UCSCXenaShiny 是我 19 年通过 Openbiox 发起的项目(地址:https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny,点击原文),用于下载和可视化分析著名癌症数据库 UCSC Xena https://xenabrowser.net/datapages/。目前已经有上万次的下载安装,统计有超过4万行代码。
UCSCXenaShiny 是我 19 年通过 Openbiox 发起的项目(地址:https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny),用于下载和可视化分析著名癌症数据库 UCSC Xena https://xenabrowser.net/datapages/。目前已经有上万次的下载安装,统计有超过4万行代码。
•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。
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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。
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。
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。
前面我们已经快速接触了几次响应表达式,相信读者大致了解它是做什么的。本文将进一步深入学习这个知识点,展示为什么它对于构建网页应用很重要。
UCSCXenaShiny 是我 19 年通过 Openbiox 发起的项目(地址:https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny,点击原文),用于下载和分析著名癌症数据库 UCSC Xena https://xenabrowser.net/datapages/。最近和小伙伴进行了大量的重构和更新。
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。
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。
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。
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。
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。
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:
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。
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。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】NeRF的泛化性难题再被Google攻克! 视图合成(view synthesis)是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题,指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。 要准确地合成一个场景的新视图,一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息,比如详细的三维结构、材料和光照等。 自2020年研究人员提出神经辐射场(NeRF)模型以来,这个问题也受到了越来越多的关注,大大推动了新视图合成的性能。 其
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】NeRF的泛化性难题再被Google攻克! 视图合成(view synthesis)是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题,指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。 要准确地合成一个场景的新视图,一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息,比如详细的三维结构、材料和光照等。 自2020年研究人员提出神经辐射场(NeRF)模型以来,这个问题也受到了越来越多的关注,大大推动了新视图合成的性能。 其中一个超级大玩家就是Goog
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。
视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
StockVis 用R的quantmod包,如果没有应该安装install.packages("quantmod")
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发,AWS部署Shiny app,以及绑定域名的经验,详见:Shiny app开发, AWS上部署Shiny app,绑定域名。
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;
本期数据侠与纽约数据科学院合作专栏中,数据侠Eric就希望通过在Shiny应用建立的美国金服差评可视化项目,帮助到美国的金融机构,发现问题解决问题,成为服务好人民的好机构。
在前面的文章中,我们介绍了如何创建用户界面。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。
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)]]
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。
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。
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。
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互,之前已经有一些相关的包,不过都需要开发者熟悉网页编程语言(html,CSS,JS)。
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
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。
入门教材、day1、day2、day3、day4、day5、day6、day7、day8、day9、day10、day11、day12、day13、day14、day15、day16、day17
一般qPCR的结果都是机器自动生成的,配合机器自带的软件生成一个Bar图,然而这个Bar图,没有统计信息,更没有好看的配色。
linux的发行版非常多,其实本质上差别不大,哪怕是mac的OS应该是也是同样的管理操作模式。以下针对于ubuntu适用,当然ubuntu本身也有版本的区别,目前是16,我下面的操作是在12上进行的。 java1.7.0_03的安装 1、JDK官网上 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html选择 2、将打开终端,建立目录: Sudo mkdir /usr/lib/java 3、将下载的jdk-7u3-linux-i5
今天主要介绍deploy出错的问题:fail uploading my shiny app #123
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)。
但不可能人人都有时间和精力系统性学习咱们生物信息学,Hiplot项目为这些无法抽空学习R语言的小伙伴提供了一个解决方案!
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。
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
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。
UI 中的输出控件创建了占位符,它随后被后端函数生成的内容所填充。与输入控件一样,输出控件的第 1 个参数也是一个唯一的 ID:如果你的 UI 有一个输入控件的 ID 是 "plot",那么你可以在后端中使用 output$plot 访问它。
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