https://yanshenli.shinyapps.io/shinydemo/
体验网址:https://yanshenli.shinyapps.io/Desktop/
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
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。
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。
用 R 的话也可以使用 getGEO(gse) 和 getGEOSuppFiles(gse)函数 ,
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。
在开始教程前,我们先来了解一个由加拿大 IVADO(Institute for Data Valorization)资助的项目:COVID-19 Data Hub(新型冠状病毒肺炎数据中心),它是一个致力于开发一个统一的数据集,有助于更好地理解新型冠状病毒肺炎数据。
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。
为了更好的进行前后端的设计开发 后端目前用postgrest设计数据库 前端直接使用react-admin和material ui 5.0进行开发 大大增加开发效率
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.36.0
Widget类是一个用于创建widgets的基础类。 Widget类可以实例化,但是一般都是用它作为基础类,扩展创建widgets,这些通过扩展创建的widgets上有特定的用户交互模式。
前段时间一直在研究 react ssr技术,然后写了一个完整的 ssr开发骨架。今天写文,主要是把我的研究成果的精华内容整理落地,另外通过再次梳理希望发现更多优化的地方,也希望可以让更多的人少踩一些坑,让更多的人理解和掌握这个技术。
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.38.0
数据可视化是数据分析中关键的一步,相比于静态绘图,交互(界面)图可以给我们更多的调节空间。单细胞数据分析中往往需要用不同的参数来可视化细胞图谱或者基因表达特征,Seurat也中有相关的交互绘图功能。而随着单细胞技术的普及,很多刚开始接触编程或者没有接触过编程的朋友也开始有了分析单细胞数据需求,于是有了SeuratV3Wizard这样的完全交互的Seurat平台。在Seurat V4 版本中,也官方地提出了其交互平台(Shiny app):azimuth 并且内置了PBMC的参考数据集,可以在线分析和注释。本期Seurat weekly 就和大家探索一下Seurat 的交互系统。
项目开发的时候刚好遇到一个需求,需要在输入框输入名字的时候,弹出相应的人员列表提供选择,然后将数据赋值给输入框。项目是使用iview组件的,一开始想着在自定义iview的下拉选择,后来发现效果并不理想。为了实现功能,就在iview输入框的基础上进行了组件封装,下面就来讲下组件封装的过程。
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
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。
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
国庆节了,抖音上各种国庆头像生成器,有的在 Web 端使用,有的是使用微信小程序进行制作,这事咱 Processing 也能做嘛。说撸就撸一个,简单粗暴。
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.37.0
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
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。主体布局有3种布局:基于行的布局(Row_based Layout)、基于列的布局(column_based Layout)以及混合布局(Mixed row and column layout),使用fluidRow()函数和column()函数创建3种类型的布局。
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。
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
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:
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.40.1
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。
大家好 我是歌谣 今天继续给大家带来新的技术栈的实践利用的原理是我们的react-admin 创建一个项目 文件在react-admin-version
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。
原文: http://supstat.com.cn/blog/2014/12/03/a-simple-shiny-interface-to-retrieve-stock-information/ 本文的作者是某国际知名制药公司在华研究中心的工程师,今年8月他们部门接受了我们的R语言培训,这篇文章就是培训后他做的presentation. 目标:通过数据的股票代码获取中国股票信息 这个项目以利用shiny获取和展示股票信息为目标。 数据准备 新浪是获取中国股票信息源数据的理想场所,我们可以利用下面的代码来得
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.45.1
响应式编程是以 reactive({...}) 包裹的代码块,可以将结果赋值给一个变量,然后我们可以像使用函数一样 使用这个变量。它的一个重要特点是除了第一次运行,之后它只会在值更新时才运行(有变化,才响应进行改变)。
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。
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
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.42.1
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.46.4
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.52.2
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:
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)。
在之前的推文中我们学习了一堆的知识与概念,为了帮助大家吸收,接下来我们将一起通过创建一个探究有趣数据集的 Shiny 应用来整合当前所学的所有思想。
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.50.0
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.35.1
视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
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
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
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。
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