rstudio 예제

août 2, 2019 12:28 Publié par

이 첫 번째 예제에서는 151개의 열이 있는 데이터 프레임으로 작업합니다. 열 중 하나에는 ID가 있고 다른 150개 열에는 숫자 값이 포함됩니다. 각 숫자 열에 대해 평균을 받아 열에서 빼서 열의 새 평균 값이 0이 되도록 합니다. 아래에 나열된 예제는 개발 중인 몇 가지 새로운 기능을 표시하기 위해 shiny의 개발 버전에 따라 다릅니다. 이러한 기능은 최종 릴리스에서 끝날 수도 또는 그렇지 않을 수도 있으며 피드백에 따라 변경될 수도 있습니다. R에서 그래프는 일반적으로 대화식으로 만들어집니다. 다음은 샤이니 예제의 모음입니다. 예를 들어 http://gallery.shinyapps.io/001-hello 예제를 로컬로 실행하려면 r http://gallery.shinyapps.io/example-name에 shiny 패키지를 설치하고 함수 runGitHub()를 실행합니다. 예를 실행 하려면 001-안녕하세요: # 변수 mydata$합계를 가진 평균을 계산하는 예제 <- mydata$x1 + mydata$x2 mydata$mean <- (mydata$x1 + mydata$x2)/2 이 예제에서는 몇 가지 고급 문제를 해결합니다. 이번에는 느려지는 원인을 직접 확인하기는 어렵지만, 특히 많은 양의 메모리 할당으로 인한 부작용과 같은 부작용을 볼 수 있습니다. Shiny 응용 프로그램의 프로필은 Shiny이 뒤에서 실행되는 기능을 자동으로 숨깁니다. 자세한 내용은 FAQ에서 확인할 수 있습니다.

프로파일은 출력을 파란색으로 자동으로 채색합니다. 이 예제에서는 플롯을 다시 만들기 위해 output$플롯이 호출될 때마다 식별할 수 있습니다. 다음은 사용 중인 profvis의 몇 가지 예입니다. R의 샘플링 프로파일러는 결정적이지 않으며 이 니터 문서가 실행될 때 이러한 예제의 코드가 실행되고 프로파일화되므로 숫자 타이밍 값이 텍스트와 정확히 일치하지 않을 수 있습니다. R 코드 외에도 Shiny 응용 프로그램을 프로파일로 만들 수도 있습니다. 이렇게하려면 profvis 내부에서 runApp() 명령을 실행하기만 하면 됩니다. 예를 들어 runExample 명령(runApp용 래퍼)을 사용하여 shiny의 기본 제공 예제 중 하나를 실행할 수 있습니다. 코드를 더 최적화할 수 있습니까? 모든 시간이 C (평균 및 -)로 구현되는 함수에 소요된다는 점을 감안할 때 가능성은 낮아 보입니다.

그렇다고 해서 반드시 개선의 여지가 없다는 의미는 아니지만 다음 예제로 넘어갈 수 있는 좋은 장소입니다. rstudio/shiny-example에서 새 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 거의 모든 시간은 코드 의 한 줄에 소요됩니다, 줄 6. 이 코드는 한 줄에 불과하지만 해당 줄에서 호출되는 여러 가지 함수가 있습니다. csum2가 있는 이 코드 버전은 원래 코드보다 약 60배 빠르며 메모리 할당이 거의 필요하지 않습니다. 이러한 성능 향상은 $ 및 $<-에 대한 호출을 피하고 불필요한 메모리 할당을 피하고 루프에서 벡터를 늘리는 것을 방지함으로써 가능했습니다. 원래 코드를 가져 와서 vapply로 적용해 봅시다: 더 빠른 방법으로 메모리 할당 및 할당 할당이 줄어도 줄어들 수 있습니다. 이것은 우연이 아닙니다 – 메모리를 할당하고 할당하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 곱슬 대괄호 사이의 코드는 함수의 본문입니다.

기본 제공 함수를 사용하면 올바른 입력 인수(arglist)를 효과적으로 전달하고 반환 값/s(있는 경우)를 관리하는 방법만 고려해야 합니다. . R은 리눅스, 맥 OS 및 윈도우에서 사용할 수 있습니다. 소프트웨어는 포괄적 인 R 아카이브 네트워크 (CRAN)에서 다운로드 할 수 있습니다. 우리는 여러 가지 방법으로이 속도를 시도 할 수 있습니다. 한 가지 가능성은 단순히 4줄의 데이터 프레임에 데이터를 넣는 대신 행렬 형식으로 데이터를 남길 수 있다는 것입니다.

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