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
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!
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。
https://yanshenli.shinyapps.io/shinydemo/
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:
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
本文特约作者为 DataCamp 的联合创始人 Martijn Theuwissen 。更多 R 语言资源请访问这里(http://t.cn/R9Uo2po) ,各种 R 语言源代码也在其中。 这里(http://t.cn/RZ0nGo0)还有一份数据科学备忘清单,能让你从零开始学习数据科学,包括 R 语言。 如果你没有编程经验,或者是对点击式的统计软件更熟悉(而非真正的编程语言), R 语言学起来还是有点难度的。本文的学习方法更适合 R 语言小白,不过老司机们也可以从中获得 R 语言的最新动态。 本文的
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。
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
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
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
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。
https://bioquest.shinyapps.io/cesa/ 可以访问了
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:
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
原文:R is for Research, Python is for Production
ShinyCell包是由杜克-新加坡国立大学医学院的John F. Ouyang团队开发的单细胞分析工具包,实现基于shiny网页交互式展示单细胞数据;于2021年3月发表于Bioinformatics杂志。如文章中介绍,ShinyCell相比同类工具具有多个优势,例如直观的side-by-side的降维可视化方式,hdf5格式保存表达矩阵从而读取快速,支持pdf/png保存图片,支持多种常见单细胞数据类型等。参考其教程文档,学习记录如下。
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
模仿的是 https://github.com/sk-sahu/sig-bio-shiny
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)]]
何品言翻译,广东科技学院大学生,喜欢R语言和数据科学。 王陆勤审核,从事数据挖掘工作,专注机器学习研究与应用。 英文链接:http://www.r-bloggers.com/how-to-learn-r-2/ PPV课原创翻译文章,转载请注明以上信息及原文链接! 数据操作 把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的,对是数据符合处理也是很重要的。R有很多的构建函数对原始数据进行处理,但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。幸运的是,有几个R包可以提供很大的帮助: tidyr包允许你对数据
https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/,
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
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")
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。
作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
不知不觉2020年都要过去了,加入菜鸟团后发的第一篇推文都已经是三年以前的事情了:浅谈Entrez ID。
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但是它并不提供芯片探针的ID注释,当然,缺陷实在是有点多,只能说是一个好的学习shiny网页工具制作的例子,并不算是完善的工具。
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。
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。
大家知道Rstudio导出带中文图会出现乱码的形式(或者说是省略号的情况),如下所示:
shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架,在本地写一个shiny应用并调用非常方便,但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使用,就需要将写好的shiny应用部署到服务器上,主要有两种方式,第一种是将shiny应用发布在shinyapps上,第二种是将你的shiny应用部署到自己租用的服务器上,前者比较方便但遇到一些R包环境或中文显示等问题时几乎是无解的,而后者虽然麻烦,但更为自由,且从0开始自己动手的过程又何尝不是一种极大的乐趣呢,本文就将针对在ubuntu 16.04服务器上部署shiny server的流程进行详细的说明;
无意中逛群主GitHub看到一个好玩的项目,就试着走了一波,有惊无险的跟了下来,中间还被我火眼金睛挑出来了3个bugs反馈给他!
R是一种流行的开源编程语言,专门研究统计计算和图形。它广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R社区以不断为特定研究领域添加用户生成的包而闻名,这使其适用于许多领域。
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。
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