Sure.
First:
install.packages("shiny")
install.packages("rsconnect")
library(shiny)
And then in the App.R script:
# Define a interface do usuário para o app que gera um histograma.
ui <- fluidPage(
# Título do app.
titlePanel("Meu primeiro Aplicativo Shiny no curso de Especialização em Big Data da Unisinos!"),
# Barra lateral com as definições do input e do output.
sidebarLayout(
# Barra lateral para os inputs.
sidebarPanel(
# Input: número de classes do histograma.
sliderInput(inputId = "classes",
label = "Defina o número de classes do histograma:",
min = 1,
max = 30,
value = 10)
),
# Painel principal para mostrar os outputs.
mainPanel(
# Output: Histograma
plotOutput(outputId = "distPlot")
)
)
)
# Código com a função server:
# Define o código para a construção do histograma.
server <- function(input, output) {
# Função que gera o histograma e devolve para o user side.
# O histograma vai mudar sempre que o valor do número de classes alterar.
output$distPlot <- renderPlot({
x <- iris$Sepal.Length
bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$classes + 1)
hist(x, breaks = bins, col = "#781E77", border = "white",
xlab = "Comprimento da Sépala",
main = "Histograma: comprimento da sépala em centímetros.")
})
}
# Código com a chamada para a função shinyApp
shinyApp(ui = ui, server = server)
