我构建了一个简单的有光泽的App,它绘制了一个正态分布,给出了两个分位数(lbv和ubv),对应于5%和95%的概率(90%置信区间)。分位数是用户定义的输入。
要获得普通PDF的均值和sd,请使用rriskDistributions包中的get.norm.par(),如下所示:
dpar <- get.norm.par(p=c(0.05,0.95),q=c(lbv,ubv),plot=F)
mean <- dpar[1]
sd <- dpar[2]
如何让shinyApp对UI中的输入更改做出反应?我是Shiny的新手 - 似乎我必须使用reactive()和刷新(?),但我无法理解在哪里/如何使用它。任何提示将不胜感激。
下面的代码生成了shinyApp,但它不是&#34;反应性&#34;改变用户定义的输入。
# Set libraries
library(shiny)
library(rriskDistributions)
# Global variables can go here
lb <- 0.05
ub <- 0.95
lbv <- 200
ubv <- 1000
dpar <- get.norm.par(p=c(lb,ub),q=c(lbv,ubv),plot=F)
mean <- dpar[1]
sd <- dpar[2]
x1 <- lbv - (ubv-lbv)/2 # set my x-axis left bound
x2 <- ubv + (ubv-lbv)/2 # set my x-axis right bound
xseq<-seq(x1,x2,.1)
densities<-dnorm(xseq, mean,sd)
ui <- fluidPage(
titlePanel("Parameters"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
numericInput('lbv', 'Lower Bound Value', lbv),
numericInput('ubv', 'Upper Bound Value', ubv)
),
mainPanel(
plotOutput('plot')
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$plot <- renderPlot({
plot(xseq, densities, col="darkgreen", xlab="", ylab="Density", type="l",lwd=2, cex=2, main="Normal Density", cex.axis=.8)
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
我已尝试根据示例here进行以下更改,我可以告诉它不会工作但不确定要做出哪些更改....
sidebarPanel(
numericInput('lbv', 'Lower Bound Value', lbv),
numericInput('ubv', 'Upper Bound Value', ubv),
actionButton(inputId = "refresh", label = "Refresh" ,
icon = icon("fa fa-refresh"))
和
dataInput <- reactive({
get.norm.par(p=c(lb,ub),q=c(input$lbv,input$ubv),plot=F)
mean <- get.norm.par(p=c(lb,ub),q=c(input$lbv,input$ubv),plot=F)[1]
sd <- get.norm.par(p=c(lb,ub),q=c(input$lbv,input$ubv),plot=F)[2]
x1 <- input$lbv - (input$ubv-input$lbv)/2 # set my x-axis left bound
x2 <- input$ubv + (input$ubv-input$lbv)/2 # set my x-axis right bound
xseq<-seq(x1,x2,.1)
densities<-dnorm(xseq, mean,sd)
})
答案 0 :(得分:1)
我们需要制作依赖input$
反应的对象,见下文:
# Set libraries
library(shiny)
library(rriskDistributions)
# Global variables can go here
lb <- 0.05
ub <- 0.95
ui <- fluidPage(
titlePanel("Parameters"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
numericInput('lbv', 'Lower Bound Value', 200),
numericInput('ubv', 'Upper Bound Value', 1000)
),
mainPanel(
plotOutput('plot')
)
)
)
server <- function(input, output) {
xseq <- reactive({
x1 <- input$lbv - (input$ubv - input$lbv)/2 # set my x-axis left bound
x2 <- input$ubv + (input$ubv - input$lbv)/2 # set my x-axis right bound
# return
seq(x1, x2, 0.1)
})
densities <- reactive({
dpar <- get.norm.par(p = c(lb, ub), q = c(input$lbv, input$ubv), plot = FALSE)
mean <- dpar[1]
sd <- dpar[2]
# return
dnorm(xseq(), mean, sd)
})
output$plot <- renderPlot({
plot(xseq(), densities(),
col = "darkgreen", xlab="", ylab="Density", type="l",lwd=2, cex=2,
main="Normal Density", cex.axis=.8)
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)