探索菜系：代表性食材（进阶）

每种菜系之所以独特，往往源于少数几种具有代表性的食材。若只看最常见的食材，我们会被像盐或糖这样的"基础配料"所主导，难以看出差异。

一个有助于识别这些代表性食材的指标是词频-逆文档频率（TFIDF）。它是一种数值统计量，用于衡量某个词（食材）在某份文档（菜系）相对于整个文档集合（配方）的重要性。

我们已为您预先计算了 tf_idf，并创建了名为 recipes_enriched 的增强数据集。您的目标是创建一个 Shiny 应用，根据 tf_idf 显示某个菜系中最具代表性的食材的横向条形图。

An app displaying an interactive horizontal bar plot of top ingredients by chosen cuisine

您将使用一个响应式表达式来封装计算逻辑，使绘图代码只专注于生成图形。这是良好的编程实践，有助于构建模块化且高性能的 Shiny 应用。

我们已加载 shiny、dplyr、ggplot2 和 plotly 包。下面提供两段便捷代码片段，用于按菜系筛选代表性食材并创建横向条形图。您可以按需修改。

top_ingredients <- recipes_enriched %>% 
  filter(cuisine == 'greek') %>% 
  arrange(desc(tf_idf)) %>% 
  head(5) 

ggplot(top_ingredients, aes(x = ingredient, y = tf_idf)) +
  geom_col() +
  coord_flip()

本练习是课程的一部分

使用 R 构建 Shiny Web 应用

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练习说明

UI：
- 添加一个名为 plot_top_ingredients 的 Plotly 交互式输出，并将其包裹在带有合适标签的 tabPanel() 中。
Server：
- 添加一个名为 rval_top_ingredients 的响应式表达式，基于所选菜系筛选 recipes_enriched，并按 tf_idf 取最具代表性的食材。
- 渲染一个显示代表性食材及其 tf_idf 的交互式条形图，并将其赋值给名为 plot_top_ingredients 的输出。进阶挑战：尝试让条形按 tf_idf 的降序显示。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

ui <- fluidPage(
  titlePanel('Explore Cuisines'),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput('cuisine', 'Select Cuisine', unique(recipes$cuisine)),
      sliderInput('nb_ingredients', 'Select No. of Ingredients', 1, 100, 10),
    ),
    mainPanel(
      tabsetPanel(
        # CODE BELOW: Add a plotly output named "plot_top_ingredients"
        
        tabPanel('Table', DT::DTOutput('dt_top_ingredients'))
      )
    )
  )
)

server <- function(input, output, session) {
  # CODE BELOW: Add a reactive expression named `rval_top_ingredients` that
  # filters `recipes_enriched` for the selected cuisine and top ingredients
  # based on the tf_idf value.

  
  
  
  
  
  
  # CODE BELOW: Render a horizontal bar plot of top ingredients and 
  # the tf_idf of recipes they get used in, and assign it to an output named 
  # `plot_top_ingredients` 
  
  
  
  
  
  output$dt_top_ingredients <- DT::renderDT({
    recipes %>% 
      filter(cuisine == input$cuisine) %>% 
      count(ingredient, name = 'nb_recipes') %>% 
      arrange(desc(nb_recipes)) %>% 
      head(input$nb_ingredients)
  })
}

shinyApp(ui, server)

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