R Shiny：通过循环添加到绘图

我正在尝试创建一个使用 Shiny 显示采样方式动画的应用程序。与所示示例类似的内容here http://onlinestatbook.com/stat_sim/sampling_dist/.

这是一些最小的代码，仅显示我遇到问题的部分。这不是我正在使用的数据，而是一个可重现的示例数据集。

library(shiny)
library(ggplot2)

data <- data.frame(ID=1:60, 
                   x=sort(runif(n = 60)), 
                   y=sort(runif(n = 60)+rnorm(60)))

ui <- fluidPage(
    sidebarPanel(
        sliderInput("n",
                    "Number of samples:",
                    min = 10,
                    max = 100,
                    value = 20),

        sliderInput("surveys",
                    "Number of surveys:",
                    min = 10,
                    max = 100,
                    value = 20),

        checkboxInput("replacement", 
                      "Sample with replacement?"),

        actionButton("button", "Go!")
    ),
    # Show the plot
    mainPanel(
        plotOutput("plot1")
    )
)

server <- function(input, output) {
    output$plot1 <- renderPlot({
        plot1 <- ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(colour="red") + theme_bw()
        plot1 <- plot1 + geom_vline(xintercept = mean(data$x), size=1.1, colour="red")
        plot1

        for(i in 1:20){
            data$sampled <- "red"
            sample.rows <- sample(data$ID, 20, replace = F)
            data$sampled[sample.rows] <- "green"

            plot1 <- plot1 + geom_point(x=data$x, y=data$y, colour=data$sampled, size=2)

            sample.mean.x <- mean(data$x[sample.rows])

            plot1 <- plot1 + geom_vline(xintercept = sample.mean.x, colour="green")

            print(plot1)
            Sys.sleep(1.5)
        }
    })
}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

里面的部分renderPlot({ ... })当粘贴到控制台时，它正是我想要的，但是如何在 Shiny 中实现这一点呢？理想情况下，我还希望首先出现情节，然后在actionButton被点击。

Thanks!

您可以使用reactiveTimer要做到这一点。我修改了您代码的服务器部分。在下面的代码中，我将计时器设置为两秒，以便绘图每两秒更新一次。

  server <- function(input, output) {

    autoInvalidate <- reactiveTimer(2000)
    plot1 <- NULL

    output$plot1 <- renderPlot({
      plot1 <<- ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(colour="red") + theme_bw()
      plot1 <<- plot1 + geom_vline(xintercept = mean(data$x), size=1.1, colour="red")
      plot1
    })

    observeEvent(input$button,{

      output$plot1 <- renderPlot({
        autoInvalidate()
        data$sampled <- "red"
        sample.rows <- sample(data$ID, 20, replace = F)
        data$sampled[sample.rows] <- "green"

        plot1 <<- plot1 + geom_point(x=data$x, y=data$y, colour=data$sampled, size=2)

        sample.mean.x <- mean(data$x[sample.rows])

        plot1 <<- plot1 + geom_vline(xintercept = sample.mean.x, colour="green")

        plot1

      })
    })
  }

[EDIT]:

由于您希望循环只运行 20 次，我在答案的帮助下修改了代码this https://stackoverflow.com/a/43251477/5894457链接，以便反应式计时器仅运行到计数为 20 为止。以下是您需要从链接添加的代码：

  invalidateLaterNew <- function (millis, session = getDefaultReactiveDomain(), update = TRUE) 
  {
    if(update){
      ctx <- shiny:::.getReactiveEnvironment()$currentContext()
      shiny:::timerCallbacks$schedule(millis, function() {
        if (!is.null(session) && session$isClosed()) {
          return(invisible())
        }
        ctx$invalidate()
      })
      invisible()
    }
  }

  unlockBinding("invalidateLater", as.environment("package:shiny"))
  assign("invalidateLater", invalidateLaterNew, "package:shiny")

这是它的服务器代码：

server <- function(input, output, session) {

count = 0
plot1 <- NULL


  output$plot1 <- renderPlot({
    plot1 <<- ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point(colour="red") + theme_bw()
    plot1 <<- plot1 + geom_vline(xintercept = mean(data$x), size=1.1, colour="red")
    plot1
  })

observeEvent(input$button,{
 count <<- 0
  output$plot1 <- renderPlot({

    count <<- count+1
    invalidateLater(1500, session,  count < 20)
    data$sampled <- "red"
    sample.rows <- sample(data$ID, 20, replace = F)
    data$sampled[sample.rows] <- "green"

    plot1 <<- plot1 + geom_point(x=data$x, y=data$y, colour=data$sampled, size=2)

    sample.mean.x <- mean(data$x[sample.rows])

    plot1 <<- plot1 + geom_vline(xintercept = sample.mean.x, colour="green")

    plot1

  })
})


 }