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ホームページテクノロジー周辺機器IT業界Shiny、RおよびHTML:データサイエンスとWeb開発の融合

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。

Shiny, R and HTML: Merging Data Science and Web Development

光沢とrの重要な利点:

    インタラクティブなデータ視覚化:
  • 光沢のあるデータの操作と視覚化のために、ユーザーフレンドリーなアプリケーションの作成を強化します。 反応式は、変動する変化に基づいて自動更新を確保します カスタマイズ可能なインターフェイス:
  • HTML統合により、UIのカスタマイズが広範になり、パーソナライズされたデザインとレイアウトによるユーザーエクスペリエンスの向上が可能です。
  • 言語の柔軟性:主にRベースですが、Shinyの適応性は、高度なUIの改良のためにJavaScriptのような言語に拡張されます。
  • データサイエンスにおけるRの人気の高まりは、シームレスなWeb統合を必要とします。 光沢は、統計学者とWeb開発者をつなぐ重要なブリッジとして機能します。このチュートリアルは、UI(ユーザーインターフェイス)とサーバー側の側面をカバーする光沢のあるアプリケーションの構築に焦点を当てています。 以前のRの知識は有益ですが、必須ではありません。簡単な統計グラフを作成し、基本的なHTMLカスタマイズを実証します。
光沢のあるアプリのセットアップ:

Shiny, R and HTML: Merging Data Science and Web Development

最初に、rstudioをインストールします。 「新しいファイル」を選択して新しい光沢のあるWebアプリを作成し、「Shiny Webアプリ...」を選択します。

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:Shiny, R and HTML: Merging Data Science and Web Development

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.Rserver.Rui.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"))
  )
))
アプリケーションの実行:

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。

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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:ui.R

変更されたui.r:

この更新されたコードを実行すると、視覚的に拡張されたアプリケーションが生成されます。 (さらにHTMLのカスタマイズが可能です。)
library(shiny)

shinyUI(fluidPage(
  titlePanel("Probability Plots"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("lambda", "Number of trials:", min = 1, max = 50, value = 1)
    ),
    mainPanel(plotOutput("ProbPlot"))
  )
))

Shiny, R and HTML: Merging Data Science and Web Development

結論:

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。

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