Shiny, R und HTML: Zusammenführen von Datenwissenschaft und Webentwicklung

Dieser Artikel untersucht die leistungsstarke Synergie zwischen Datenwissenschaft und Webentwicklung, die durch Plattformen wie Shiny und R. die zunehmende Nachfrage nach interaktiven Datenanalysen und Cloud-basierte Anwendungen ermöglicht wird.

wichtige Vorteile von Shiny und R:

• Interaktive Datenvisualisierung: Seuzig ermöglicht die Erstellung benutzerfreundlicher Anwendungen für die Manipulation und Visualisierung dynamischer Daten. Reaktive Ausdrücke gewährleisten automatische Aktualisierungen basierend auf variablen Änderungen.
• Anpassbare Schnittstellen: HTML -Integration ermöglicht eine umfassende UI -Anpassung, die Benutzererfahrung durch personalisiertes Design und Layout verbessert.
• Sprachflexibilität: Während sich in erster Linie R-basiert, erstreckt sich Shiny's Anpassungsfähigkeit auf Sprachen wie JavaScript für erweiterte UI-Verfeinerungen.

Die steigende Popularität von R in der Datenwissenschaft erfordert eine nahtlose Webintegration. Glänzender wirkt als entscheidende Brücke, die Statistiker und Webentwickler verbindet. Dieses Tutorial konzentriert sich auf die Erstellung einer glänzenden Anwendung, die Abdeckung der Benutzeroberfläche (Benutzeroberfläche) und die serverseitigen Aspekte. Vorheriges Wissen ist vorteilhaft, aber nicht obligatorisch. Wir werden ein einfaches statistisches Diagramm erstellen und die grundlegende HTML -Anpassung demonstrieren.

Einrichten Ihrer glänzenden App:

Installieren Sie zuerst RStudio. Erstellen Sie eine neue glänzende Web -App, indem Sie "neue Datei" auswählen und "Shiny Web App ...".

Nennen Sie Ihre Anwendung (z. B. "OurFirstapp") und wählen Sie "Mehrfachdatei (ui.r/server.r)". (Verwenden von separaten

und ui.R Dateien hält den Code organisiert.) ShinyApps.io bietet über das server.R -Paket (Details über den Umfang dieses Tutorials). rsconnect

Erstellen der Anwendung:

Unsere Anwendung zeigt ein Zeilendiagramm an, das die Auftrittswahrscheinlichkeit basierend auf der Anzahl der Versuche (n) zeigt. Ein Schieberegler steuert N (1-50). Dies zeigt Reaktivität: Die Graphenaktualisierungen mit Slider -Änderungen sofort.

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"))
  )
))

server.r:

(Hinweis: Die Bibliotheken

library(shiny)
library(ggplot2)
library(scales)

shinyServer(function(input, output) {
  output$ProbPlot <- renderPlot({
    n <- 1:100
    lambda <- input$lambda
    # ... (probability calculation and plotting code using ggplot2) ...
  })
})

und

sind für fortgeschrittenere Grafikfunktionen enthalten, obwohl dies für dieses grundlegende Beispiel nicht ausschließlich erforderlich ist. Die Wahrscheinlichkeitsberechnung und den Auftragscode mit ggplot2 würden hier hinzugefügt.) scales ggplot2

Ausführen der Anwendung:

Wählen Sie "App" aus der Option "Externe" in Rstudio aus. Die Anwendung startet in Ihrem Webbrowser. Der Schieberegler steuert n und die Grafik aktualisiert dynamisch. Dies zeigt reaktive Ausdrücke - automatische Updates basierend auf Benutzereingaben.

HTML -Anpassung:

modifizieren Sie ui.R, um HTML für UI -Verbesserungen einzubeziehen. Dieses Beispiel ändert die Schriftart und Farbe der Überschriften:

modifiziert 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"))
  )
))

Ausführen dieses aktualisierten Codes erzeugt eine visuell verbesserte Anwendung. (Weitere HTML -Anpassung ist möglich.)

Schlussfolgerung:

Dieses Tutorial bietet eine Grundlage für eine glänzende App -Entwicklung. Die Funktionen von Shiny gehen weit über dieses grundlegende Beispiel hinaus, einschließlich der JavaScript -Integration für erweiterte UI -Funktionen. Diese Einführung dient als Ausgangspunkt für die Erforschung von Shinys Potenzial bei der Zusammenführung von Datenwissenschaft und Webentwicklung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonShiny, R und HTML: Zusammenführen von Datenwissenschaft und Webentwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!