R Shiny 基礎. 2 reactivity

Shiny是一個網頁端app，所以得同時滿足多個用戶的獨立操作。不能因為小A修改了輸入導致小B想要看的結果出現(xiàn)了錯誤数焊。所以會用到reactivity來保證流程獨立谓苟。

2.1 服務器

服務器兩個重要也是最基本的功能就是輸入和輸出。

2.1.1 Input 輸入

ui <- fluidPage(
  numericInput("count", label = "Number of values", value = 100)
)

這是一個最常見的輸入模式。默認值是100。

但是server端的話就不能給input指定數(shù)值了，因為在server端input是只讀參數(shù)唧躲。強行寫入數(shù)值的話會返回錯誤。

server <- function(input, output, session) {
  input$count <- 10  
}

shinyApp(ui, server)
#> Error: Can't modify read-only reactive value 'count'

這個錯誤是因為input只會反饋瀏覽器的數(shù)值，當你強行修改server內部input的時候就會造成混亂弄痹。需要用到類似updateNumericInput()的函數(shù)來讓sever自動更新饭入。

2.1.2 Output輸出

和輸入很相似。一定也要用render函數(shù)肛真。

ui <- fluidPage(
  textOutput("greeting")
)

server <- function(input, output, session) {
  output$greeting <- renderText("Hello human!")
}

render的功能

自動更新input和output
把R code轉換成html格式

和input一樣谐丢，如果忘了render函數(shù)或者是圖直接讀取的話會報錯。

server <- function(input, output, session) {
  output$greeting <- "Hello human"
}
shinyApp(ui, server)
#> Error: Unexpected character object for output$greeting
#> Did you forget to use a render function?

server <- function(input, output, session) {
  message("The greeting is ", output$greeting)
}
shinyApp(ui, server)
#> Error: Reading from shinyoutput object is not allowed.

2.2 Reactive程序

ui <- fluidPage(
  textInput("name", "What's your name?"),　#注意到有個逗號
  textOutput("greeting")
)

server <- function(input, output, session) {
  output$greeting <- renderText({
    paste0("Hello ", input$name, "!")
  })
}

textInput是設置UI輸入界面蚓让，并且給輸入指定變量”name”乾忱。下面一行textOutput是給輸出指定變量。這里的變量名就是”greeting”历极。如果沒有textInput的話那每次顯示的東西都變成了固定的窄瘟，沒法進行UI互動了。

對于reactive趟卸，書里的定義比較復雜蹄葱。理解成可以用來生成介于input和output之間的中間變量的函數(shù)。

2.3 Reactive Graph

原著中給出了reactive graph的概念衰腌，就是reactive的流程圖。比方說剛才的例子就可以變成觅赊，

我們可以說greeting 和 name 之間有reactive依存關系右蕊。

可以接下去看一個例子

server <- function(input, output, session) {
  string <- reactive(paste0("Hello ", input$name, "!"))
  output$greeting <- renderText(string()) ## 注意string的屬性是reactive， 所以是string()
}

這個例子在簡單的reactive里看不出什么作用吮螺，等以后編寫復雜的reactive的時候就可以大幅度減少代碼重復饶囚，提高效率了。

練習

把下面的代碼黏貼給ui, 然后修改4個server的錯誤

ui <- fluidPage(
  textInput("name", "What's your name?"),
  textOutput("greeting")
)

server1 <- function(input, output, server) {
  input$greeting <- renderText(paste0("Hello ", name))
}

server2 <- function(input, output, server) {
  greeting <- paste0("Hello ", input$name)
  output$greeting <- renderText(greeting)
}

server3 <- function(input, output, server) {
  output$greting <- paste0("Hello", input$name)
}

2.3 Reactivity 表現(xiàn)

文中舉了一個比較復雜的例子鸠补。比較兩組數(shù)據(jù)的和密度圖萝风，并進行t-test。試著把代碼改編成Shiny App.

下面是正常R的實現(xiàn)方法紫岩。

library(ggplot2)

freqpoly <- function(x1, x2, binwidth = 0.1, xlim = c(-3, 3)) {
  df <- data.frame(
    x = c(x1, x2),
    g = c(rep("x1", length(x1)), rep("x2", length(x2)))
  )

  ggplot(df, aes(x, colour = g)) +
    geom_freqpoly(binwidth = binwidth, size = 1) +
    coord_cartesian(xlim = xlim)
}

t_test <- function(x1, x2) {
  test <- t.test(x1, x2)
  
  # use sprintf() to format t.test() results compactly
  sprintf(
    "p value: %0.3f\n[%0.2f, %0.2f]",
    test$p.value, test$conf.int[1], test$conf.int[2]
  )
}

x1 <- rnorm(100, mean = 0, sd = 0.5)
x2 <- rnorm(200, mean = 0.15, sd = 0.9)

freqpoly(x1, x2)
cat(t_test(x1, x2))
#> p value: 0.016
#> [-0.35, -0.04]

然后是改成shiny规惰。

首先是ui端，可以從文面大概猜到fluidRow column 的大概用法泉蝌，之后會花篇幅詳細介紹歇万。

ui <- fluidPage(
  fluidRow(
    column(4, 
      "Distribution 1",
      numericInput("n1", label = "n", value = 1000, min = 1),
      numericInput("mean1", label = "μ", value = 0, step = 0.1),
      numericInput("sd1", label = "σ", value = 0.5, min = 0.1, step = 0.1)
    ),
    column(4, 
      "Distribution 2",
      numericInput("n2", label = "n", value = 1000, min = 1),
      numericInput("mean2", label = "μ", value = 0, step = 0.1),
      numericInput("sd2", label = "σ", value = 0.5, min = 0.1, step = 0.1)
    ),
    column(4,
      "Frequency polygon",
      numericInput("binwidth", label = "Bin width", value = 0.1, step = 0.1),
      sliderInput("range", label = "range", value = c(-3, 3), min = -5, max = 5)
    )
  ),
  fluidRow(
    column(9, plotOutput("hist")),
    column(3, verbatimTextOutput("ttest"))
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  output$hist <- renderPlot({
    x1 <- rnorm(input$n1, input$mean1, input$sd1)
    x2 <- rnorm(input$n2, input$mean2, input$sd2)
    
    freqpoly(x1, x2, binwidth = input$binwidth, xlim = input$range)
  }, res = 96)

  output$ttest <- renderText({
    x1 <- rnorm(input$n1, input$mean1, input$sd1)
    x2 <- rnorm(input$n2, input$mean2, input$sd2)
    
    t_test(x1, x2)
  })
}

https://hadley.shinyapps.io/ms-case-study-1 部署在云端服務器的效果。

代碼行數(shù)有點多勋陪，其實把變量之間的關系稍做整理然后可視化一下就會清楚很多贪磺。

稍做觀察就不難看出變量之間的關系很密切。這就造成了兩個問題诅愚。

因為關系網太密寒锚，所以導致這個app比較難理解。沒法單獨提取app里面的變量進行分析
app計算效率不高。每修改一個變量都會導致整體計算全部重來刹前。

所以可以對這個app進行優(yōu)化泳赋。在前面套一個reactive函數(shù)，讓x1,x2變成了可活動的變量腮郊。這樣就不會在x1或者x2發(fā)生改變的時候重新計算整個流程摹蘑，而是僅更新發(fā)生變化的地方。

Reactivity里的變量需要加(),表示是活動的函數(shù)轧飞，不是固定的value衅鹿。

server <- function(input, output, session) {
  x1 <- reactive(rnorm(input$n1, input$mean1, input$sd1))
  x2 <- reactive(rnorm(input$n2, input$mean2, input$sd2))

  output$hist <- renderPlot({
    freqpoly(x1(), x2(), binwidth = input$binwidth, xlim = input$range)
  }, res = 96)

  output$ttest <- renderText({
    t_test(x1(), x2())
  })
}

其實這里還涉及到了組快化的概念。如下圖所示

其實x1, x2都被組塊話了过咬，組塊話這個概念在之后的篇幅里會詳細介紹大渤。

2.4 Timer功能

Shiny里還有定時激活功能。

在下面的程序里添加Timer也就是定時自動激活功能掸绞。通過觀察代碼可以看出這是一段隨機數(shù)生成程序泵三。自動激活就等于自動重新生成隨機數(shù)。

ui <- fluidPage(
  fluidRow(
    column(3, 
      numericInput("lambda1", label = "lambda1", value = 3),
      numericInput("lambda2", label = "lambda2", value = 5),
      numericInput("n", label = "n", value = 1e4, min = 0)
    ),
    column(9, plotOutput("hist"))
  )
)
server <- function(input, output, session) {
  x1 <- reactive(rpois(input$n, input$lambda1))
  x2 <- reactive(rpois(input$n, input$lambda2))
  output$hist <- renderPlot({
    freqpoly(x1(), x2(), binwidth = 1, xlim = c(0, 40))
  }, res = 96)
}

server <- function(input, output, session) {
  timer <- reactiveTimer(500)
  
  x1 <- reactive({
    timer()
    rpois(input$n, input$lambda1)
  })
  x2 <- reactive({
    timer()
    rpois(input$n, input$lambda2)
  })
  
  output$hist <- renderPlot({
    freqpoly(x1(), x2(), binwidth = 1, xlim = c(0, 40))
  }, res = 96)
}

這樣就成功變成了下面的模式衔掸。每隔默認的半秒鐘程序就會自動運行一次烫幕。

也可以添加Action標簽。只有action標簽被點擊的時候程序才會運行敞映。

ui <- fluidPage(
  fluidRow(
    column(3, 
      numericInput("lambda1", label = "lambda1", value = 3),
      numericInput("lambda2", label = "lambda2", value = 5),
      numericInput("n", label = "n", value = 1e4, min = 0),
      actionButton("simulate", "Simulate!")
    ),
    column(9, plotOutput("hist"))
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  x1 <- reactive({
    input$simulate
    rpois(input$n, input$lambda1)
  })
  x2 <- reactive({
    input$simulate
    rpois(input$n, input$lambda2)
  })
  output$hist <- renderPlot({
    freqpoly(x1(), x2(), binwidth = 1, xlim = c(0, 40))
  }, res = 96)
}

仔細看一下较曼，其實添加了按鈕只是多此一舉，只要改變了lambda或者n振愿，都會自動更新捷犹。因為從程序圖里可以看出這是一個并聯(lián)的關系，并不是串聯(lián)冕末。要把simulate串聯(lián)在里面才行萍歉。

所以需要進行下面的修改藻肄。用eventReactive ,稍微有點難懂销凑。有點接近If/else的邏輯關系。

server <- function(input, output, session) {
  x1 <- eventReactive(input$simulate, {
    rpois(input$n, input$lambda1)
  })
  x2 <- eventReactive(input$simulate, {
    rpois(input$n, input$lambda2)
  })

  output$hist <- renderPlot({
    freqpoly(x1(), x2(), binwidth = 1, xlim = c(0, 40))
  }, res = 96)
}

文章還提到了觀測函數(shù)observer，用來提示命令是否被執(zhí)行毁兆∨线郑可以用來反饋代碼執(zhí)行情況梅桩。這個函數(shù)出的結果不會被保存在任何變量里。但是可以用來Debugg。

ui <- fluidPage(
  textInput("name", "What's your name?"),
  textOutput("greeting")
)

server <- function(input, output, session) {
  string <- reactive(paste0("Hello ", input$name, "!"))
  
  output$greeting <- renderText(string())
  observeEvent(input$name, {
    message("Greeting performed")
  })
}

最后編輯于：2022.08.13 14:34:43

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