Kelime bulutu Shiny uygulaması

Tüm Savaş Sanatı kitabının metnini içeren artofwar adlı örnek bir veri kümesi sağlandı. Kitabın ilk ve son birkaç dizesini görmek için head(artofwar) veya tail(artofwar) çalıştırarak verilen Savaş Sanatı metnini inceleyebilirsin.

Videoda bahsedildiği gibi, kelime bulutları daha önce gördüğün bir çıktı türü olmadığından, yeni bir çıktı ve render fonksiyonu çifti gerekir: wordcloud2Output() ve renderWordcloud2(). Bu çıktı fonksiyonları wordcloud2 paketinden gelir.

Bu egzersiz

Vaka Çalışmaları: R ile Shiny Kullanarak Web Uygulamaları Geliştirme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

create_wordcloud() fonksiyonu, artofwar veri kümesi ve gerekli tüm paketler çalışma alanında hazır.

UI'a, cloud outputId değerine sahip bir kelime bulutu çıktı yer tutucusu ekle.
Kelime bulutu nesnesini oluştur ve output listesindeki doğru öğeye ata (satır 11).

Bu arada, create_wordcloud() senin için tanımladığımız bir fonksiyon. Kendi bilgisayarındaki RStudio'da çalıştıramazsın. Göz atmak istersen konsola create_wordcloud yaz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Define UI for the application
ui <- fluidPage(
  h1("Word Cloud"),
  # Add the word cloud output placeholder to the UI
  ___(outputId = "cloud")
)

# Define the server logic
server <- function(input, output) {
  # Render the word cloud and assign it to the output list
  output$___ <- ___({
    # Create a word cloud object
    create_wordcloud(artofwar)
  })
}

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

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz

Vaka Çalışmaları: R ile Shiny Kullanarak Web Uygulamaları Geliştirme

kursunun bir parçasıdır

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

Kursa Ücretsiz Başlayın

In the first chapter, you'll review the essentials of Shiny development. You'll get reintroduced to the basic structure of a Shiny application, as well as some core Shiny concepts such as inputs, outputs, and reactivity. Completing this chapter will help refresh your Shiny knowledge and ensure you have the required skills to develop Shiny apps for real-life scenarios.

Exercise 1: Introduction Exercise 2: Simple text Exercise 3: Formatted text Exercise 4: Adding structure to your app Exercise 5: Inputs and outputs Exercise 6: Adding inputs Exercise 7: Adding placeholders for outputs Exercise 8: Constructing output objects Exercise 9: Reactivity 101 Exercise 10: Reactivity: simple reactive variable Exercise 11: Reactivity: composed reactive variable Exercise 12: Reactive contexts

Imagine you're preparing a figure for a manuscript using R. You spend a lot of time recreating the same plot over and over again by rerunning the same code but changing small parameters each time. The size of the points, the color of the points, the plot title, the data shown on the plot—these criteria all have to be just right before publishing the figure. To save you from the hassle of rerunning the code many times, you will learn how to create a Shiny app to make a customizable plot.

Exercise 1: Make the perfect plot using Shiny Exercise 2: Explore the Gapminder data Exercise 3: More exploration of the Gapminder data Exercise 4: Adding simple inputs to modify a plot Exercise 5: Add a plot title: text input Exercise 6: Change the point size: numeric input Exercise 7: Fit a smooth curve: checkbox input Exercise 8: More input types Exercise 9: Add colours to your plot: radio buttons Exercise 10: Add a continent selector: select input Exercise 11: Add a year filter: numeric slider input Exercise 12: Advanced features to improve your plot Exercise 13: Add colours to your plot: color input Exercise 14: Making your plot larger Exercise 15: Make your plot interactive

Let’s say your supervisor is impressed by the plot you created with Shiny and now wants to get familiar with the dataset you used in the plot. They don't want to simply have a raw data file, they want an interactive environment where they can view the data, filter it, and download it. This chapter will guide you in creating such an application—a Shiny app for exploring the Gapminder dataset.

Exercise 1: Explore a dataset with Shiny Exercise 2: See the data in a table Exercise 3: Filter by life expectancy Exercise 4: Select a continent to view Exercise 5: Allow "All" continents to be viewed Exercise 6: More ways to view data: plot and download Exercise 7: Plot the data Exercise 8: Download the filtered data Exercise 9: Reactive variables Exercise 10: Reactive variables reduce code duplication Exercise 11: More benefits of reactive variables Exercise 12: Visual enhancements Exercise 13: Make the table interactive Exercise 14: Place different outputs on different tabs Exercise 15: Add CSS to modify the look of the app

Your friend really likes word clouds and has written an R function to generate them. They want to share this function with all their friends, but not all of them know how to use R. You offer to help by building a Shiny app that uses their function to let people create their own word clouds. This will allow all their friends—even the ones who are unfamiliar with R—to generate word clouds using a point-and-click interface. This chapter will guide you through the steps required to build this app.

Exercise 1: Shiny'de kelime bulutları Exercise 2: Kelime bulutu Shiny uygulaması

Geçerli Egzersiz

Exercise 3: Kelime bulutu parametrelerini değiştir Exercise 4: Bir yerleşim ekle Exercise 5: Kelime kaynakları ekleme Exercise 6: Kendi kelimelerini kullan Exercise 7: Bir metin dosyası yükle (ui)Exercise 8: Bir metin dosyası yükle (server)Exercise 9: Tüm kelime kaynaklarını birleştirme Exercise 10: Veri kaynağını seç (ui)Exercise 11: Veri kaynağını seç (server)Exercise 12: Gerekli girdileri koşullu olarak göster veya gizle Exercise 13: Tepkiselliği ince ayarla Exercise 14: Sürekli yeni kelime bulutları oluşturma Exercise 15: Tepkisellik: izolasyonun etkileri Exercise 16: İstendiğinde yeni bir kelime bulutu oluştur Exercise 17: Kapanış: Haydi, kendi uygulamalarını yap!