miércoles, 4 de junio de 2014

Shiny: crear una aplicación web interactiva (apps) desde R.

Shiny: resultados interactivos o programación reactiva.

¿Qué es Shiny?

Shiny es una herramienta para crear fácilmente aplicaciones web interactivas (apps) que permiten a los usuarios interactuar con sus datos sin tener que manipular el código.
La programación Reactiva enfatiza el uso de:
  • Valores que cambian en el tiempo
  • Expresiones que registran esos cambios
  • Ver el ejemplo que hemos publicado en este mismo blog.

¿Necesito ser un programador web para su uso?

No hace falta conocimiento de HTML o JavaScript, solo conocer R.

¿Para qué sirve?

La programación Reactiva enfatiza el uso de: 
  • Valores que cambian en el tiempo
  • Expresiones que registran esos cambios

Hagamos un ejemplo

Lo primero que se necesita es instalar el paquete:
install.packages("shiny")

Para obtener un ejemplo sencillo de Shiny podemos "correr" el ejemplo "Hola Shiny" que realiza unhistograma y permite a los usuarios cambiar el número de intervalos en el gráfico.

library(shiny)
runExample("01_hello")

La aplicación tiene 2 componentes:
  1. una secuencia de comandos de interfaz de usuario (UI, archivo ui.R), que controla el diseño y aspecto de la aplicación.
  2. una secuencia de comandos del servidor (server.R), que contiene las instrucciones que su equipo necesita para construir su aplicación.

En este ejemplo:

ui.R

library(shiny)

# Define UI for application that draws a histogram
shinyUI(fluidPage(

  # Application title
  titlePanel("Hello Shiny!"),

  # Sidebar with a slider input for the number of bins
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("bins",
                  "Number of bins:",
                  min = 1,
                  max = 50,
                  value = 30)
    ),

    # Show a plot of the generated distribution
    mainPanel(
      plotOutput("distPlot")
    )
  )
))

server.R

library(shiny)

# Define server logic required to draw a histogram
shinyServer(function(input, output) {

  # Expression that generates a histogram. The expression is
  # wrapped in a call to renderPlot to indicate that:
  #
  #  1) It is "reactive" and therefore should re-execute automatically
  #     when inputs change
  #  2) Its output type is a plot

  output$distPlot <- renderPlot({
    x    <- faithful[, 2]  # Old Faithful Geyser data
    bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)

    # draw the histogram with the specified number of bins
    hist(x, breaks = bins, col = 'darkgray', border = 'white')
  })
})

Ejecutar la aplicación

library(shiny)
runApp("my_app")

Para ejecutar la aplicación, se utiliza la función runApp con el nombre del directorio donde se encuentran los archivos anteriores.

También se puede correr la aplicación desde cualquiera de los dos archivos en el editor de texto RStudio, mediante el botón que se marca debajo (RStudio reconoce automáticamente que se trata de un código de una aplicación):





Para crear su propia aplicación Shiny:
  • Crear un directorio para la aplicación. 
  • Guardar los archivos server.R y ui.R dentro de ese directorio. 
  • Iniciar la aplicación con los métodos indicados en Rstudio. 
  • Salir de la aplicación haciendo clic en escape.
Una forma sencilla para comenzar a diseñar la aplicación, es partir de uno de los ejemplos propuestos en RStudio.

system.file("examples", package="shiny")

runExample("01_hello") # a histogram
runExample("02_text") # tables and data frames
runExample("03_reactivity") # a reactive expression
runExample("04_mpg") # global variables
runExample("05_sliders") # slider bars
runExample("06_tabsets") # tabbed panels
runExample("07_widgets") # help text and submit buttons
runExample("08_html") # shiny app built from HTML
runExample("09_upload") # file upload wizard
runExample("10_download") # file download wizard
runExample("11_timer") # an automated timer

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martes, 3 de junio de 2014

Informes dinámicos, elegantes, rápidos y flexibles con R: knitr (Rmd, Rnw, Lyx-LATEX)

El paquete knitr: una forma de tejer nuestros informes.

El paquete knitr nos permite generar informes html y pdf mediante módulos (o "chuncks"), y así "tejer" (de ahí el icono de knitr) un documento en pequeñas funciones manejables. En particular, nos permite:

  1. obtener un informe rápido y flexible, 
  2. generar un archivo html (Rmd) o pdf (Rwn), 
  3. integrar herramientas como LATEX (el programa amigable de LATEX que recomiendo -y uso- es LyX).
En el siguiente video se muestra cómo instalar el paquete (simplemente, install.packages("knitr")) y adaptar RStudio para trabajar con él (options->cambiar de Sweave a knitr). Se detallan cómo formar los módulos para trabajar con Rmd y/o con Rnw.







En la página web de knitr podrán obtener archivos de ejemplos para descargar y aprender a usar knitr.





Generar informes pdf con código LATEX

Por ejemplo, para Rnw basta con darle las siguientes órdenes básicas:

Primero file->new->Rnw. Verás que el archivo ya comienza con la información básica que necesitas.



\documentclass{article}
\usepackage[T1]{fontenc}
 
\begin{document}
 
Here is a code chunk.
 
<<foo, fig.height=4>>=
1+1
letters
chartr('xie', 'XIE', c('xie yihui', 'Yihui Xie'))
par(mar=c(4, 4, .2, .2)); plot(rnorm(100))
@
 
You can also write inline expressions, e.g. $\pi=\Sexpr{pi}$, and \Sexpr{1.598673e8} is a big number.
 
\end{document}






Aquí está el resultado en pdf.



Generar informes html con código LATEX


Por ejemplo, para Rmd basta con darle las siguientes órdenes básicas:

Primero file->new->Rmd. Nuevamente, el archivo comienza con el código básico que necesitamos para construir el documento.







# A minimal R Markdown example
 
A quote:
 
> Markdown is not LaTeX.
 
To compile me, run this in R:
 
    library(knitr)
    knit('001-minimal.Rmd')
 
See [output here](https://github.com/yihui/knitr-examples/blob/master/001-minimal.md).
 
## code chunks
 
A _paragraph_ here. A code chunk below (remember the three backticks):
 
```{r}
1+1
.4-.7+.3 # what? it is not zero!
```
 
## graphics
 
It is easy.
 
```{r}
plot(1:10)
hist(rnorm(1000))
```
 
## inline code
 
Yes I know the value of pi is `r pi`, and 2 times pi is `r 2*pi`.
 
## math
 
Sigh. You cannot live without math equations. OK, here we go: $\alpha+\beta=\gamma$. Note this is not supported by native markdown. You probably want to try RStudio, or at least the R package **markdown**, or the function `knitr::knit2html()`.
 
## nested code chunks
 
You can write code within other elements, e.g. a list
 
1. foo is good
    ```{r}
    strsplit('hello indented world', ' ')[[1]]
    ```
2. bar is better
 
## conclusion
 
Nothing fancy. You are ready to go. When you become picky, go to the [knitr website](http://yihui.name/knitr/).
 
![knitr logo](http://yihui.name/knitr/images/knit-logo.png)






Una vez que guardes los archivos de códigos, para ver los informes solo tienes que poner en la consola de R:


library(knitr)
knit('knitr-minimal.Rnw')
knit('knitr-minimal.Rhtml')
knit('knitr-minimal.Rmd')




En próximas entradas comentaré cómo pasar de un tipo de archivo a otro y nuevas herramientas de knitr a explorar.

Saludos!
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lunes, 2 de junio de 2014

Segunda Escuela Iberoamericana de Cambio Global. Río de Janeiro, Brasil.

ATENCIÓN!!!!!



Evento: Segunda Escuela Iberoamericana de Cambio Global


Tema: Cambio Global y Procesos de Retroalimentación


Lugar: Río de Janeiro, Brasil.
Promotor: LINCGlobal
Contato: lincglobalufrj@gmail.com 
WEB: https://www.facebook.com/pages/Simpósio-de-Mudanças-Globais-RJ/431275163681874?fref=ts

•       Simposio: 15 a 17 de Setembro de 2014
•       Workshop: 18 a 20 de Setembro de 2014
•       Curso de Post-Graduación: 2 a 30 de Setembro de 2014

Conferencistas confirmados: 

CSIC/ Espanha Fernando Valladares, Blas Valero, Miguel Araujo, Francisco Puignaire, Ana Moreno, Jose Luiz Pellegri, 
PUC/ Chile Pablo Marquet, Ernesto Gianolli, Claudio Latorre, Gaxiola Aurora. 
UFRJ-UFF-UERJ-UNIR/ Brasil Olaf Malm, Alex Enrich Prast, Humberto Marotta, Mariana Valle, Mario Soares, Wanderley Bastos

Habrá presentación de trabajos en forma de Panel. 

Prepara tu currículum! Debe contener el título del trabajo, autores e instituciones, breve introducción, objetivo, resultado y conclusión. No requiere la inclusión de figuras y metodología. El resumen no debe exceder 1 hoja A4, letra Times New Roman, tamaño 12.





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domingo, 1 de junio de 2014

Graficar con estilo xkcd en R!

Ahora podemos crear gráficos en R con el estilo xkcd! 





Web: http://xkcd.com





Los comics xkcd son creados por Randall Munroe ("un cómic web de romance, sarcasmo, matemáticas e idioma" -en español-), un diseñador de robots de la NASA, natural de Chesterfield, Virginia (actualmente vive en Somerville, Massachusetts).


Para crear nuestros propios gráficos debemos instalar el paquete xkcd. En el propio paquete, se encuentran ejemplos de gráficos de puntos, histogramas, etc.

library(xkcd)
vignette("xkcd-intro")
Por ejemplo, podemos crear el siguiente gráfico:

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Libros para descargar (gratis)