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绘制数据图

请回忆，图形是输出对象，因此需要通过 plotOutput() + renderPlot() 函数添加到 Shiny 应用中。输出函数添加到 UI，用于确定图形放置位置；服务器端的渲染函数负责生成图形。

您的任务是在应用中添加一幅「人均 GDP」与「预期寿命」的散点图。绘图所用数据应与表格中显示的数据一致；也就是说，图中只应显示与输入筛选条件匹配的记录。renderPlot() 内的代码无法访问 renderTable() 内定义的任何变量，因此您需要直接复制并复用相同的代码。稍后我们会学习如何避免这种重复。

本练习是课程的一部分

案例研究：使用 R 的 Shiny 构建 Web 应用

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练习说明

  • 在 UI 中添加一个图形输出的占位符，ID 为 "plot"。
  • 在服务器端第 30 行使用合适的渲染函数创建图形。
  • 在第 32 行复用输出表格所用的相同数据筛选代码来生成绘图数据。

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(
  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)
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