•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
此篇旨在如何构建app对用户界面,如何布局用户界面然后加文字图片和其他HTML元素
前面几篇文章我们构建了一个简易的 Shiny 应用,如果我们仔细观察过没有几行的实现代码就知道 Shiny 将前端(实现用户界面)和后端(服务逻辑)进行了分离,这让我们可以比较独立地来看待它们。接下来的几篇文章会关注前端,探索 Shiny 提供的 HTML 输出、输出和页面布局功能。
Shiny 包含了许多用于布局应用程序组件的工具。本指南描述了以下应用程序布局功能特性:
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。
Inputs 是与用户交互的组件,用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出,一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符,需要展示的标签名作为参数,其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后,会自动分配一块空间用于展示,但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
在我们知道如何创建一系列输入和输出控件之后,我们需要学会如何在一个页面中对它们进行排列,以达到比较好的展示效果。这正是布局函数的工作,布局函数提供了一个应用高层次的可视化结构。
shiny提供了一个函数家族,将R对象转换成在UI中的输出,每个函数创建特定类型的输出
摘要:Python装饰器是Python中一个非常有趣的特性,可以利用Python装饰器对一个函数包装再包装,其实从效果上看有一点像AOP中的切面,也就是对函数调用进行拦截,那么通过Python装饰器可以做哪些有趣的事情,以及Python装饰器的原理是什么呢?继续看本文吧!
资源背后的机构和开发者,都可以看看,他们的网站,个人Twitter之类的,寻宝哦。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
请此图是完全交互式的:当鼠标移到系列上时,将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域(双击缩小)。
今天给大家介绍一个在R中的神器-网页快照获取。这个包可以进行批量获取网页并转化为图像,那这功能有啥用呢,大家可以开动脑筋想想,反正和shiny配合起来那是很好玩的。
在做数据分析时,常常遇到的一个场景是,1,2,3 需要转换成其对应的"a","b","c"。比如在对结果进行分类统计的时候。
视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
概览 shiny提供了几种基本的布局: 最简单的布局是左侧边栏右主页的布局。 使用栅栏自定义布局 使用 tabsetPanel()和navlistPanel()函数实现分段布局。 使用 navbarPage()函数实现头部导航布局。 侧边栏布局 示例如下: ui <- fluidPage( titlePanel("Hello Shiny!"), sidebarLayout( sidebarPanel( sliderInput("obs", "Number of observ
Shiny应用程序中控件选中的值可以通过生成响应式输出来显示。用户切换控件的值,输出的文本也随着控件的值自动响应。 如下是两个小控件,分别用来展示 variable to display和Range of interest,此时选中是没有响应式输出。
导读:ROC三剑客这三篇文章由一年前的两篇文章和今天写的一篇文章组成,内容涵盖了 ROC 原理解析和计算、两个R包 plotROC 和 pROC 的使用教程。希望感兴趣的读者修此剑术,保家卫国~~你的剑,就是我的剑!
入门教材、day1、day2、day3、day4、day5、day6、day7、day8、day9、day10、day11、day12、day13、day14、day15、day16、day17
Shiny是一个R包,允许用户将R代码转换为交互式网页。Shiny server是RStudio提供的服务器,可用于托管和管理Web上的Shiny应用程序。除了托管Shiny应用程序,Shiny Server还可以托管交互式R降价文档。Shiny Server既有免费的开源版本,也有付费专业版,包含更多功能。
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
译者序 原文于2017年6月21日发布,时过半载,将这篇既不是教程,也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译,为何?只因去年下半年的时候,用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告,让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久,试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts,以及键冬同学(Python中文社区专栏作者,GitHub开源项目PyEcharts作者)基于百度Echarts开发的PyEcharts,但是这些都是基于Web的交互视图库,而
使用这些控件需要两个参数,一个参数用来命名,一个参数是label,前一个被用来在程序内传递参数,后一个参数用来显示在用户界面 例子
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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。与输入控件一样,输出控件的第 1 个参数也是一个唯一的 ID:如果你的 UI 有一个输入控件的 ID 是 "plot",那么你可以在后端中使用 output$plot 访问它。
旭日图是饼图的一种扩展,每一层都展示一组分类的比例。sunburstR可绘制交互式旭日图
在工作目录中创建一个名为stockVis的新文件夹 下载以下文件放在stockVis中 app.R:https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/app.R helper.R:https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/helpers.R 使用runApp启动应用程序runApp("stockVis")
近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包。
我最近在分析胆汁酸的数据,所以想画个堆积柱状图,看看组间情况,大概的设想就是这样:
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例:
Shiny 是一个为 R 模型提供 Web 交互界面的应用框架,非常容易编写应用,不要求有 Web 开发技能。Shiny 由 RStudio 公司开发,通过 CRAN 下载安装,利用R语言轻松开发交互式Web应用。简单讲:快速搭建交互应用界面(可以发布形成固定网页)。
今天我们为大家介绍一个简单的词云图绘制的R包wordcloud2,这个包借助shiny框架实现了图像的可交互。废话不多说,接下来我们看下它的使用。
作为一个实例展示, Shiny 中内置了一些例子,我们可以通过运行 runExample() 来探索Shiny APP的结构:
数据库技术,泛指熟练使用SQL技术,不仅是各种关系型数据库的SQL,还有各种大数据平台的SQL,例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块,我们重点要掌握增删改查的四种操作,以及与编程语言的交互。 通过SQL技术,我们可以有效完成如下工作:
在几种创建 Shiny 应用的方式中,最简单的是先创建一个新的目录,然后放置一个新的文件 app.R。
Shiny使用fluidPage创建一个显示界面,该显示界面可自动调整为用户浏览器窗口的尺寸。还可以通过在fluidPage函数中设置元素对用户界面进行布局。
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合,使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中,我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
Gene Ontology分为分子功能,生物过程和细胞组成三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号,而GO号可对应到Term,即功能类别或者细胞定位。这也是GO富集的一个基础。
先前我介绍过ggrepel 这个包:[[67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记(火山图的实现)]]
源代码是公开的,在:https://github.com/szenitha/Shiny-Seq 所以我想着把它安装在我们自己的服务器里面,方便国内的粉丝使用! 所以大家给我了一个新的外号,宠粉狂魔!
pheatmap 是一个非常受欢迎的绘制热图的 R 包。ComplexHeatmap 包即是受之启发而来。你可以发现Heatmap()函数中很多参数都与pheatmap()相同。在 pheatmap 的时代(请允许我这么说),pheatmap 意思是 pretty heatmap,但是随着时间推进,技术发展,各种新的数据出现,pretty is no more pretty,我们需要更加复杂和更有效率的热图可视化方法对庞大的数据进行快速并且有效的解读,因此我开发并且一直维护和改进着 ComplexHeatmap 包。
Dashboards入门前三期可见:R文档沟通|Dashboards入门(1);R文档沟通|Dashboards入门(2);R文档沟通|Dashboards入门(3),今天给出该系列最后一期:在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少,最后给出一些拓展资料供大家参考。
人工智能时代,数据和算法以及硬件资源是非常重要的,相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值,数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要,甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量,这些都看中的是数据中蕴含的价值,需要等待数据科学家去进一步挖掘,拂去表面的迷雾,深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位,很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于,随着我们不断挖掘数据,进而发现有用信息时,呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是,大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据,并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。 那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢?本文汇集了5个开源数据可视化工具,这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。
运行之后R语言会弹出一个网页,这个网页布局如下,上面为交互式的直方图,下面为app.R的代码
创建问题列表。每个问题都是一个带有 id,type,title 以及 mandatory (mandatory 默认为 FALSE)的列表:
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