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R」第一个Shiny应用(三)使用响应式编程

前面展示的代码虽然简单,但我们依然使用了重复的语句: dataset <- get(input$dataset, "package:datasets") 无论什么编程语言,重复都是不好的: 浪费资源...增加维护和调试成本 在传统 R 编程中,我们使用两个技术处理重复代码: 使用变量保存值 使用函数保存计算 但是它们都无法处理此处的代码重复问题,我们需要引入新的技术:响应式编程。...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。...我们会在以后更加详细地介绍它,现在而言,我们已经构建了一个不错的简单 Shiny 应用。 下面代码的运行结果与之前的文章类似,但更有效率。...小抄(百度云): 链接:https://pan.baidu.com/s/19i-XuMrs70x7Tin_r89ZkA 提取码:yfuf

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UCSCXenaShiny 正式见刊发表!

它既是一个 R 包,也是一个 Shiny 应用。我们 Shiny 应用为主,这样可以将分析功能提供给无任何编程经验的用户。...在线使用 我们借助Hiplot平台发布了Shiny插件,大家无需安装,打开浏览器,输入https://shiny.hiplot.com.cn/ucsc-xena-shiny/即可使用。...安装和使用 我们可以通过非常多的方式下载和安装到本地或者自己的服务器上,这样个人或者研究组都能够本地部署Shiny用起来,也可以通过包提供的函数接口进行编程使用方式1:使用docker。...conda install -c conda-forge r-ucscxenashiny 方式3:从CRAN/GitHub/Gitee上下载安装。...2、3下载安装后需要在R里面加载和启动Shiny: library(UCSCXenaShiny) app_run() 启动过程也会下载安装很多依赖包,请耐心等待,如果网络不好请切换 CRAN 镜像。

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UCSCXenaShiny 正式见刊发表!

它既是一个 R 包,也是一个 Shiny 应用。我们 Shiny 应用为主,这样可以将分析功能提供给无任何编程经验的用户。...在线使用 我们借助Hiplot平台发布了Shiny插件,大家无需安装,打开浏览器,输入https://shiny.hiplot.com.cn/ucsc-xena-shiny/即可使用。...安装和使用 我们可以通过非常多的方式下载和安装到本地或者自己的服务器上,这样个人或者研究组都能够本地部署Shiny用起来,也可以通过包提供的函数接口进行编程使用方式1:使用docker。...conda install -c conda-forge r-ucscxenashiny 方式3:从CRAN/GitHub/Gitee上下载安装。...2、3下载安装后需要在R里面加载和启动Shiny: library(UCSCXenaShiny) app_run() 启动过程也会下载安装很多依赖包,请耐心等待,如果网络不好请切换 CRAN 镜像。

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RShiny:响应式编程(二)响应式编程

前情:「RShiny:响应式编程(一)server 函数 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。...命令式编程 vs 声明式编程 食谱和指令的关键区别在于它们是两种不同的编程方式: 命令式编程 - 我们发布一些指令,然后程序立即执行它。...这种编程方式用于我们的分析脚本中:我们执行命令读入数据、进行转换、可视化并保存结果。 声明式编程 - 我们表达高层次的目标或描述限制,然后依赖其他人决定如何以及何时将它们转换为行动。...这是我们在 Shiny使用编程方式。 惰性 Shiny 中声明式编程的一个优点是它允许应用非常的懒惰。Shiny 应用会尽量做最小的工作完成对结果控件所需的更新。然而惰性也带来了重要的问题。...在大多数 R 代码中,你可以通过从头到尾阅读代码搞懂程序执行的顺序。然而这在 Shiny 中是没有用的,因为 Shiny 按需运行。

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让ChatGPT编写交互式网页应用的临床预测模型

在临床决策中,R Shiny可以用于以下方面: 数据可视化:医生可以使用R Shiny构建交互式图表和图形,更好地展示和解释患者的病情和治疗效果。...决策支持系统:R Shiny可以用于构建决策支持系统,帮助医生制定更准确、更个性化的治疗方案。 临床试验监管:R Shiny可以用于临床试验监管,帮助研究人员快速掌握数据,监测研究的进展和效果。...那么,结合R强大的数据分析能力,在医学领域Shiny有哪些应用呢?这里给出了介绍。...详细案例见:OR与RR的计算及可视化展示 Shiny基础 这里不多做介绍,直接看官网链接。 image.png ChatGPT编写shiny ChatGPT编程运行的怎么样,我们来看看。...Top 100 R resources on COVID-19 Coronavirus Shiny in Medicine Reproducible Medical Research with R R

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十个超级好用的R语言编程技巧,一般人绝不知道!

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。 本文将介绍十个能够让R语言编程工作更加轻松的小知识。...R Shiny中的req函数和validate函数 R Shiny常常让人崩溃,特别是在弹出一般性错误提醒而程序员又一头雾水的时候。...第一个小技巧中提到的例子为例: output$go_button<- shiny::renderUI({ # only display button if an animal input hasbeen...它可以在R Markdown中使用,并有非常直观的HTML快捷方式,可以创建具有嵌套和逻辑结构的各种风格的漂亮幻灯片。HTML格式的演示文稿也意味着人们在听演讲时可以继续使用平板电脑或手机。...R Shiny中的HTML标签(Shiny应用程序中播放音频为例) R Shiny中有110种HTML标签,可以为各种各样的HTML命令,如格式化,提供快捷方式

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R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)

p=3138 随着软件包的进步,使用广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)变得越来越容易。...由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型,我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。...shiny的应用程序和演示 演示此应用程序功能的最简单方法是使用Shiny应用程序,在此处启动一些指标帮助探索模型。 ? 在第一个选项卡上,该函数显示用户选择的数据的预测区间。...该函数通过从固定效应和随机效应项的模拟分布中抽样并组合这些模拟估计来快速计算预测区间,产生每个观察的预测分布。 ? 在下一个选项卡上,固定效应和组级效果的分布在置信区间图上显示。

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R」第一个Shiny应用(一) hello world

Shiny 是一个开源的 R 包,它为使用 R 构建 Web 应用提供了一个优雅有力的 Web 框架。Shiny 帮助你在不需要前端知识的条件下将数据分析转变为可交互的 Web 应用。...Shiny 构成与安装 每个 Shiny App 都有 2 个关键的组成: UI(用户界面):定义应用的外形 Server(后端):定义应用如何工作 Shiny 应用了响应式编程技术,可以根据输入的变换自动更新输出...使用下面命令进行安装: install.packages("shiny") 然后将包载入当前 R 会话: library(shiny) Hello world 示例 在几种创建 Shiny 应用的方式中...使用 Cmd/Ctrl + Shift + Enter 快捷键。 如果没有使用 Rstudio: 使用 source() 运行 app.R 代码脚本。...停止 运行后 R 会话会处于忙碌状态,需要用以下方式停止: RStudio 中点击工具栏中的停止图标。 R 控制台中键入 Ctrl + C。 关闭 Shiny 应用窗口。

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数据分析工具推荐 | bulkAnalyseR:用于分析和共享批量多组学数据的交互式工具包

bulkAnalyseR 提供了一个可访问、灵活的端到端框架,用于分析批量测序数据集,而无需依赖先前的编程专业知识。...它用两行代码生成一个可共享的 Shiny 应用程序;所有生成的图表和表格都可以单独下载,并且可以轻松复制用于生成输出的底层代码。...接下来,generateHinyApp检查输入和表达式矩阵的兼容性(默认情况下为去噪、标准化),并创建一个Shiny应用程序。...2)DE的交互式可视化:单组学实例包含几个选项卡,包括QC选项卡、DE选项卡和富集选项卡等。 3)基因调控网络的可视化:通过使用GENIE3推断调控互动网络(GRN选项卡),数据探索继续进行。...用户还可以嵌入自己的定制交互,表格形式提供。

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R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型(GLMM)和线性混合模型(LMM)|附代码数据

由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型,我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。...shiny的应用程序和演示演示此应用程序功能的最简单方法是使用Shiny应用程序,在此处启动一些指标帮助探索模型。 在第一个选项卡上,该函数显示用户选择的数据的预测区间。...该函数通过从固定效应和随机效应项的模拟分布中抽样并组合这些模拟估计来快速计算预测区间,产生每个观察的预测分布。...----点击标题查阅往期内容R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据左右滑动查看更多01020304在下一个选项卡上,固定效应和组级效果的分布在置信区间图上显示...)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次(分层)贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验(SAT)建立分层模型使用

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RShiny:工作流(二)调试

本文对于学习 R 编程调试也是有帮助的。 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。...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。 我们将在下面讨论三种主要问题: 你收到意外错误。...这是最具挑战性的问题,因为它是 Shiny 所特有的,因此你无法利用现有的 R 调试技能。 当出现这些情况时,这很令人沮丧,但是你可以将它们变成练习调试技能的机会。...此功能可以在发生错误之后交互方式运行查看导致错误的调用顺序。我们无法在 Shiny使用此功能,因为我们无法在应用运行时交互方式运行代码,而是 Shiny 会自动为我们打印调用堆栈。...例如,以使用我上面定义的 f() 函数的简单应用程序为例: library(shiny) ui <- fluidPage( selectInput("n", "N", 1:10), plotOutput

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RShiny:响应式编程(一)server 函数

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。 在 Shiny 中,我们使用响应式编程表达服务逻辑。...这使得编写 Shiny 应用的流程变得相当简单,但是要花一些时间才能了解它们如何组合在一起。 这部分内容将对响应式编程进行简要介绍,指导读者在 Shiny 应用中使用最基本的响应式编程。...最后,我们将回顾 Shiny 初级使用者遇到的一些常见问题。...这也正是我们为什么基本上只在 Shiny 的 server 函数内使用响应式编程的原因。 server 函数有 3 个参数:input、output 和 session。...render 函数做了两项工作: 它建立了一个特殊的响应式语境用于自动捕获(追踪)输出使用的输入 它将 R 代码的输出转换为了 HTML 内容用于网页展示 像 input 一样,output 对使用方式也很挑剔

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