WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Блестящая кнопка отправки не работает

Только начал изучать Shiny. Я попытался создать простое нереактивное приложение, в котором пользователь нажимает кнопку, и на экран выводится случайный вектор. Однако я не могу заставить кнопку отправки работать.

# Load required files
lapply(c("data.table", "shiny"), require, character.only=T)

#=================================================================
# Define UI for application that draws a histogram

ui <- shinyUI(fluidPage(

   # Application title
   titlePanel("App-4"),

   # Sidebar
   sidebarLayout(
      sidebarPanel(
        submitButton("Submit")
      ),

      # Print the data
      mainPanel(
        textOutput("myTable")
      )
   )
))

#=================================================================
# Define server logic

server <- shinyServer(function(input, output) {
   output$myTable <- renderPrint({
     sample(10)
   })
})

#=================================================================

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

Что я делаю не так? Мне удалось заставить это работать с actionButton, но я хотел бы понять, почему приведенный выше код не работает. Спасибо.

r shiny
06.04.2016

  • Когда submitButton присутствует в приложении Shiny, это приводит к тому, что все входные данные на странице не отправляют обновления на сервер, пока кнопка не будет нажата. У вас нет входных данных для обновления. 06.04.2016
  • Используйте actionButton вместо submitButton, а также используйте observeEvent в коде сервера. 06.04.2016
  • @cory Итак, как новичок в Shiny, какой лучший подход к дизайну для достижения чего-то подобного? т.е. для создания приложения без входных данных, но при этом иметь кнопку, которая случайным образом выбирает/перетасовывает новый набор данных при каждом нажатии. Подходит ли actionButton путь? 06.04.2016
  • Бен, не могли бы вы также предоставить исходный файл (helper_fns.R). 06.04.2016
  • @ManojKumar Это не имеет значения. Я вынимаю это. 06.04.2016

Ответы:


1

Вот очень простая демонстрация. Когда вы нажмете кнопку, будет сгенерирована новая гистограмма из 100 случайных чисел.

submitButton предназначен для использования с формой ввода и не применим к вашему требованию. Например, если у вас есть четыре разных ввода, и вы хотите, чтобы ваш вывод менялся ТОЛЬКО при нажатии кнопки отправки, а не при изменении одного ввода.

В Shiny выходные изменения вызываются цепочкой событий. Ваш вывод должен зависеть от одного или нескольких входных данных, чтобы его можно было изменить. Прямо сейчас ваш вывод (код сервера) не зависит ни от какого ввода, поэтому ничего не произойдет. Читайте здесь для очень подробного объяснения. https://shiny.rstudio.com/articles/reactivity-overview.html

library(shiny)

# Define UI for application that draws a histogram
ui <- shinyUI(fluidPage(

   # Application title
   titlePanel("Button demo"),

   # Sidebar with a button
   sidebarLayout(
      sidebarPanel(
        actionButton("button", "Click me to get a new histogram")
      ),

      # Show a plot of the generated distribution
      mainPanel(
         plotOutput("distPlot")
      )
   )
))

# Define server logic required to draw a histogram
server <- shinyServer(function(input, output) {

  observeEvent(input$button, {
    output$distPlot <- renderPlot({
      hist(rnorm(100))
    })
  })
})

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)
06.04.2016
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Для любых предложений по сайту: [email protected]