ropensci

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我在閃亮的儀表板中有兩個劇情陰謀。當我點擊第一個情節圖時，交互式事件工作正常。但是當我在第二塊圖上進行同樣的操作時，這個窗口會自動關閉。您是否遇到過帶有多個陰謀情節的閃亮儀表盤？如果是的話，如何處理不同情節劇情的點擊事件？我準備重複使用的用例。很快我會發布它。 library(shinydashboard) library(plotly) library(shiny) library(d

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閃亮更新單擊的點以突出顯示它

以下是抽取點擊事件的工作示例。我想問問你是否有辦法更新點擊點的大小或增加點亮等？ library(shiny) library(plotly) ui <- fluidPage( plotlyOutput("plot"), verbatimTextOutput("click") ) server <- function(input, output, session) {

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根據窗口大小動態調整閃亮繪圖輸出的高度和/或寬度

我希望將閃亮繪圖的輸出高度和寬度調整爲當前窗口大小。我試圖使用下面但沒用。 ShinyUi <- fluidPage( # Application title titlePanel("title"), sidebarLayout( sidebarPanel( ... inputs ... ), mainPanel(

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PubMed使用entrez_fetch進行XML解析rentrez

我正在收集PubMed中搜索術語的作者信息和文章信息。我在rentrez包中使用entrez_fetch成功獲得作者姓名，出版年份和其他信息。以下是我的示例代碼： library(rentrez) library(XML) pubmedSearch <- entrez_search("pubmed", term = "flexible ureteroscope", retmax = 100)

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使用彈性R包中的自簽名證書連接到安全彈性搜索

我通過創建自簽名證書來運行帶有SSL的Elastic Search實例。從R通過elastic包連接時遇到問題。這是我的進步：啓用SSL，當我試圖連接到彈性搜索實例後，我得到了以下錯誤： $ curl -u $USER:$PASS 'https://localhost:9200/_cat/health?v' curl: (60) Peer certificate cannot be auth

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如何下載geojson數據並將其讀取到R

# From http://leafletjs.com/examples/choropleth/us-states.js states <- geojsonio::geojson_read("json/us-states.geojson", what = "sp") bins <- c(0, 10, 20, 50, 100, 200, 500, 1000, Inf) pal <- colo

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如何在R下載NY州所有郡縣數據用於傳單地圖

# From http://eric.clst.org/Stuff/USGeoJSON and # https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_United_States_counties_and_county_equivalents nycounties <- geojsonio::geojson_read("json/nycounties.geojson",

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解析R中的XML文件使用rentrez

我不是XML專家。使用rentrez解析XML文件時遇到問題。我試圖通過每個pmid（PubMed數據庫中的文章ID）作爲輸出來獲得作者和隸屬關係。我的代碼運行良好，除非作者有多個關聯關係。當作者有多個聯盟時，列first_names，last_names和affiliation的列長變得不同，並且它返回一個錯誤。我真的沒有在XML解析處理這方面的專業知識。我嚴格地期待結果如下圖所示：由entre

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在renderPlotly單擊事件中使用nearPoints時出現閃爍錯誤

我想使用點擊事件中的數據獲取nearPoints。我發現了Shiny webpage下面的代碼片段，它可以正常工作。 output$plot <- renderPlot({ d <- data() plot(d$speed, d$dist) }) output$plot_clickedpoints <- renderPrint({ # For base gra

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將數據轉換爲geojson錯誤

我正嘗試使用geojsonio包從其他一些R包中提取的data.frames中寫入一些geojson文件。 library(ggplot2) library(geojsonio) us_state <- map_data('state') geojson_write(us_state, geometry="polygon", grouping="group"