向 Shiny 应用程序添加多个反应图和表格

我正在开发一个闪亮的应用程序，在我工作的过程中，我一直在以随意的方式添加数字和表格。我希望有一个更好的框架，以便随着它的进一步发展，我可以灵活地将反应性图形和表格添加到输出中。

目前，我一直在使用 tabPanel 和 Fluidrow 添加额外的汇总表和第二个图。然而我在适应这一点时遇到了困难。例如，我当前生成 3 个绘图，但一次只能绘制 2 个。谁能告诉我一种修改代码以在同一页面上显示所有三个图（distPlot1、distPlot2、distPlot3）和汇总表的方法？理想情况下，将来添加其他表格和图表会很简单。

先感谢您。

我当前的代码如下。

ui.R

library(reshape2)
library(shiny)
library(ggplot2)
# Define UI for application that draws a histogram
fluidPage(

  # Application title
  titlePanel("Mutation Probability"),

  # Sidebar with a slider input for the number of bins
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("x", "Probability of mutation (per bp):", 
                  min=1/1000000000000, max=1/1000, value=1/10000000),

      sliderInput("y", "Size of region (bp):", 
                  min = 10, max = 10000, value = 1000, step= 100),

      sliderInput("z", "Number of samples:", 
                  min = 1, max = 100000, value = 1000, step= 10)

    ),

    # Show a plot of the generated distribution
    mainPanel(
      tabsetPanel(
        tabPanel("Plot",
          fluidRow(
            splitLayout(cellWidths = c("50%", "50%"), plotOutput("distPlot1"), plotOutput("distPlot3"), plotOutput("distPlot3)"))
          )),
        tabPanel("Summary",  verbatimTextOutput("summary"))
      )
    )
  )
)

server.R

server <- function(input, output) {

  mydata <- reactive({
    x <- input$x
    y <- input$y
    z <- input$z
    Muts <- as.data.frame(rpois(100,(x*y*z)))
    Muts
  })


  output$distPlot1 <- renderPlot({
    Muts <- mydata()
    ggplot(Muts, aes(Muts)) + geom_density() +xlab("Observed variants")
  })

  output$distPlot2 <-renderPlot({
    Muts <- mydata()
    ggplot(Muts, aes(Muts)) + geom_histogram() + xlab("Observed variants")
  })
  #get a boxplot working
  output$distPlot3 <-renderPlot({
    Muts <- mydata()
    ggplot(data= melt(Muts), aes(variable, value)) + geom_boxplot() + xlab("Observed variants")
  })

  output$summary <- renderPrint({
    Muts <- mydata()
    summary(Muts)
  })


}

我喜欢使用类似的工具在服务器中布置图形grid.arrange从包装中gridExtra或包裹cowplot- 它们提供了很大的布局灵活性。例如这个：

library(reshape2)
library(shiny)
library(ggplot2)
library(gridExtra)
# Define UI for application that draws a histogram

u <- fluidPage(

  # Application title
  titlePanel("Mutation Probability"),

  # Sidebar with a slider input for the number of bins
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("x", "Probability of mutation (per bp):", 
                  min=1/1000000000000, max=1/1000, value=1/10000000),

      sliderInput("y", "Size of region (bp):", 
                  min = 10, max = 10000, value = 1000, step= 100),

      sliderInput("z", "Number of samples:", 
                  min = 1, max = 100000, value = 1000, step= 10)

    ),

    # Show a plot of the generated distribution
    mainPanel(
      tabsetPanel(
        tabPanel("Plot",
                 fluidRow(
                   plotOutput("distPlot4"),
                   verbatimTextOutput("summary"))
                 )),
        tabPanel("Summary",  verbatimTextOutput("summary1"))
      )
    )
  )
)
s <- function(input, output) {

  mydata <- reactive({
    x <- input$x
    y <- input$y
    z <- input$z
    Muts <- as.data.frame(rpois(100,(x*y*z)))
    Muts
  })
  output$distPlot4 <- renderPlot({
    Muts <- mydata()
    p1 <- ggplot(Muts, aes(Muts)) + geom_density() +xlab("Observed variants")
    p2 <- ggplot(Muts, aes(Muts)) + geom_histogram() + xlab("Observed variants")
    p3 <- ggplot(data= melt(Muts), aes(variable, value)) + geom_boxplot() + xlab("Observed variants")
    grid.arrange(p1,p2,p3, ncol=3,widths = c(2,1,1))
  })
  output$summary <- renderPrint({
    Muts <- mydata()
    summary(Muts)
  })
}
shinyApp(u,s)

产生：

对于汇总表，我只是将它们一个接一个地添加到底部，我认为您不能在那里做太多其他事情。