Inputs 是与用户交互的组件，用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出，一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符，需要展示的标签名作为参数，其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后，会自动分配一块空间用于展示，但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
在我们知道如何创建一系列输入和输出控件之后，我们需要学会如何在一个页面中对它们进行排列，以达到比较好的展示效果。这正是布局函数的工作，布局函数提供了一个应用高层次的可视化结构。
Shiny 包含了许多用于布局应用程序组件的工具。本指南描述了以下应用程序布局功能特性：
作者：Anmol Anmol翻译：王闯（Chuck）校对：赵茹萱本文约2000字，建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly，并结合实例讲解了plotly的优点和用法，满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash，由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说，能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能，这能够有效地传达数据洞
欢迎来到本篇技术博客！今天，我们将一起学习如何使用 HTML、CSS 和 JavaScript 来创造一个更炫酷的动态网页示例。我们将在网页中添加许多随机颜色的粒子，让它们以不同的速度在画布上飘动，形成一个美妙的粒子效果。让我们开始吧！
入门教材、day1、day2、day3、day4、day5、day6、day7、day8、day9、day10、day11、day12、day13、day14、day15、day16、day17
先前我介绍过ggrepel 这个包：[[67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记（火山图的实现）]]
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频；并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件，基于D3.JS库创建简单的交互桑基图，包括控件创
尤为重要的是随着单细胞转录组的流行，它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具，也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术，底层三剑客包括：html, js, css， 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制，简单的几句R代码，一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
在R for data science这本书中，作者提出数据分析的一个流程，在数据转换、可视化以及建模之后，来到数据分析的新阶段：与别人分享我们的数据。之前我们分享了许多单细胞数据分析的教程cellranger拆库定量、seurat质控分析，monocle轨迹推断，R语言给单细胞数据分析带来更多可能。那么，在数据分析进入下游之后，如何给自己的研究增加更多可交付的内容呢？Shiny会是一个不错的选择。
Shiny使用fluidPage创建一个显示界面，该显示界面可自动调整为用户浏览器窗口的尺寸。还可以通过在fluidPage函数中设置元素对用户界面进行布局。
此篇旨在如何构建app对用户界面，如何布局用户界面然后加文字图片和其他HTML元素
作为一个实例展示， Shiny 中内置了一些例子，我们可以通过运行 runExample() 来探索Shiny APP的结构：
大家知道Rstudio导出带中文图会出现乱码的形式（或者说是省略号的情况），如下所示：
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发，AWS部署Shiny app，以及绑定域名的经验，详见：Shiny app开发， AWS上部署Shiny app，绑定域名。
小汪最近在看【WebKit 技术内幕】一书，说实话，这本书写的太官方了，不通俗易懂。
以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100，使用简单函数y = x，增量值为5。
HTML canvas标签是一个HTML元素，它提供了一个空白的绘图表面，可以使用JavaScript来渲染图形、形状和图像。绘图应用程序利用HTML5 canvas的功能，使用户能够以数字方式创建艺术作品、草图和插图。此外，使用HTML5 canvas构建的绘图应用程序允许用户与画布进行交互，捕捉鼠标移动和点击事件，实时绘制、擦除或操作元素。
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，
作者：谢佳标 微软中国MVP，多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职， 作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。 《R语言游戏数据分析与挖掘》新书上市已经有一个多月，各大网店均有销售。这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度讲解如何利用结果数据指导商业决策的实战性著作，乐逗游戏高级数据分析师撰写，是他近10年数据挖掘与分析经验的总结。数据是无价的，只有当数据被挖掘分析并帮助到企业的时候才是有价值的。传统的数据分析
HTML5学堂：在大家都羡慕“神笔马良”拥有那支无所不能的笔时，在前端开发中，也出现了一支很神奇的“笔”——CodePen，顾名思义，code+pen，即是代码笔。它的出现可以说解决了使用手机查看代码的不方便问题，为技术文章的阅读提供了便利。 为此以后HTML5学堂的文章也会把代码案例放在这个工具中，具体的使用，大家可以去即可进入CodePen（http://codepen.io/majiang/）来查看完整的代码案例。不多说，先介绍工具吧~~~ CodePen是什么呢？ 顾名思义就是code+pen =
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章，今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例，希望大家通过案例感受 R 语言的强大，同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感，在文献阅读时更加从容，今后也尝试去绘制这样炫酷的图，如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言？R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言，一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形，另一方面，大数据时代已经到来，每
Python代表了一种灵活的编码语言，以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件，用于简化不同的任务，包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包，用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图，并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
此文章是我最近在看的【WebKit 技术内幕】一书的一些理解和做的笔记。 而【WebKit 技术内幕】是基于 WebKit 的 Chromium 项目的讲解。
在工作目录中创建一个名为stockVis的新文件夹 下载以下文件放在stockVis中 app.R：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/app.R helper.R：https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/helpers.R 使用runApp启动应用程序runApp("stockVis")
1写在前面 我们在画图的时候经常需要标记某个值, 如散点图中的某个具体的点, 火山图中的某个基因, 但对于代码不太熟悉的小白来说, 还是有一定难度的.🤪 本期和大家介绍一个基于shiny轻松进行label的包, 即easylabel包, 轻松实现交互式label, 麻麻再也不用担心你的画图标记啦.😗 2用到的包 rm(list = ls()) # devtools::install_github("myles-lewis/easylabel") library(easylabel) library(tidy
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互，之前已经有一些相关的包，不过都需要开发者熟悉网页编程语言（html,CSS,JS）。
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合，使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
而【WebKit 技术内幕】是基于 WebKit 的 Chromium 项目的讲解。
shiny包内置了11个已经写好的应用，我们可以使用runExample命令来运行。
今天我们为大家介绍一个简单的词云图绘制的R包wordcloud2，这个包借助shiny框架实现了图像的可交互。废话不多说，接下来我们看下它的使用。
作为前端工程师，很多人的主要工作就是和网页打交道。那扪心自问一下，写了这么多网页之后，你是不是也想要做些尝试或者突破呢？如果是的话，我建议大家试试可视化。
浏览器引入了 DNS 预取技术。它是利用现有的 DNS 机制，提前解析网页中可能的网络连接。
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
由于我国省份较多，把数据放在地图上展示会更加清晰，故本文用Python中的pyecharts库进行人口分布和迁移绘图展示。
在前面的两篇文章Canvas 基本绘制（下）、Canvas 基本绘制（上）中，介绍了Canvas的基本绘制。学过SVG的童鞋应该知道它是可以制作动画，那么Canvas是否能制作动画呢？答案是肯定的。所以今天我们就给大家来介绍一下Canvas制作动画。 Canvas动画制作原理 简单一句话概括：不断的绘制与清除。 Canvas实现动画步骤（不断循环） 1、更新绘制的对象（比如位置的移动） 2、清除画布 3、在画布上重新绘制对象 Canvas 动画相关命令 clearRect方法 context.clear
网页主要是由HTML，CSS和JavaScript三者构成的，上一课做的图片画廊用到了HTML和CSS，今天就来试试JavaScript。
视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
：刻度尺/度量衡，描述数据所处的阶段，红色(危险)=>黄色(警告)=>绿色(优秀)
在这篇技术博客中，我们将学习如何创建一个令人惊叹的动态网页效果。我们将使用HTML5的Canvas元素和JavaScript来实现一个彩色数字粒子动画。这个动画将在浏览器中展示一组随机位置和颜色的彩色数字粒子，它们将以不同的速度从画布顶部飘落至底部，并循环重新开始，形成一个华丽的视觉效果。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
上节已经学会在用户界面放置一些简单的元素，但显示更复杂的内容需要用到小部件widgets
选文：席雄芬 翻译：佘彦遥 姚佳灵 校对：丁雪 王方思 我爱数据——并且我把这一事实告诉了很多人。 如果你最近曾与我一起参加过聚会，我对在你的耳边喋喋不休地讲网页数据可视化工具或我
安装 R 现在最新版的 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布)，该发行版的名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??)，事实上只要用 3.0
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