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在shiny包的帮助下，数据分析之后的图像变为可交互的“网页”，就像目前常见的动态网页。换句话说，使用shiny包能让你的数据分析结果“表达能力”更强。shiny包的功能复杂而强大，一篇推文显然不可能将所有功能解释清楚，所以这次教程通过几个小例子给大家展示shiny包的优点和基本用法，方便大家进一步学习探索。
例1
第一个小例子首先让大家体验一下shiny包的功能，是关于数据集iris的k-means聚类结果展示。
大家需要拿到后台代码才能在本地运行本例，没有安装shiny包的同学需要先安装并载入shiny包
代码文件保存在文件夹kmeans下的app.R中，在R中运行（*此时R中的路径应在app.R的上一级，即和文件夹kmeans位于同一级目录下）：
runApp("kmeans")
结果图1所示。
图1，iris聚类结果示例。
大家可以尝试在左边调整X variable和Y variable、cluster count，观察右边图片的变化。在之前的R代码中，要展示不同对变量为坐标轴时样本的聚类情况，我们需要绘制多幅图片，而在这个例子中，只需要调整参数就可以灵活展示了。
上例，大家也可以通过函数runExample()来观察shiny包中内置的范例。如：
> runExample(“01_hello”)
shiny包中内置了11个示例，大家可以通过后台代码一一查看。
例2
了解了上面这些例子之后，观察示例中的代码不难发现，一个shiny app中一定包含了R脚本app.R，这个脚本位于文件夹下（如kmeans），运行这个shiny app只需要运行函数runApp()即可。脚本app.R则由三个部分组成：user interface object、server function和函数shinyApp()。如图2所示。
图2，脚本app.R结构。
顾名思义，上图中ui（user interface）部分定义了shiny app的“外形”，server function则控制了后台的数据交换等。（脚本app.R也可以拆分成ui和server function两个脚本，但是最新版本的shiny包不推荐这种拆分得写法。）后台代码中的app1对内置例子01_hello进行了几处细节的修改，如图3:
图3，01_hello的修改版本。
大家不妨观察一下ui和代码，有助于理解代码的含义。（上图可以通过运行得到）
> runApp(“app1”, display.mode = “showcase”)
先从ui部分开始，shiny app中一般用函数fluidPage()生成页面，页面中的元素都包含在函数fluidPage()中。函数titlePanel()和函数sidebarLayout()则是函数fluidPage()中最常用的元素，分别控制了标题和内容，函数sidebarLayout()中一般包含了控制侧边栏的函数sidebarPanel()（函数sidebarLayout()的参数position可以调整侧边栏的位置（如position=“right”时，侧边栏会出现在页面的右边））和控制主要内容的函数mainPanel()，侧边栏一般都是用于图形中的参数调整或输入。
**上面的这些函数都是最简单基本的页面设置方法，shin包还有其它类似函数，这里就留给大家自己去研究了**
在shiny app的页面设置过程中充分借鉴了HTML语言，例子app2中尽可能多的展示了这一特性，如图4所示：
图4，shiny app的ui对HTML语言的借鉴。
这个例子中涉及了字体设置，插入图片，插入链接等，和HTML语言完全类似，大家可以自行阅读app2文件夹中的app.R代码。
例3
在前两个例子中，我们可以通过改变侧边栏中的一些设置来改变图形，那这些control widgets是怎么设置的呢？我们通过app3给大家展示了常用的control widgets的设置形式。如图5，总的来说和在页面中添加文字，图片等方法类似，区别在于，每个control widgets的前两个参数都是：widget指向的变量名和widget的标签（label）。前者用于后台传递数据，后者显示在页面上（向用户解释这个control widget的用法）。
图5，control widgets的设置。
Control widgets将参数传递到后台，那这些参数导致的图形变化怎么返回在shiny app的ui上呢？要实现这一点，需要在ui和server function两部分都添加相应的函数。图6和图7分别展示了在ui和server function中常用的函数和它们对应的显示结果。
图6，在ui端添加R object的函数列表。
图7，server function中相对应的生成R obiect的常用函数。
例4
这里app4是一个不错的例子，它将两个control widgets的参数用文本的形式返回在ui上。大家可以通过运行app4和调整control widgets来观察这一过程。
了解了参数在ui和server function两端的传递过程之后，我们就可以按照R语言一般的原理将数据和参数传递给绘图函数，然后将图形显示在ui上了。这里例子census_app和stock展示这一过程（你需要在本地准备了相应的R包，如census_app中要求map包等）。如图8和图9。
图8，例子census_app
图9，例子stock。
细心的同学可能会发现，两个例子中的server function结构不太一样，这是因为函数renderPlot()中的代码在每次用户改变输入参数时都会运行一次，而函数reactive()则只有在被检查的参数改变时才运行，避免了不必要的计算（例子stock中的数据需要联网下载，如果每次都重新下载，会使代码运行缓慢）。
到这里，大家已经可以编写自己的shiny app了。那如果你想把你的shiny app分享或者展示给其它人，最简单的方式就将整个文件夹（包括数据、附加代码等）分享；当然你也可以选择上传至Github，这样你让对方在本地运行：
> runGitHub( "", "")
即可；最后你还可以采用网页式方法。这也是shiny包可视化相比于一般R包的一项优势。
shiny包借鉴了很多编写网页的思想和方法，从而实现了网页应用和R语言的“双剑合璧”，同时它也能和Markdown包、CSS、JavaScript等方法联合使用，是一种非常优秀的数据可视化方法，希望能成为大家日后数据可视化的新工具。
