TokyoR #45 LT

1. Shiny 確率分布 学 作
、Shiny D3.js 使 方法
@ksmzn
Tokyo.R 第 45 回
January 17, 2015
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2. 自己紹介
Koshi @ksmzn
某大学 M2
法 研究
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3. TED 瞬間英作文 作
http://instanted.herokuapp.com/
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4. 確率分布多 説
確率分布
、
覚
！！！！！！
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5. 「 確率分布
」 作 ！
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6. https://ksmzn.shinyapps.io/statdist/
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7. ！
！
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8. Shiny 作 。
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9. Shiny ？
R Web
R Web 作
詳 、和田計也氏 資料 参考
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10. 本題
Shiny
書
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11. Shiny D3.js 使 方法
3 !
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12. Shiny D3.js 使 方法
1. rCharts 使
最
2. d3Network 使
図
3. 直接D3.js 使
今回 使
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13. rCharts 描
1 r e q u i r e ( shiny )
2 r e q u i r e ( rCharts )
3 ui <− shinyUI ( f l u i d P a g e (
4 headerPanel ( ” I n t e r a c t i v e Charts ” ) ,
5 sidebarLayout (
6 s id eb a rP a ne l (
7 s l i d e r I n p u t ( ”obs ” , ”Number of o b s e r v a t i o n s : ” ,
8 min = 10 , max = 500 , value = 100)
9 ) ,
10 mainPanel (
11 # r C h a r t s S h i n y 用 O u t p u t 関 数 使
12 showOutput ( ”myChart” )
13 )
14 )
15 ))
ui 部分
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14. rCharts 描
1 s e r v e r <− f u n c t i o n ( input , output ) {
2 output $myChart <− renderChart ({
3 # Polychart . j s 作
4 df1<−data . frame ( y=round ( rnorm ( input $obs , 0 , . 5 ) ,
d i g i t s =2))
5 p1 <− r P l o t ( x = ” bin ( y , 0 . 1 ) ” , y= ” count ( y ) ” , data
=df1 , type=” bar ” )
6 p1$addParams (dom = ’ myChart ’ )
7 r e t u r n ( p1 )
8 })
9 }
10
11 shinyApp ( ui = ui , s e r v e r = s e r v e r )
server 部分
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15. 感
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16. rCharts 良
1. rCharts Shiny用 関数 用意
2. server.R 普通 rCharts
描 良
rCharts 最 ！
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17. 先 、
描画 時間
使 ！！
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18. 直接NVD3.js 使 ！！
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19. 直接 NVD3.js 使 、
Shiny Gallery 参考
http://shiny.rstudio.com/gallery/
nvd3-line-chart-output.html
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20. 構成
App
ui.R
server.R
www
chart-binding.js
d3
nvd3
nvd3chart.R
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21. 基本方針
nvd3chart.R
ui.R server.R 呼 自作 output 関数
定義
貼 svg 出力
用 整形
chart-binding.js
定義 JavaScirpt
上記 output 関数 読 込
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22. 結果
rCharts 使
描画 ！
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