Нечисловой аргумент ошибки бинарного оператора в R shining

Во время работы над приложением R-shiny я столкнулся со странной проблемой, связанной с форматированием некоторых числовых входных данных. В этом приложении я хотел бы динамически заполнять содержимое различных вариантов выбора (сначала вы укажете количество параметров, которые хотите определить, а затем приложение автоматически отрегулирует количество входных данных). Я использовал lapply() в renderUI для реализации этого. Затем я использовал входные данные (которые являются числовыми) для вычисления некоторых вероятностей. Кажется, это работает, но я все еще получаю сообщение об ошибке/предупреждении: «Предупреждение: ошибка в *: нечисловой аргумент бинарного оператора». В вычислении я применил as.numeric() к входным данным, но, похоже, это не имеет значения. Есть ли у вас какие-либо идеи о том, что может быть причиной этой проблемы? и как это исправить? Большое спасибо за вашу помощь!

rm(list=ls())
library(shiny)

ui = fluidPage(
  mainPanel(
    sidebarLayout(
      sidebarPanel(
        
        ### select number of options
        numericInput(
          inputId='nbopt',
          label='Number of options',
          value=2,
          min = 2,
          max = 10)),
      
      ### specify content of options
      mainPanel(
        fluidRow(
          column(width=5,
                 h2("Feature 1"),
                 uiOutput("perfx1")),
          column(width=5,
                 h2("Feature 2"),
                 uiOutput("perfx2"))),
        ### Display output table
        tableOutput('pcp_tab'))
      )))


server = function(input, output){
  
  # Define content of options  
  # Feature 1

  output$perfx1 = renderUI({
    lapply(1:input$nbopt, function(j){
      sliderInput(
        inputId=paste0('opt',j,'_x1'),
        label=paste0('Option ',j),
        value=20,
        min = 0,
        max = 40)
    })
  })
  
  # Feature 2

  output$perfx2 = renderUI({
    lapply(1:input$nbopt, function(j){
      sliderInput(
        inputId=paste0('opt',j,'_x2'),
        label=paste0('Option ',j),
        value=15,
        min = 0,
        max = 40)
    })
  })
  
  
  # Compute proba  
  pcp = reactive({
    #
    eu = NULL
    eu = sapply(1:input$nbopt, function(j){
      umove = as.numeric(input[[paste0('opt',j,'_x1')]]) * runif (100,0,1)
      uinfo = as.numeric(input[[paste0('opt',j,'_x2')]]) * runif (100,0,1)
      return(exp(umove + uinfo))})
    
    #
    prb = 100*eu/rowSums(eu)
    
    #
    pcp = NULL
    pcp = data.frame(
      opt =paste0('opt',1:input$nbopt),
      mu  =apply(prb,2,mean),
      se  =apply(prb,2,sd),
      stringsAsFactors=F)
    as.data.frame(pcp)
  })
  
  # Output table

  output$pcp_tab = renderTable({
    pcp()
  })
  
}

shinyApp(ui=ui, server=server)

Во время работы над приложением R-shiny я столкнулся со странной проблемой, связанной с форматированием некоторых числовых входных данных. Я использовал числовые входные данные для вычисления некоторых вероятностей, но получил следующее сообщение об ошибке/предупреждении: «Предупреждение: ошибка в *: нечисловой аргумент бинарного оператора».

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
71
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Проблема в том, что ваши sliderInput не существуют, когда вы запускаете свое приложение. Следовательно, например. input$opt1_x2 — это NULL, а sapply внутри вашего reactivepcp возвращает list вместо matrix. В результате следующая строка кода 100*eu/rowSums(eu) вызовет ошибку, поскольку eu является list, а list не является числовым аргументом. Чтобы исправить это, вы могли бы, например. добавьте req(input$opt1_x2), чтобы pcp запускался только после создания sliderInput:

  pcp <- reactive({
    req(input$opt1_x2)
    eu <- sapply(1:input$nbopt, function(j) {
      umove <- as.numeric(input[[paste0("opt", j, "_x1")]]) * runif (100, 0, 1)
      uinfo <- as.numeric(input[[paste0("opt", j, "_x2")]]) * runif (100, 0, 1)
      return(exp(umove + uinfo))
    })
    prb <- 100 * eu / rowSums(eu)

    data.frame(
      opt = paste0("opt", 1:input$nbopt),
      mu = apply(prb, 2, mean),
      se = apply(prb, 2, sd),
      stringsAsFactors = F
    )
  })

Большое спасибо Стефан! Это работает отлично. Вместо этого я реализовал req(input[[paste0('opt',input$nbopt,'_x2')]]). Я заметил, что сообщение об ошибке по-прежнему будет появляться при увеличении количества параметров с 2 (по умолчанию) до 3. Следуя вашему полезному объяснению, я думаю, что это было вызвано тем, что этот 3-й параметр не был определен в начальном (пустом/нулевом) содержимом.

Umka 17.11.2022 15:38

Другие вопросы по теме