この記事では、ShinyやRのようなプラットフォームによって促進されるデータサイエンスとWeb開発の強力な相乗効果を調査します。
アプリケーション(例: "OurFirstApp")に名前を付け、「複数のファイル(ui.r/server.r)」を選択します。 (個別のおよび
ファイルを使用すると、コードが整理されています。)shinyApps.ioは、パッケージを介してオンライン展開とリモートコントロールを提供します(このチュートリアルの範囲を超えて詳細)。
アプリケーションの構築:
アプリケーションには、試行回数(n)に基づいて発生の可能性を示す線グラフが表示されます。スライダーはN(1-50)を制御します。 これは反応性を示しています:グラフはスライダーの変更で即座に更新されます。
ui.R
server.R
ui.r:rsconnect
server.r:
(注:この基本的な例には厳密に必要ではありませんが、より高度なグラフ化機能のためにおよびライブラリが含まれています。 >
library(shiny) shinyUI(fluidPage( titlePanel("Probability Plots"), sidebarLayout( sidebarPanel( sliderInput("lambda", "Number of trials:", min = 1, max = 50, value = 1) ), mainPanel(plotOutput("ProbPlot")) ) ))
rstudioで「外部」オプションから「アプリを実行する」を選択します。アプリケーションはWebブラウザで起動します。 スライダーはnを制御し、グラフは動的に更新されます。これは、リアクティブ式を示しています - ユーザー入力に基づく自動更新。
htmlカスタマイズ:
を変更して、UI強化にHTMLを組み込みます。 この例は、見出しのフォントと色を変更します: 変更されたui.r:
このチュートリアルは、光沢のあるアプリ開発の基盤を提供します。 Shinyの機能は、高度なUI機能のJavaScript統合など、この基本的な例をはるかに超えています。 この紹介は、データサイエンスとWeb開発の融合における光沢のある可能性を調査するための出発点として機能します。 以上がShiny、RおよびHTML:データサイエンスとWeb開発の融合の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
ui.R
library(shiny)
shinyUI(fluidPage(
titlePanel("Probability Plots"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
sliderInput("lambda", "Number of trials:", min = 1, max = 50, value = 1)
),
mainPanel(plotOutput("ProbPlot"))
)
))