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:
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
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:
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。
视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
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)。
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。
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
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。
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。
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。
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
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1.Rstudio shiny的demo及引导示例Shiny - Tutorial
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。
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。
在前面的文章中,我们介绍了如何创建用户界面。现在我们将内容转向对于 Shiny 服务端的讨论,它会让我们在运行时中使用R代码让用户界面栩栩如生。
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:
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
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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。
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
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。
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。
某天,我发现了Shiny这个东西,当时兴冲冲的尝试官网上各种各样的例子,最后发现这个东西似乎只能充当一个“玩具”。如果要在本地运行,它需要一个完整的R环境,这对相当一部分用户来说是极度不友好的。另外,Rstudio主张将Shiny部署在https://www.shinyapps.io/,但是看到这个价格以及资源限制以后进一步被劝退了。
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。
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。
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。
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。
从今天开始我们开启R语言的交互图形设计征程,今天主要是初识shiny这个交互的R包。
河南农大姚文与张会勇课题组合作发表长文综述,系统总结R/Shiny在开发交互式生物学网络工具中的应用
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)。
控件包括 UI 和服务器两方面。 fluidPage() 是布局函数,建立页面的基本可视化结构。 selectInput() 是让用户可以选择的输入控件。 verbatimTextOutput() 和 tableOutput() 是告诉 Shiny 对输出进行渲染的控件,前者展示代码,后者展示表格。 ## 导入 Shiny 包 library(shiny) ui = fluidPage( ## UI 控件一般使用 ## xxInput:用于用户输入 ## 或 ## xxOutput:用于结
我这个月在写一些更加长的文章,所以你们可以在几周后再来看看。本月,我想简要地提下我自己一直在玩的一个很棒的R库。
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。
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。
一个网页应用仅有输入控件或输出控件无疑是枯燥的。Shiny 真正的魔法在于它同时包含两者。
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
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。
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
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。
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。
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。
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")
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
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发,AWS部署Shiny app,以及绑定域名的经验,详见:Shiny app开发, AWS上部署Shiny app,绑定域名。
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