Shiny, R и HTML: объединение науки о данных и веб-разработки

Хотя приведенный ниже код в конечном итоге будет немного изменен, чтобы обеспечить большую настройку с использованием HTML, этот код используется для создания файлов ui.R и server.R :

ui.R

 #Call the “shiny” library library(shiny) #Define the UI for application that draws a probability plot shinyUI(fluidPage( #Name the Title of the applicationh titlePanel("Probability Plots"), #Create a sidebar with a slider input for number of trials sidebarLayout( sidebarPanel( sliderInput("lambda", "Number of trials:", min = 1, max = 50, value = 1) ), #Show a plot of the generated probability plot mainPanel( plotOutput("ProbPlot") ) ) )) 

server.R

 #Define the “shiny”, “ggplot2” and “scales” libraries library(shiny) library(ggplot2) library(scales) #Shiny Application shinyServer(function(input, output) { #Create a reactive expression output$ProbPlot <- renderPlot({ #Generate lambda value based on input$lambda from ui.R n=1:100 lambda <- seq(min(n), max(n), length.out = input$lambda) probability=lambda #Generate the probability plot plot(probability, type = "o", col = 'blue', border = 'white', xlab="N (Number of Observations)", ylab ="Probability of occurrence") }) }) 

Затем мы запускаем наше приложение, выбрав опцию Run External, как показано ниже, и затем выбрав Run App :

Запустив наше приложение, мы увидим, что график автоматически обновляется, что позволяет нам визуально анализировать на линейном графике взаимосвязь между N и вероятностью возникновения в зависимости от количества выбранных нами испытаний:

Как мы видим, запуск этого приложения через Shiny сделал его гораздо более удобным для пользователя, поскольку ползунок позволяет мгновенно манипулировать и наблюдать за результатами. Это называется реактивным выражением , где значения одной переменной автоматически обновляются с учетом изменений в другой. Если бы мы решили запускать эту программу исключительно с использованием R, то нам нужно было бы вводить новое значение для N в исходный код каждый раз, когда мы хотим запустить программу, и это в конечном итоге очень монотонно и неэффективно — особенно для пользователей, которые не т уже владею языком R.

Некоторые моменты, которые следует отметить из приведенных выше сценариев:

• Функция sidebarLayout — это то, что позволяет нам создавать скользящую боковую панель, которая позволяет нам вводить определенное значение для количества испытаний. Мы определяем это с помощью min (минимальное значение), max (максимальное значение) и value (которое является числом значений между каждым значением в ряду).
• Обратите внимание, что в сценарии server.R код включает библиотеки ggplot2 и scale. Запуская программу самостоятельно, вы заметите, что эти две библиотеки не обязательны для запуска именно этого приложения. Тем не менее, я включил их, поскольку библиотека ggplot2 очень полезна при работе с более сложными графиками, в то время как библиотека масштабов позволяет лучше настраивать графические данные, требующие различных методов масштабирования для разных осей или легенд.
• Более того, мы видим, что когда мы генерируем лямбда-значение (для второй по server.R сценария server.R ), мы делаем это, превращая переменную в функцию минимального и максимального значения n , которое мы определили как 1 до 100. Здесь мы определяем взаимодействие между n и нашей функцией вероятности (известной как лямбда), что, в свою очередь, приводит к реактивному выражению:

 #Generate lambda value based on input$lambda from ui.R n=1:100 lambda <- seq(min(n), max(n), length.out = input$lambda) probability=lambda 

Настройка HTML

Как было показано выше, мы создали приложение, которое может использовать реактивное выражение для мгновенного обновления линейного графика и его осей. Однако, учитывая, что мы все-таки создаем веб-страницу с приложением, предположим, что мы хотим обновить дизайн страницы с помощью HTML?

Редактирование HTML, которое мы здесь выполним, само по себе довольно простое. В этом уроке мы просто сконцентрируемся на том, как редактировать заголовки веб-страницы с точки зрения шрифта и цвета. Однако цель этого состоит в том, чтобы конкретно проиллюстрировать, как редактировать код пользовательского интерфейса в R, чтобы иметь возможность настраивать веб-страницу, что является основным понятием для этого руководства. Это включает в себя небольшую модификацию файла ui.R который мы сгенерировали выше, чтобы разрешить вставки HTML.

Одна из самых важных вещей, которую стоит отметить, это то, что мы модифицируем только наш файл ui.R — файл server.R остается таким же, как указано выше. Это очевидно, потому что HTML используется для изменения пользовательского интерфейса; он не используется для изменения параметров самого приложения.

(Шаблон, который я использую для редактирования заголовков веб-страницы в этом примере, основан на втором выпуске Криса Били по разработке веб-приложений на R с использованием Shiny . Я лично посчитал его отличным руководством и очень рекомендую его всем, кто хочет расширить свои знания в области программирования R / Shiny и веб-платформ.)

Модифицированная программа ui.R которую мы используем для создания обновленной веб-страницы, выглядит следующим образом:

ui.R

 #Call the “shiny” library library(shiny) # Define UI for application that draws a probability plot shinyUI(fluidPage( tags$head(HTML("<link href='http://fonts.googleapis.com/css?family=Jura' rel='stylesheet' type = 'text/css'>")), h2("Probability Plots", style = "font-family: 'Jura'; color: red; font-size: 64px;"), # Application title #titlePanel("Probability Plots"), # Sidebar with a slider input for value of lambda sidebarLayout( sidebarPanel( sliderInput("lambda", "Number of trials:", min = 1, max = 50, value = 1) ), # Show a plot of the generated probability plot mainPanel( h3("Probability Graph", style = "font-family: 'Jura'; color: blue; font-size: 32px;"), HTML("<p>Probability readings</p>"), plotOutput("ProbPlot") ) ) )) 

Рассматривая разницу между этим сценарием ui.R сценарием предыдущего, отметим, что мы добавляем в команду shinyUI(fluidPage) , определяя шрифты Google как семейство шрифтов с помощью команды tags$head . Кроме того, мы используем заголовок h2 для определения заголовка «Вероятностные диаграммы» для самой страницы, а затем заголовок h3 для определения «графика вероятности» для построенного нами графика.

Как только мы запустим приведенный выше код вместе со сценарием server.R , мы server.R следующий график (вместе с тем же выбором ползунка и реактивностью, что и ранее):

Вывод

В этом уроке мы рассмотрели:

1. Процедуры установки RStudio и загрузки Shiny Web App в R
2. Как создать сюжет в Shiny и сформировать реактивные выражения
3. Использование HTML для настройки блестящих веб-страниц.

Излишне говорить, что это приложение просто касается вершины айсберга с точки зрения многих возможностей Shiny с платформой R.

Кроме того, Shiny также может использоваться с другими языками, такими как JavaScript, при настройке пользовательского интерфейса соответствующих веб-страниц, загружаемых приложением. Тем не менее, приведенное выше руководство служит основой для разработки и запуска приложений Shiny.

Я надеюсь, что это руководство было полезным и интересным для вас. Дайте нам знать, что вы думаете в комментариях ниже, и сообщите нам, если есть какие-либо другие темы Shiny и R, которые вы хотели бы, чтобы мы затронули.