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。
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。
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。
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：
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。
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：
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
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
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。
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
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。
体验网址：https://yanshenli.shinyapps.io/Desktop/
https://yanshenli.shinyapps.io/shinydemo/
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
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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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
当你开始编写应用程序时，几乎可以确定会出错。导致大多数错误的原因是我们心里的 Shiny 设计模型与 Shiny 实际的运行情况的不匹配。当你阅读本文时，你的思维模式将得到改善，从而减少犯错，而一旦犯错，就更容易发现问题。但是，要想首次使用代码就可以可靠地解决复杂的问题，就需要使用多种语言的多年经验。这意味着你需要构建一个强大的工作流来识别和修复错误。
4. filter 匹配对应行的数据。并生成结果。等同于subset函数。实例：
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。
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）。
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。
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：
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。
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。
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。
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。
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）。
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。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队|Aileen 钱天培 JenniferZhu 作者|Julia Silge 前言 Stack Overflow的2017年程序员问卷调查[1]已在上周启动，我们（Stack Overflow的数据组）十分期待通过分析这次的调查结果来更好地了解我们的程序员群体。（译者注：Stack Overflow是一个IT技术问答网站，用户可在上面免费浏览、提交和回答问题。）我一直关注从事科技相关领域的女性群体，所以为了进一步地了解女程序员群体的现状，最近我特地去研究了去年（
用 R 的话也可以使用 getGEO(gse) 和 getGEOSuppFiles(gse)函数 ,
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
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。
星巴克的杯子那么多，最受欢迎的究竟是哪一个？来自纽约数据科学院的Amy使用网络抓取了星巴克的3698款马克杯，通过数据可视化和K-means聚类算法，对全世界的星巴克爱好者们进行研究。
Shiny是R编程语言的库，允许您在本机R中创建交互式Web应用程序，而无需使用HTML，CSS或JavaScript等Web技术。将Shiny应用程序部署到Web上的方法有很多种; 本教程使用Shiny Server在Linode上托管示例Shiny应用程序。
Chosen是jquery下的一个下拉框插件。它能美化select选择框使其他变的更好看、更方便,同时它更扩展筛选的功能。它可对列表进行分组，同时也可禁用某些选择项。chosen插件使用起来很容易。有单选和多选，而且能监听事件及渲染。
你现在能构建一个实用的shiny app，但是如何分享给别人呢？此篇将展示几个分享app的方法
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
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
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.45.1
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