r Shiny 在不同绘图包之间进行选择

Question

我有一个任务，我需要构建一个 rShiny 应用程序，允许用户选择使用哪种 R 绘图包来显示绘图。

目前我让它工作的唯一方法（半体面的）是在服务器端为每个包使用包特定的功能，并在服务器端使用一系列条件面板UI 一侧。

但是问题是，当用户第一次进入页面时，所有的图都被初始化了。第二个问题是，当用户更改一些绘图输入值，然后选择另一个包时，将显示旧绘图，直到创建新绘图。

问题：

这是唯一可用的方法吗？
我觉得一定有办法使用反应函数来选择包？
我觉得应该可以在 ui 中使用单个 rShiny 的 htmlOutput（或类似的东西），因此不需要 switchPanel？

我创建了一个小应用程序来演示我当前的实现和这两个问题：

server.R

library(shiny)
#library(devtools)
#install_github("ramnathv/rCharts")
library(rCharts)

shinyServer(function(input, output) {
  names(iris) = gsub("\.", "", names(iris))

  #Render the Generic plot
  output$GenericPlot <- renderPlot({
    data = iris[0:input$variable,]
    plot(data$SepalLength ~ data$SepalWidth)
  })

  #Render the Polychart plot
  output$PolychartPlot <- renderChart({
    plotData <- rPlot(SepalLength ~ SepalWidth, data = iris[0:input$variable,], color = 'Species', type = 'point')
    plotData$addParams(dom = 'PolychartPlot')
    return(plotData)
  })

  #Render the NDV3 plot
  output$NDV3Plot <- renderChart({
    plotData <- nPlot(SepalLength ~ SepalWidth, data = iris[0:input$variable,], group = 'Species', type = 'scatterChart')
    plotData$addParams(dom = 'NDV3Plot')
    return(plotData)
  })
})

ui.R

library(shiny)
library(rCharts)

shinyUI(fluidPage(

  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput("lib", label = "Library:",
                  choices = list("Generic", "rCharts Polychart", "rCharts NDV3"),
                  selected = "Generic"
      ),

      numericInput("variable", "Observations:",
                   min = 5,
                   max = 150,
                   value = 10
      )

    ),

    mainPanel(
      conditionalPanel(
        condition = "input.lib == 'Generic'",
        h3("Generic plot"),
        plotOutput("GenericPlot")
      ),

      conditionalPanel(
        condition = "input.lib == 'rCharts Polychart'",
        h3("rCharts Polychart plot"),
        showOutput("PolychartPlot", "polycharts")
      ),

      conditionalPanel(
        condition = "input.lib == 'rCharts NDV3'",
        h3("rCharts NDV3 plot"),
        showOutput("NDV3Plot", "nvd3")
      )
    )
  )
))

最终版本将使用不同的数据集和更多的图表包。提供的代码更像是一个玩具示例，大部分内容都被删除了。

Answer 1

在应用程序的输出部分制作一个单独的部分，其中包含一些基于输入的逻辑。例如，

library(shiny)
library(ggplot2)
data(cars)
server <- function(input, output) {output$plot<- renderPlot({
  if (input$lib == "base") {
    p <- plot(cars$speed, cars$dist)
  } else if (input$lib == "ggplot") {
    p <- ggplot(cars, aes(x = speed, y = dist)) + geom_point()
  }
  p
})
}



ui <- fluidPage(
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput("lib", "Library: ", choices = list("base", "ggplot"),
                  selected = "base")
    ),
    mainPanel(plotOutput("plot"))
  )
)

shinyApp(ui = ui, server = server)

这提供了一个图，只要我更改了 lib 选项，它就会重新生成。

Answer 2

找到了解决我的问题的方法。解决方案基本上是在 ui.R 中使用 uiOutput() 并将 plotOutput()、showOutput() 方法移动到 server.R.

基于iacobus代码的解决方案：

ui.R

library(shiny)
library(rCharts)

shinyUI(fluidPage(
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      selectInput("lib", "Library: ", choices = list("base", "ggplot", "Polychart"),
                  selected = "base")
    ),
    mainPanel(uiOutput("plot"))
  )
))

server.R

library(shiny)
library(ggplot2)
library(rCharts)
data(cars)
server <- function(input, output) {

  output$plot<- renderUI({
    if (input$lib == "base") {
      plotOutput("base") 
    } else if (input$lib == "ggplot") {
      plotOutput("ggplot")
    } else if (input$lib == "Polychart") {
      showOutput("polychart", "polycharts")
    }
  })

  output$base <- renderPlot({
    plot(cars$speed, cars$dist)
  })

  output$ggplot <- renderPlot({
    ggplot(cars, aes(x = speed, y = dist)) + geom_point()
  })

  output$polychart <- renderChart({
    p <- rPlot(speed ~ dist, data = cars, type = "point")
    p$addParams(dom = 'plot')
    p
  })

}

我遇到了困难，因为我假设plotOutput()、showOutput()等方法只能在ui.R中使用。然而事实并非如此。

编辑： 事实证明，这不足以让 pollyCharts 与其他 rCharts 包一起正常工作。

相反，我使用 renderUI 和 rCharts $show 来显示内联图表。以下 link 对我有帮助：https://github.com/ramnathv/rCharts/issues/373。在 ui 我使用 htmlOutput

r Shiny 在不同绘图包之间进行选择

rShiny Selecting between different plotting packages

r

plot

shiny

rcharts