下面的图表是不起作用的

Question

目标：我正在尝试创建一个闪亮的应用程序，显示（1）非度量多维缩放解决方案的压力图，（2）点配置的ggplot，以及（3）聚类点配置的结果通过绘制点配置和叠加聚类的chull。

问题：前两个图表没有任何困难。而不是第三个情节，我得到错误：＆＃39;数据＆＃39;必须是矢量类型，是＆＃39; NULL＆＃39;

我很感激有关如何解决具体问题的任何建议，即＆＃34;数组错误：＆＃39;数据＆＃39;必须是矢量类型，是＆＃39; NULL＆＃39;＆＃34;
我也很感激有关如何调试闪亮的一般建议。我唯一的策略是将代码视为不是反应性代码，我怀疑这种策略并不是非常有效。

我尝试解决：我已经搜索了rseek上的错误并且堆栈溢出并查看了帖子。在一些具有类似错误的情况下，问题是没有计算必要的数据。我查看了代码，将其视为普通（非反应）代码，并使用了假数据。当我这样做时，我没有任何问题，所以我认为它是关于反应性的？关于如何调试的问题2是对如下事实的反应：尝试像代码那样调试并不是动态的并不能识别问题。

可重复的示例：我整理了一个随机生成数据的闪亮应用程序。在进行测试之前，我更新了R和我使用的所有软件包。

# Packages and options
library(shiny)
library(vegan)
library(cluster)
library(tidyverse)
options(digits = 3)
# Create dissimilarity matrix
d <- rnorm(1000)
mat <- matrix(d, ncol = 10)
diss_m <- daisy(mat) %>% as.matrix()
# Function
find_chulls <- function(df, x, y) {
  ch <- chull(df[[x]], df[[y]])
  df[ch,] %>% as.data.frame()
  }
ui <- fluidPage(
  titlePanel("Research"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      numericInput('dim', 'Dimensions', 2, min = 2, max = 15)
    ),
    mainPanel(
      h3('Stressplot'),
      plotOutput('plot0'),
      h3('Non-Metric Multidimensional Scaling'),
      plotOutput('plot1'),
      h3('2d Density Plot'),
      plotOutput('plot2'),
      h3('Cluster Analysis'),
      plotOutput('plot3')
    )
  )
)
server <- function(input, output, session) {
  nmds <- reactive({
    metaMDS(diss_m,
            distance = "euclidean",
            k = input$dim,
            trymax = 200,
            autotransform = FALSE,
            noshare = FALSE,
            wascores = FALSE)
  })
  output$plot0 <- renderPlot({
    stressplot(nmds())
  })
  pts <- reactive({
    nmds()$points %>% as.data.frame()
  })
  output$plot1 <- renderPlot({
    ggplot(pts(), aes(x = MDS1, y = MDS2)) +
      geom_point()
  })
  output$plot2 <- renderPlot({
    ggplot(pts(), aes(x = MDS1, y = MDS2)) +
      geom_point() +
      geom_density2d()
  })
  df_cl <- reactive({
    km <- kmeans(x = pts(), centers = input$clust)
    cl <- km$cluster
    data.frame(pts(), clust = cl)
  })
  df_ch <- reactive({
    df_ch_temp <- df_cl() %>% group_by(clust) %>% do(find_chulls(.,     1, 2))
    df_ch_temp %>% as.data.frame()
  })

下面的图表是不起作用的

  output$plot3 <- renderPlot({
    ggplot(df_ch(), aes(x = MDS1, y = MDS2, fill = as.factor(clust)))     + geom_polygon(alpha = 0.10)
  })
}
# Run the application
shinyApp(ui = ui, server = server)

Answer 1

您的input$clust未定义：

df_cl <- reactive({
  km <- kmeans(x = pts(), centers = input$clust)
  cl <- km$cluster
  data.frame(pts(), clust = cl)
})

您需要为clust添加输入绑定，例如：

 numericInput('clust', 'Clusters', 2, min = 2, max = 15)

至于调试：我在browser()的顶部添加了df_cl，然后执行停止，您可以检查变量并在终端中运行代码（例如在Rstudio中）。当我运行km <- kmeans(x = pts(), centers = input$clust)时，我收到了您描述的错误，然后可以看到该输入中没有包含clust元素。

在Shiny，＆＃39;数据＆＃39;中编辑反应函数的策略。必须是矢量类型，是＆＃39; NULL＆＃39;错误

下面的图表是不起作用的

1 个答案: