R 在shiny中渲染ggvis控件
在一个闪亮的应用程序中，我很难在ggvis绘图中渲染输入滑块。在没有输入滑块的情况下，打印渲染良好，但添加后会引发以下错误：R 在shiny中渲染ggvis控件,r,shiny,ggvis,R,Shiny,Ggvis,在一个闪亮的应用程序中，我很难在ggvis绘图中渲染输入滑块。在没有输入滑块的情况下，打印渲染良好，但添加后会引发以下错误： Listening on http://xxxxxxxxxxxxxx Error in eval(expr, envir, enclos) : could not find function "compdat" 服务器.R: library(shiny) library(ggvis) data<-data.frame(var1=rnor
Listening on http://xxxxxxxxxxxxxx
Error in eval(expr, envir, enclos) : could not find function "compdat"
library(shiny)
library(ggvis)
data<-data.frame(var1=rnorm(30,5,2.3),var2=rbeta(30,1.5,.8),var3=rnorm(30,10,2.5))
shinyServer(function(input, output,session) {
compdat<-reactive({data[, c(input$xInp,input$yInp)]})
vis1 <-reactive({
compdat %>% ggvis(x= ~compdat()[,1],y= ~compdat()[,2]) %>%
layer_points(fill:="red") %>% layer_smooths(span=input_slider(.1,1,id="scores_ui"))
})
vis1 %>% bind_shiny("scores",controls_id="scores_ui")
vis2<-reactive({
compdat %>% ggvis(x= ~compdat()[,1],y= ~compdat()[,2]) %>%
layer_points(fill:="red") %>% ayer_smooths(span=input_slider(.1,1,id="loadings_ui"))
})
vis2 %>% bind_shiny("loadings",controls_id="loadings_ui")
})任何关于如何使滑块渲染的见解都将非常有用。我花了相当多的时间四处寻找来解决这个问题。提前感谢这里有一个很好的示例，演示了如何使用selectizeInput自定义X/Y轴变量 但是，将
ggvis（）input$xInp$input$yInp数据对ui.R
不可见。
您可能想创建一个包含数据的全局.R
文件
下面我将介绍两种方法，说明如何通过选择X/Y变量与ggvis
绘图交互。您可以在server.R
中找到它们
全球
服务器.R
服务器.R
库（闪亮）
图书馆（ggvis）
shinyServer（功能（输入、输出、会话）{
#方法1：一旦输入发生变化，重新生成compdat对象
#将X/Y变量重命名为固定名称。
compdat%
图层平滑（span=input\u滑块（.1,1））%>%
绑定（“分数”，控制分数）
#方法2：在反应性环境中包装ggvis
#然而，这将停止对滑块输入作出反应
#一旦输入$xInp或输入$yInp更改。
vis2%bind_Shining（“加载”，控件id=“加载用户界面”）
})
最后的话
将ggvis
包装到反应式环境中有几个缺点：
- 性能降低：因为一旦相关输入变量发生变化，整个图形需要重新绘制
- 缺少过渡动画：因为整个图形都被重新绘制了，所以您没有看到在方法1中看到的良好过渡效果
但是，它确实有几个优点：
- 更高的灵活性：如果您想动态更改X-Y轴标签（例如，取决于您的
输入$xInp
），那么在反应式环境中包装ggvis
是目前唯一的方式。由于ggvis
只计算一次数据并将其绑定到ggvis
对象，因此对轴标签所做的更改不会实时反映出来。然而，由于在反应式环境中包装ggvis
会导致整个图形重新绘制，因此标签也会在重新绘制中进行更新
感谢您关注这一点。我实现了这两种方法，并且认为我当时更喜欢方法1。TC。
shinyUI(fluidPage(
title="PCA Explorer",
h2("Principal Component Explorer"),
fluidRow(
column(6,ggvisOutput("scores"),
uiOutput("scores_ui")),
column(6,ggvisOutput("loadings"),
uiOutput("loadings_ui"))
),
br(),
fluidRow(
column(6,h3("Component Selection"),selectInput('xInp',"X Variable",names(data)),
selectInput('yInp',"Y Variable",names(data),selected=names(data)[[2]])),
column(6,h3("Summary of Selected Data Points"),verbatimTextOutput("diagn"))
)
))
data <- data.frame(var1=rnorm(30,5,2.3),
var2=rbeta(30,1.5,.8),
var3=rnorm(30,10,2.5))
library(shiny)
shinyUI(fluidPage(
title="PCA Explorer",
h2("Principal Component Explorer"),
fluidRow(
column(6,
ggvisOutput("scores"),
uiOutput("scores_ui")),
column(6,
ggvisOutput("loadings"),
uiOutput("loadings_ui"))
),
br(),
fluidRow(
column(6,
h3("Component Selection"),
selectInput('xInp',"X Variable", choices=names(data),
selected=names(data)[[1]]),
selectInput('yInp',"Y Variable", choices=names(data),
selected=names(data)[[2]])
),
column(6,
h3("Summary of Selected Data Points"),
verbatimTextOutput("diagn"))
)
))
library(shiny)
library(ggvis)
shinyServer(function(input, output,session) {
# Approach 1: regenerate a compdat object once the input changes
# rename the X/Y variables to fixed names.
compdat <- reactive({
x <- data[, c(input$xInp, input$yInp)]
names(x) <- c("x", "y")
x
})
# NOTE that you use compdat here instead of compdat()
compdat %>% ggvis(x=~x, y=~y) %>%
layer_points(fill:="red") %>%
layer_smooths(span=input_slider(.1,1)) %>%
bind_shiny("scores", controls_id="scores_ui")
# Approach 2: wrap ggvis in a reactive environment
# This however, would stop to react to slider input
# once input$xInp or input$yInp changes.
vis2 <- reactive({
xvar <- prop("x", as.symbol(input$xInp))
yvar <- prop("y", as.symbol(input$yInp))
data %>% ggvis(x=xvar, y=yvar) %>%
layer_points(fill:="red") %>%
layer_smooths(span=input_slider(.1,1))
})
vis2 %>% bind_shiny("loadings", controls_id="loadings_ui")
})
library(shiny)
shinyUI(fluidPage(
title="PCA Explorer",
h2("Principal Component Explorer"),
fluidRow(
column(6,
ggvisOutput("scores"),
uiOutput("scores_ui")
),
column(6,
ggvisOutput("loadings"),
uiOutput("loadings_ui"),
# Create a slider by Shiny, instead of by ggvis.
sliderInput('smooth_span',
h5("Smoothing span for plot 2"),
.1, 1, value=0.5)
)
),
br(),
fluidRow(
column(6,
h3("Component Selection"),
selectInput('xInp',"X Variable", choices=names(data),
selected=names(data)[[1]]),
selectInput('yInp',"Y Variable", choices=names(data),
selected=names(data)[[2]])
),
column(6,
h3("Summary of Selected Data Points"),
verbatimTextOutput("diagn"))
)
))
library(shiny)
library(ggvis)
shinyServer(function(input, output,session) {
# Approach 1: regenerate a compdat object once the input changes
# rename the X/Y variables to fixed names.
compdat <- reactive({
x <- data[, c(input$xInp, input$yInp)]
names(x) <- c("x", "y")
x
})
# NOTE that you use compdat here instead of compdat()
compdat %>% ggvis(x=~x, y=~y) %>%
layer_points(fill:="red") %>%
layer_smooths(span=input_slider(.1,1)) %>%
bind_shiny("scores", controls_id="scores_ui")
# Approach 2: wrap ggvis in a reactive environment
# This however, would stop to react to slider input
# once input$xInp or input$yInp changes.
vis2 <- reactive({
xvar <- prop("x", as.symbol(input$xInp))
yvar <- prop("y", as.symbol(input$yInp))
smooth.span <- input$smooth_span
data %>% ggvis(x=xvar, y=yvar) %>%
layer_points(fill:="red") %>%
# FIXED: use the value from the input object, instead of a input_slider
layer_smooths(span=smooth.span)
})
vis2 %>% bind_shiny("loadings", controls_id="loadings_ui")
})