上节已经学会在用户界面放置一些简单的元素,但显示更复杂的内容需要用到小部件widgets
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
继续学习如何将控件添加到Shiny应用程序中。控件是用户可以与之交互的Web元素。控件为用户提供了一种将消息发送到Shiny应用程序的方法。
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够对人类语言进行自动理解和生成。而shinyAPP则是一种构建交互式Web应用程序的快速、简单、灵活的方式。
titlePanel 和 sidebarLayout 是fluidPage中非常重要的两个组成部分, 他们用于创建带侧边栏的主页。
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:
视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
R Shiny是一种基于Web的交互式数据可视化工具,能够帮助研究人员和临床医生快速构建交互式应用程序,从而进行数据分析和可视化。
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
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。
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 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:
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。
承接系列四,这一节介绍一下主体中的4种box函数。顾名思义,box函数是在主体中创建一些对象框,而对象框内可以包含任何内容。
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
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。
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
前面我们介绍了shiny这个包的基础用法,今天我们给大家介绍下如何设定各个元素的布局。其中用到了很多函数我们在此进行一一的描述,真正让大家体验下R语言中的网页前端。首先我们看下页面的类型:
shiny包内置了11个已经写好的应用,我们可以使用runExample命令来运行。
counties.rds是一个包含美国每个县人口统计数据的数据集,使用R包UScensus2010收集,也可从这下载
在Shiny中,reactive()是一个函数,用于创建一个响应式变量(reactive variable)。当Shiny应用程序的输入参数或状态改变时,这个响应式变量会被重新计算,并返回一个计算结果。换句话说,reactive()用于定义响应式表达式,当输入参数或状态改变时,它会自动重新计算Shiny。
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。
体验网址:https://yanshenli.shinyapps.io/Desktop/
https://yanshenli.shinyapps.io/shinydemo/
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")
看到jimmy总结的如此有规律的下载地址链接,我尝试用python写几句脚本下载一下tcga数据。
这个直方图在左侧有一个可以调整bins个数的滑条,当用户滑动选择bins的数目时,图表也随即产生变化,这样实现了一个交互式的过程。
该函数在默认不输入的情况下,会生成null,而导致后续的ggplot2不会生成空白图片,解决了我们的问题。
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。
我们通过前面的文章已经对响应式编程的基本思路有所熟悉,这里我们将讨论更加高级的技术,它可以让我们更加合理地使用响应表达式。
Shiny可以将用户的数据上传到到你的应用程序里。用户可以通过浏览器进行数据的上传,并且服务器端可以访问这些数据。 一般情况下,shiny上传的数据有文件大小有限制,一般不能超过5M。可以通过shiny.maxRequestSize选项来修改这个限制。例如,在server.R的最前面加上 options(shiny.maxRequestSize=30*1024^2),可以把文件大小限制提高到30MB。
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。
数据集:counties.rds是美国每个县的人口统计数据集,由UScensus2010 收集。需要另外下载 https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson5/census-app/data/counties.rds 下载后是一个rds文件,需要在之前介绍的app文件夹中建立data文件,然后将数据集移动到data中 脚本:help.R: https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson5/census-app/helpers.R 下载之后将脚本放入app文件夹中 代码
在Y叔的公众号看到文章**《有人基于AnnotationHub和clusterProfiler做了个shiny,就能支持1700+的物种,你却老是在问我,非模式生物怎么办!》**。正好自己最近在学习R语言的shiny。于是找到这个shiny的代码看了看,发现不是很长,花点时间应该可以重复出来。
Shiny是RStudio公司开发的新包,有了它,可以用R语言轻松开发交互式web应用。
面对问题,最重要的建议是:“阅读错误信息”。有些错误信息通常不是很清楚,R 并不是真的很擅长表达它们,但是答案通常就在您的面前。一旦您敢于阅读错误信息,我们将帮助您阅读这些错误信息!
前面简单介绍了shinydashboard的标题栏,会发现标题栏是个鸡肋,只要掌握如何设置title即可。这一节简单介绍一下侧边栏。侧边栏(siderbar)主要起到导航作用,可以简单理解为输入栏,不同的输入栏(输入),主体(body)就呈现出不同内容(输出)。
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。
用 R 的话也可以使用 getGEO(gse) 和 getGEOSuppFiles(gse)函数 ,
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展,人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单,但对于完成工作有很大的帮助。
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。
IRscope是用来可视化叶绿体基因组边界收缩扩张的一个shiny应用。最想学习的是其中鉴定反向重复区的代码和画图用到的代码。
执行 runExample()可以看到内置的11个例子,github上有更多,可以体验和学习这些例子
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:与别人分享我们的数据。之前我们分享了许多单细胞数据分析的教程cellranger拆库定量、seurat质控分析,monocle轨迹推断,R语言给单细胞数据分析带来更多可能。那么,在数据分析进入下游之后,如何给自己的研究增加更多可交付的内容呢?Shiny会是一个不错的选择。
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:
最近迷上了动态可视化,突然发现shiny真是个好东西,能够将我之前所学都完美的结合在一起,形成一个集成的动态仪表盘! 今天做一个小小的案例,算是shiny动态可视化的小开端…… 这个案例是之前发过的中国人口结构动态金字塔图,这个图还是蛮不错,数据取自UN的官网,非常有现实意义的人口性别结构数据。 library(ggplot2) library(animation) library(dplyr) library(tidyr) library(xlsx) library(ggthemes) library(s
建立一个census-app的目录,并在目录下新建data目录存储counties.rds文件,点击下载counties.rds
入门教材、day1、day2、day3、day4、day5、day6、day7、day8、day9、day10、day11、day12、day13、day14、day15、day16、day17
模仿的是 https://github.com/sk-sahu/sig-bio-shiny
最近,有很多小伙伴儿跟我咨询一个比较复杂的地图图表画法。 需求是这样的,一个国家各省或者全球各国之间存在的贸易关系、或者其他经济往来。想要用线条来表达这些指标的流向,同时使用线条粗细来表达指标流向的量级,我给他们的建议是,虽然你很明确要表达的意思,但是实际上这种形式所呈现的最终结果,可能并非你想要的。 如果在一个地图中这些线条都是从一个点发散出来的,这种表达形式虽说不妥,但是不算糟糕,但是倘若你的数据中是多个发散中心,即每个城市都会向其他各个城市发散出一组放射线条,同时线条还有粗细之分,那么最终的效果简直惨
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