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)。
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。
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。
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。
前面已经介绍了shinydashboard框架的标题栏和侧边栏的输入项部分,这节介绍一下侧边栏的菜单项(menu items),侧边栏的菜单项主要用于切换不同的主体界面,点击不同的菜单项,主体呈现出不同的界面内容。
大家看惯R语言朴素的外表后,可能觉得一些高大上的气息好像和R语言没啥关系。今天我们为大家就展示下R语言在图像的交互中帅气一面。话不多说,进入我们的主题:网页可互动图像的绘制。首先我们还是需要安装一个R包:plotly。此包存在于R语言的CRAN上,所以直接安装就好。其依赖的包包括了shiny在内的大量绘图工具。最后我们还要加载另一个包DT。载入包
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
1写在前面 我们在画图的时候经常需要标记某个值, 如散点图中的某个具体的点, 火山图中的某个基因, 但对于代码不太熟悉的小白来说, 还是有一定难度的.🤪 本期和大家介绍一个基于shiny轻松进行label的包, 即easylabel包, 轻松实现交互式label, 麻麻再也不用担心你的画图标记啦.😗 2用到的包 rm(list = ls()) # devtools::install_github("myles-lewis/easylabel") library(easylabel) library(tidy
实际上掌握了编程的思维,任何一门语言都可以做id转换! 对于初学者来说,这个是非常实用的一个,很多人当初就是因为要做这个转换,才慢慢走入了编程的道路。 使用大部分软件的时候,第一步就是文件数据准备,基本上都是数据的拆分和整合,这个拿id转换做基础练习也挺好的! 本来应该作为第一讲,但是当初认为太基础了,而忽略掉了,放在这里也好,大部分同学已经跟我们学习两个月了,可以拿这个题目来检验自己的水平了! ID转换简单来说,就是找到对应关系表,然后用hash或者字典对应一下即可。但也可以很复杂: 为什么要转换id?
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。
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。
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;
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。
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
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。
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。
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)。
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。
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。
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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
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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。
尤为重要的是随着单细胞转录组的流行,它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具,也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术,底层三剑客包括:html, js, css, 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制,简单的几句R代码,一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
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。
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。
二者都可以响应TCP/IP请求,给R安上Server的翅膀,实现Browser to Server的需求。
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
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:
视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
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。
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。
我们课题组有一份油菜的核心种质资源,前几年经重测序之后已经发表了。但是课题组后面很多的项目都基于这份核心种质资源,实验室成员常常需要检索分析某些基因的特定SNP,所以我在自学了一段时间的Shiny之后就尝试着搭建了一个Shiny app并利用Shiny-server部署在课题组的服务器上,但是由于我开发的这个Shiny app本来就打开比较慢,加上很多时候服务器负荷运行,导致Shiny app打开速度就更慢了,有的时候甚至加载时间过长直接打不开。恰巧我紧跟生信技能树推文更新,了解到可以搞个云服务器来部署Shiny应用。
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
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
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
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。
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。
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
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。
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")
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。
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频;并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件,基于D3.JS库创建简单的交互桑基图,包括控件创
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