook等简单介绍 做数据科学的小伙伴们对Jupyter notebook一点都不陌生，下载安装anaconda后就可以直接使用了。...使用富媒体表示（例如 HTML、LaTeX、PNG、SVG 等）显示计算结果。例如，可以内联包含由matplotlib库呈现的出版物质量的图形。...使用Markdown标记语言在浏览器中编辑富文本，可以为代码提供注释，不限于纯文本。 能够使用 LaTeX 在 Markdown 单元格中轻松包含数学符号，并由MathJax本地呈现。 ?...打开Jupyter notebook时出现如下图所示： ? 这是官方默认的主题，说到主题，大家都希望定制适合自己的主题，个性化嘛。如果我们想要自己定制主题，怎么办呢？...jtplot.style()设置配色方案各种图形属性（spines, grid, font scale, etc） 以及绘图 "context" 这些命令不需要在每次生成新绘图时重新运行，只需在笔记本开头或之后需要更改样式时重新运行一次
1 支持将一组文件内容转换成文本（markdown or pdf），或直接从网页解析文本（任选其一即可） 需求点2 将 Prompt + 转换后的文本喂入 GPT 模型 需求点3 接收返回 当然，即使用到了...在优化成本的过程中，我主要做了以下动作： 不在同一会话内完成任务； 删减无意义字符； 分步骤测试。...在最终的测试环节，我发现了一个奇怪的现象：我以为表述清楚的 Prompt，结果不能很好地纠错。实际上这里反映出了一个核心问题：Prompt 设计的质量，会直接决定预设任务的完成度和完成质量。...最后提一嘴，在测试时还需要关注另外一些限制，本文遇到的情况如下： 接口限频：18$ 的 Key，每分钟限 3 次； 模型输入的最大 Token 数：gpt-3.5-turbo 单次最大输入 4096 个...如何利用它们来提升你的工作效率 测评 PS 最新 AI 功能 在美宣上的使用 基于ChatGPT+Stable Diffusion实现AI绘画 基于GPT设计数据产品的一些思考 点个关注，下期再见
把设置的过程写出一个教程，供大家参考。 Jupyter notebook等简单介绍 做数据科学的小伙伴们对Jupyter notebook一点都不陌生，下载安装anaconda后就可以直接使用了。...使用富媒体表示（例如 HTML、LaTeX、PNG、SVG 等）显示计算结果。例如，可以内联包含由matplotlib库呈现的出版物质量的图形。...使用Markdown标记语言在浏览器中编辑富文本，可以为代码提供注释，不限于纯文本。 能够使用 LaTeX 在 Markdown 单元格中轻松包含数学符号，并由MathJax本地呈现。...打开Jupyter notebook时出现如下图所示： 这是官方默认的主题，说到主题，大家都希望定制适合自己的主题，个性化嘛。如果我们想要自己定制主题，怎么办呢？...jtplot.style()设置配色方案各种图形属性（spines, grid, font scale, etc） 以及绘图 "context" 这些命令不需要在每次生成新绘图时重新运行，只需在笔记本开头或之后需要更改样式时重新运行一次
随着数据科学这一新兴学科的出现，开源的R和Python (还有正在逐步流行的Julia)编程语言越来越强大。...为了增加这类图书的可读性，需要将代码较完整地呈现在读者面前，并且要求代码的即时可复现能力，即数据的变化，其分析的结果(包括图形和表格)也随之发生变化。...，通常是原始数据或统计分析的结果以表格形式展示出来，它们可能被多次在不同的章节中引用; 定理是浮动的, 这里定理是指与之相关的一大类，包括常用的定理、引理、推论、命题、例子等，它们在文中也会被反复引用;..., 无法实时呈现代码运行的结果，不符合文学化编程的要求. 1.3.2 Rmarkdown 与 TEXTEX 的结合 数据科学时代更注重文学化统计编程，代码伴随是这类图书的特点，自 Springer 出版...针对代码伴随，早期对这类图书有二个解决方案： Sweave/knitr + R 本质上它是在 TEXTEX 嵌入R代码块，并由R在后台运行后将结果也嵌入到 TEXTEX 中，再由 TEXTEX 的编译引擎生成
在书稿模板的选择与测试过程中遇到了很多的坑，幸运的是逐个踩过来了，但从 TEXTEX 到Rnw(Sweave+R), 再到Rmd (Knitr + R), 最后到Bookdown, 共经历了 4 个模板...随着数据科学这一新兴学科的出现，开源的R和Python (还有正在逐步流行的Julia)编程语言越来越强大。...为了增加这类图书的可读性，需要将代码较完整地呈现在读者面前，并且要求代码的即时可复现能力，即数据的变化，其分析的结果(包括图形和表格)也随之发生变化。...，通常是原始数据或统计分析的结果以表格形式展示出来，它们可能被多次在不同的章节中引用; 定理是浮动的, 这里定理是指与之相关的一大类，包括常用的定理、引理、推论、命题、例子等，它们在文中也会被反复引用;...针对代码伴随，早期对这类图书有二个解决方案： Sweave/knitr + R 本质上它是在 TEXTEX 嵌入R代码块，并由R在后台运行后将结果也嵌入到 TEXTEX 中，再由 TEXTEX 的编译引擎生成
Jupyter的主要特点是： 行内代码执行 简单的构思结构 对图片和数据帧的良好展示 与更加质朴的 iPython 命令行相比，这种整体的灵活性让它成为了一款首选工具。...你需要有十足的把握能够重新运行目前得到的所有结果。结果无法复现对于数据科学家来说多么常见？...此外，使用 notebook 的人往往容易混淆下面三种用途： 开发：定义一些实用的方法和工具； 调试/应用：用真实的数据运行一段代码，看看会发生什么； 可视化：以一种整洁、可复现的输出来呈现结果。...Python 和 R 都支持这种快速测试。最好花十分钟时间写一下那些需要十小时调试错误输出的极限案例。 为了清楚起见，单元测试绝不能与定义方法的文件存在于同一个文件夹中。...在科学模式下，你还可以在IDE中显示和改变图像、数据/数组。或者你还可以使用像VSCode或者Atom with Hydrogen这些具备这种功能的工具。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
