Berkilat, R dan HTML: Menggabungkan Sains Data dan Pembangunan Web

Artikel ini meneroka sinergi yang kuat antara sains data dan pembangunan web, yang difasilitasi oleh platform seperti Shiny dan R. Peningkatan permintaan untuk analisis data interaktif dan aplikasi berasaskan awan bahan bakar konvergensi ini.

Kelebihan Utama Berkilat dan R:

Visualisasi data interaktif:
• Berkilau memberi kuasa penciptaan aplikasi mesra pengguna untuk manipulasi dan visualisasi data dinamik. Ekspresi reaktif memastikan kemas kini automatik berdasarkan perubahan berubah.
Interfaces yang disesuaikan:
• Integrasi HTML membolehkan penyesuaian UI yang luas, meningkatkan pengalaman pengguna melalui reka bentuk dan susun atur yang diperibadikan.
Fleksibiliti Bahasa:
• Walaupun terutamanya Riny, kebolehsuaian SHINY meluas ke bahasa seperti JavaScript untuk penambahbaikan UI lanjutan.

populariti R dalam sains data memerlukan integrasi web yang lancar. Berkilat bertindak sebagai jambatan penting, menghubungkan ahli statistik dan pemaju web. Tutorial ini memberi tumpuan kepada membina aplikasi berkilat, meliputi aspek UI (antara muka pengguna) dan aspek pelayan. Pengetahuan terdahulu adalah bermanfaat tetapi tidak wajib. Kami akan membina graf statistik mudah dan menunjukkan penyesuaian HTML asas.

Menyediakan aplikasi berkilat anda:

Pertama, pasang rstudio. Buat aplikasi web berkilat baru dengan memilih "fail baru" kemudian "aplikasi web berkilat ...".

Namakan aplikasi anda (mis., "OurFirStapp") dan pilih "Multiple File (UI.R/Server.R)". (Menggunakan fail berasingan

dan menyimpan kod yang dianjurkan.) ShinyApps.io menawarkan penggunaan dalam talian dan kawalan jauh melalui pakej

(butiran di luar skop tutorial ini).

ui.R server.R Membina permohonan: rsconnect

Aplikasi kami akan memaparkan graf garis yang menunjukkan kebarangkalian kejadian berdasarkan bilangan percubaan (n). Slider akan mengawal N (1-50). Ini menunjukkan kereaktifan: Grafik dikemas kini dengan serta -merta dengan perubahan slider.

ui.r:

Server.R:

library(shiny)

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

(nota: perpustakaan dan dimasukkan untuk keupayaan grafik yang lebih maju, walaupun tidak diperlukan untuk contoh asas ini. Pengiraan kebarangkalian dan kod merancang menggunakan

akan ditambah di sini.)

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) ...
  })
})

ggplot2 menjalankan aplikasi: scales ggplot2

Pilih "Run App" dari pilihan "Run External" dalam Rstudio. Aplikasi ini akan dilancarkan di pelayar web anda. Slider mengawal N, dan grafik dikemas kini secara dinamik. Ini menggambarkan ekspresi reaktif - kemas kini automatik berdasarkan input pengguna.

Penyesuaian html:

Ubah suai

untuk menggabungkan HTML untuk peningkatan UI. Contoh ini mengubah fon dan warna tajuk: ui.R

Modified 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"))
  )
))

Menjalankan kod terkini ini menghasilkan aplikasi yang dipertingkatkan secara visual. (Penyesuaian HTML selanjutnya mungkin.)

Kesimpulan:

Tutorial ini menyediakan asas untuk pembangunan aplikasi berkilat. Keupayaan berkilat melangkaui contoh asas ini, termasuk integrasi JavaScript untuk ciri -ciri UI lanjutan. Pengenalan ini berfungsi sebagai titik permulaan untuk meneroka potensi berkilat dalam menggabungkan sains data dan pembangunan web.

Atas ialah kandungan terperinci Berkilat, R dan HTML: Menggabungkan Sains Data dan Pembangunan Web. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!