Narysuj wykres
Wykresy to obiekty wyjściowe – dodaje się je do aplikacji Shiny za pomocą funkcji plotOutput() i renderPlot(). Funkcja wyjściowa trafia do interfejsu użytkownika (UI) i określa miejsce wyświetlania wykresu, natomiast funkcja renderująca w kodzie serwera jest odpowiedzialna za jego wygenerowanie.
Twoim zadaniem jest dodanie wykresu przedstawiającego PKB per capita w zależności od oczekiwanej długości życia. Dane użyte na wykresie powinny być takie same jak dane wyświetlane w tabeli – czyli wykres ma pokazywać tylko rekordy pasujące do aktywnych filtrów. Kod wewnątrz renderPlot() nie ma dostępu do zmiennych zdefiniowanych wewnątrz renderTable(), dlatego musisz dosłownie skopiować i ponownie użyć tego samego fragmentu kodu. W dalszej części kursu nauczymy się, jak unikać takiego powielania.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Studia przypadków: tworzenie aplikacji webowych w Shiny w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Dodaj do interfejsu użytkownika (UI) miejsce na wykres z identyfikatorem „plot".
- W serwerze użyj odpowiedniej funkcji renderującej, aby utworzyć wykres (linia 30).
- Ponownie użyj tego samego kodu filtrowania danych, który jest stosowany w tabeli wynikowej (linia 32).
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
ui <- fluidPage(
h1("Gapminder"),
sliderInput(inputId = "life", label = "Life expectancy",
min = 0, max = 120,
value = c(30, 50)),
selectInput("continent", "Continent",
choices = c("All", levels(gapminder$continent))),
# Add a plot output
___(___),
tableOutput("table")
)
server <- function(input, output) {
output$table <- renderTable({
data <- gapminder
data <- subset(
data,
lifeExp >= input$life[1] & lifeExp <= input$life[2]
)
if (input$continent != "All") {
data <- subset(
data,
continent == input$continent
)
}
data
})
# Create the plot render function
output$plot <- ___({
# Use the same filtered data code that the table uses
data <- ___
___
___
ggplot(data, aes(gdpPercap, lifeExp)) +
geom_point() +
scale_x_log10()
})
}
shinyApp(ui, server)