一、RShiny 時間線
RShiny的最初版本於2012年發佈，並於2013年正式發佈在CRAN（The Comprehensive R Archive
Network）上。此後，RShiny在開源社區中受到廣泛關注，並在各類數據分析、可視化和Web開發中被廣泛應用。
近年來，RShiny也獲得了一系列改進和升級。例如，在2017年，RStudio推出了Shiny v1.0 版本，對於Shiny應用的性能、穩定性和用戶體驗進行了極大的提升。
儘管RShiny已有多年的發展歷史，但在數據分析、機器學習、深度學習等領域中仍然表現出了廣闊的應用前景。
二、R是n元非空有限集合
R語言是一個流行的開源編程語言，廣泛應用於各類數據分析、統計分析、機器學習和深度學習等領域。R語言具備多種數據類型、數據結構、數據可視化和數據挖掘等特性，使其成為了數據科學家的必備工具之一。
RShiny是R語言的Web應用框架，允許開發人員使用R語言編寫交互式Web應用程序。通過RShiny，開發人員可以輕鬆地創建基於R語言的可視化和模型預測的Web應用程序，將複雜的R代碼轉化為高效且易於訪問的Web應用。
三、RShiny單細胞
RShiny在生物醫學領域中也有廣泛的應用。例如，RShiny可以被用於單細胞RNA測序（scRNAseq）數據的分析和可視化。通過RShiny，用戶可以輕鬆地構建一個交互式Web應用程序，以探索單細胞數據，並可以進行數據過濾、聚類和可視化等操作。
下面的代碼是一個簡單的RShiny應用程序，用於單細胞RNA測序數據可視化：
```{r}
library(shiny)
library(scater)
library(Seurat)
data(sce_cortex)
seu <- CreateSeuratObject(counts = counts(sce_cortex),
assay = "RNA",
meta.data = colData(sce_cortex),
project = "Cortex - Seurat")
ui <- fluidPage(
plotOutput(outputId = "plot")
)
server <- function(input, output) {
output$plot <- renderPlot({
DimPlot(seu, reduction = "umap", label = TRUE, pt.size = 0.5, group.by = "cluster")
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
四、RShiny下載圖片
RShiny還可以用於下載和保存圖片或其他數據文件。通過使用downloadHandler函數，可以為用戶提供下載選項，以便他們可以將圖形、數據和其他信息下載並保存在本地計算機上。
下面的代碼是一個簡單的RShiny應用程序，用於圖像下載功能：
```{r}
library(shiny)
library(ggplot2)
ui <- fluidPage(
downloadButton("downloadPlot", "Download Plot")
)
server <- function(input, output) {
output$plot <- renderPlot({
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) + geom_point()
})
output$downloadPlot <- downloadHandler(
filename = function() {
paste("iris_plot_", Sys.Date(), ".png", sep="")
},
content = function(file) {
ggsave(file, plot = output$plot())
}
)
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
五、RShiny權限設置
在RShiny應用程序中，可以為用戶設置不同的權限和安全級別。例如，可以限制某些用戶的訪問權限，以保護機密信息和敏感數據。
RShiny中的shinymanager包提供了強大的用戶和權限管理功能，使得開發人員可以輕鬆地創建自定義的登錄頁面和管理控制台，並設置不同用戶的訪問權限。
下面的代碼是一個簡單的RShiny應用程序，用於權限設置功能：
```{r}
library(shiny)
library(shinymanager)
data <- data.frame(
user = c("user1", "user2", "admin"), # user accounts
password = c("pass1", "pass2", "admin"), # passwords
stringsAsFactors = FALSE
)
ui <- fluidPage(
tags$h1("Welcome to my app!"),
fluidRow(
column(
width = 6,
plotOutput(outputId = "plot1")
),
column(
width = 6,
plotOutput(outputId = "plot2")
)
)
)
server <- function(input, output, session) {
output$plot1 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()
})
output$plot2 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(wt, hp)) + geom_point()
})
# Define a user list
my_auth <- c("user1" = "pass1", "user2" = "pass2", "admin" = "admin")
# Call the server module
callModule(
shinymanagerUI,
id = "auth"
)
# Check credentials
res_auth <- callModule(
shinymanager,
id = "auth",
check = list(user = data$user, password = data$password)
)
# Show app only to authenticated users
shiny::conditionalPanel(
condition = "input.password",
ui
)
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
六、RShiny頁面權限控制
在RShiny應用程序中，還可以對頁面進行權限控制。通過使用renderUI和uiOutput函數，可以根據用戶的身份和權限，動態生成相應的頁面元素和交互式組件。
下面的代碼是一個簡單的RShiny應用程序，用於頁面權限控制功能：
```{r}
library(shiny)
ui <- fluidPage(
# Show the login panel if the user is not logged in.
conditionalPanel(
condition = "!input.login",
tags$h1("Please log in!"),
textInput("username", "Username:"),
passwordInput("password", "Password:"),
actionButton("login", "Log in")
),
# Show the app if the user is logged in.
conditionalPanel(
condition = "input.login",
tags$h1("Welcome to the app!"),
uiOutput("app")
)
)
server <- function(input, output) {
# Set up the user accounts
users <- reactiveValues(
user1 = "password1",
user2 = "password2",
admin = "password3"
)
# Define the login action
observeEvent(input$login, {
# Check if the user credentials are correct
if (input$username %in% names(users) & input$password == users[[input$username]]) {
# Set the login status to TRUE
output$login <- reactiveValues(logged_in = TRUE)
} else {
# Show an error message if the credentials are incorrect
showNotification("Incorrect username or password")
}
})
# Generate the app based on the user's role
output$app <- renderUI({
# Check the user's role (user or admin)
if (input$username == "admin") {
# Create an admin-specific UI
fluidRow(
column(width = 6, plotOutput(outputId = "plot1")),
column(width = 6, plotOutput(outputId = "plot2"))
)
} else {
# Create a user-specific UI
plotOutput(outputId = "plot1")
}
})
# Generate the plots
output$plot1 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()
})
output$plot2 <- renderPlot({
ggplot(mtcars, aes(wt, hp)) + geom_point()
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
七、RShiny HTML引用圖片選取
在RShiny應用程序中引用HTML是非常常見的。通過使用img函數，RShiny可以將本地或在線圖片引用到Web應用程序中。此外，也可以使用fileInput函數，讓用戶上傳本地圖片並將其引用到Web應用程序中。
下面的代碼是一個簡單的RShiny應用程序，用於引用圖片選取功能：
```{r}
library(shiny)
ui <- fluidPage(
tags$h1("Image Selector Demo"),
tags$div(
id = "image",
style = "width: 500px; height: 400px; margin: auto; overflow: hidden;"
),
tags$h3("Select the image you want to display:"),
fileInput("imgfile", "Upload Image"),
br(),
actionButton("loadimg", "Load Image"),
actionButton("clearimg", "Clear Image"),
br()
)
server <- function(input, output, session) {
# Define the image tag
output$image <- renderUI({
if (is.null(input$imgfile)) {
return()
}
tags$img(
src = input$imgfile$datapath,
style = "max-width: 100%; max-height: 100%;"
)
})
# Load the image
observeEvent(input$loadimg, {
if (is.null(input$imgfile)) {
return()
}
output$image <- renderUI({
tags$img(
src = input$imgfile$datapath,
style = "max-width: 100%; max-height: 100%;"
)
})
})
# Clear the image
observeEvent(input$clearimg, {
output$image <- renderUI({})
input$imgfile <- NULL
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
```
總結
本篇文章講述了RShiny應用開發的全面解析，並從時間線、R語言、單細胞、圖片下載、權限設置和頁面權限控制等多個方面詳細地闡述了RShiny的應用場景和特性。在實際應用中，RShiny可以幫助數據科學家和開發人員快速開發出高效、易於訪問的Web應用程序，並且可以為用戶提供強大的交互性和可視化體驗。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/151161.html
微信掃一掃 
支付寶掃一掃 