在R闪亮仪表板中使用for循环时出错

Question

我正在尝试根据先前创建的R代码来创建一个闪亮的程序。

我面临的问题是for循环不起作用。

一个例子是：

    centros.acp=reactive({colMeans(a.acp())})
    
    lcov.acp=reactive({solve(cov(a.acp()))})
    
    dm.acp=reactive({rep(0,length(a.acp()[,1]))})
    
    na.acp=reactive({a.acp()[1]})
    
    dm.acp()=reactive({
      value=dm.acp()
      for(i in na.acp()){

      value()[i]<-reactive({round(t(a.acp()[i,]-centros.acp())%*%lcov.acp()%*%(a.acp()[i,]-centros.acp()),3)

    })}})
    T2<-reactive({dm.acp()})
    my_list=reactive({list("T2" = T2(),"cc.sw.UCL.99" = cc.sw.UCL.99(),"cc.sw.UCL.95" = cc.sw.UCL.95(), "num.com"=num.com())})
   
   output$plot_t2=renderPlot({plot(1:n(),my_list()$T2, ylim = c(0,max(my_list()$T2,my_list()$cc.sw.UCL.99)+3),main = "",
         xlab = 'OBS',ylab = 'T2') })

我知道错误了

Error in dm.acp() = reactive({ : invalid (NULL) left side of assignment

我展示的代码是唯一对问题重要的部分，其他的一切都在工作。我尝试过不同的方法，但总是得到错误，或者所绘制的图形是基于包含0的组的原始dm.acp()。当我运行for循环时，我希望用值替换0(在每次迭代中，一个新的数字被更改)。

原始的dm.acp()是

> dm.acp
 [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[50] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

在for循环之后应该是

[1]  6.210  3.663  4.246  4.279  3.766  3.583  2.957  4.796  4.578  3.225  4.232  2.865  6.976  3.454
[15]  3.411  3.530  3.610 22.747  9.936  2.659  3.080  6.412  9.183  2.781  3.253  5.585  3.183  5.171
[29]  3.898  5.868  2.498 12.901  2.772  2.795  1.644  1.393 21.078  2.489  3.198  2.412  4.213  4.251
[43]  8.144  3.201  3.295  4.378  4.746  9.481  4.281  4.402  5.329  2.637  2.627  4.507  5.521  3.545
[57]  2.623  5.835  2.438  3.230

我很感谢你的帮助。谢谢！

Answer 1

尝试将for循环替换为lapply，如下所示：

lapply(1:na.acp(), function(i){
  value()[i]<-reactive({
    round(t(a.acp()[i,]-centros.acp())%*%lcov.acp()%*%(a.acp()[i,]-centros.acp()),3)
  })
})

更新：请尝试此代码。

dm.acp<-c(rep(0,60))
    
    n <- length(dm.acp)
    lapply(1:n, function(i) { 
      dm.acp[i] <<- i+2
    })

您应该能够在您的程序中实现这一点。如果要在lapply中使用函数，请将其括为lapply(1:(length(na.acp)),function(i){…})。

Update2:请看下面的代码

###  replace this code  ###
dm.acp=reactive({rep(0,length(a.acp()[,1]))})

na.acp=reactive({a.acp()[1]})

dm.acp()=reactive({
  value=dm.acp()
  for(i in na.acp()){
    
    value()[i]<-reactive({round(t(a.acp()[i,]-centros.acp())%*%lcov.acp()%*%(a.acp()[i,]-centros.acp()),3)
      
    })}})
T2<-reactive({dm.acp()})


###  with this code   ###
dm.acpv=reactive({rep(0,length(a.acp()[,1]))})

na.acp=reactive({a.acp()[1]})

T2 <- reactive({
  value=dm.acpv()
  
  lapply(1:(na.acp()), function(i){
    value[i] <<- round(t(a.acp()[i,]-centros.acp())%*%lcov.acp()%*%(a.acp()[i,]-centros.acp()),3)
  })
  value
})
## no need to define T2 again as I renamed dm.acp as T2