在ChatGPT帮助下创造简单的shinyAPP

原创

叶子Tenney

发布于 2023-03-16 06:27:01

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文章被收录于专栏：叶子的数据科技专栏叶子的数据科技专栏

引言

ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够对人类语言进行自动理解和生成。而shinyAPP则是一种构建交互式Web应用程序的快速、简单、灵活的方式。

那么ChatGPT可不可以用来写shinyAPP呢?

效果展示

过程

稿子

请写一篇500字的公众号文章引文，论述为什么要ChatGPT帮助下创造简单的shinyAPP，探讨可行性，并思索这一行为的意义。只需要500字中文

写稿助手

这款APP可以帮助你撰写日常的新闻、评论等稿件。当然事实上直接在ChatGPT里面输入也是一样的。

代码

Q1:

给我写一个利用DOSE R包计算疾病相似度矩阵的shinyAPP, 用中文注释

下面是一个利用DOSE R包计算疾病相似度矩阵的shinyAPP，注释中包含了代码的解释和中文注释：

library(shiny)
library(DOSE)

# 设置APP用户界面
ui <- fluidPage(
  titlePanel("疾病相似度计算"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      # 输入疾病名称或疾病列表
      textInput("diseases", "输入疾病名称，用逗号分隔：", ""),
      # 选择分析方法
      selectInput("method", "选择分析方法：", c("Wang", "Resnik", "Lin", "Rel")),
      # 计算按钮
      actionButton("calculate", "计算")
    ),
    mainPanel(
      # 显示计算结果
      tableOutput("result")
    )
  )
)

# 设置APP服务器端逻辑
server <- function(input, output) {
  # 定义响应函数，计算疾病相似度矩阵并输出
  output$result <- renderTable({
    # 判断是否点击了计算按钮
    if (input$calculate > 0) {
      # 将输入的疾病名称或疾病列表按逗号分隔，并去掉首尾空格
      diseases <- trimws(strsplit(input$diseases, ",")[[1]])
      # 根据选择的分析方法计算疾病相似度矩阵
      sim_matrix <- switch(input$method,
                           "Wang" = gseWang(diseases),
                           "Resnik" = gseResnik(diseases),
                           "Lin" = gseLin(diseases),
                           "Rel" = gseRel(diseases))
      # 返回疾病相似度矩阵
      sim_matrix
    }
  })
}

# 运行APP
shinyApp(ui = ui, server = server)

该APP界面包含了一个输入疾病名称或疾病列表的文本框，以及一个选择分析方法的下拉框和一个计算按钮。用户输入疾病名称或疾病列表，选择分析方法并点击计算按钮，即可计算疾病相似度矩阵并在界面上显示结果。在服务器端逻辑中，根据用户选择的分析方法使用DOSE包中对应的函数计算疾病相似度矩阵，并将结果输出到界面上。用户可以多次输入不同的疾病名称或列表进行计算，并根据计算结果进行分析和决策。

Q2

计算方法应该是{doSim(a[1], b[1], measure="Wang")}而不是gseWang(diseases), 你可以修改吗?

好的，根据您的要求，下面是一个使用DOSE R包计算两个疾病之间相似度的shinyAPP，界面与您提供的UI类似：

library(shiny)
library(DOSE)

# 设置APP用户界面
ui <- fluidPage(
  titlePanel("疾病相似度计算"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      # 输入疾病A
      textInput("disease_a", "输入疾病A名称：", ""),
      # 输入疾病B
      textInput("disease_b", "输入疾病B名称：", ""),
      # 选择相似度计算方法
      selectInput("measure", "选择相似度计算方法：", c("Wang", "Resnik", "Lin", "Rel")),
      # 计算按钮
      actionButton("calculate", "计算")
    ),
    mainPanel(
      # 显示计算结果
      verbatimTextOutput("result")
    )
  )
)

# 设置APP服务器端逻辑
server <- function(input, output) {
  # 定义响应函数，计算两个疾病之间的相似度并输出
  output$result <- renderPrint({
    # 判断是否点击了计算按钮
    if (input$calculate > 0) {
      # 从输入框中获取疾病A和疾病B名称
      disease_a <- input$disease_a
      disease_b <- input$disease_b
      # 根据选择的相似度计算方法计算疾病相似度
      similarity <- switch(input$measure,
                            "Wang" = doSim(disease_a, disease_b, measure="Wang"),
                            "Resnik" = doSim(disease_a, disease_b, measure="Resnik"),
                            "Lin" = doSim(disease_a, disease_b, measure="Lin"),
                            "Rel" = doSim(disease_a, disease_b, measure="Rel"))
      # 返回疾病相似度
      similarity
    }
  })
}

# 运行APP
shinyApp(ui = ui, server = server)

Q3

我现在想用a b两个术语集来进行对比, 代码如{a <- c("DOID:14095", "DOID:5844", "DOID:2044", "DOID:8432", "DOID:9146",
+        "DOID:10588", "DOID:3209", "DOID:848", "DOID:3341", "DOID:252")
> b <- c("DOID:9409", "DOID:2491", "DOID:4467", "DOID:3498", "DOID:11256")
doSim(a, b, measure="Wang")}, 并在展示完矩阵之后使用{simplot(s,
        color.low="white", color.high="red",
        labs=TRUE, digits=2, labs.size=5,
        font.size=14, xlab="", ylab="")}plot函数simplot来可视化相似结果。, 请给我相应的shinyAPP

好的，以下是使用ChatGPT帮助下创建的简单shinyAPP，可以进行a、b两个术语集的相似度计算和可视化展示：

library(DOSE)
library(GOplot)
library(shiny)

# Define UI
ui <- fluidPage(
  titlePanel("术语相似度计算"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      textInput("term_a", "输入术语集a，用逗号分隔：", ""),
      textInput("term_b", "输入术语集b，用逗号分隔：", ""),
      selectInput("method", "选择分析方法：", c("Wang", "Resnik", "Lin", "Rel")),
      actionButton("calculate", "计算")
    ),
    mainPanel(
      plotOutput("result")
    )
  )
)

# Define server
server <- function(input, output) {
  
  # Reactive function for calculating similarity matrix
  sim_matrix <- eventReactive(input$calculate, {
    a <- strsplit(input$term_a, ",")[[1]]
    b <- strsplit(input$term_b, ",")[[1]]
    sim_matrix <- doSim(a, b, measure=input$method)
    sim_matrix
  })
  
  # Render the similarity matrix plot
  output$result <- renderPlot({
    simplot(sim_matrix(), color.low="white", color.high="red",
            labs=TRUE, digits=2, labs.size=5, font.size=14,
            xlab="", ylab="")
  })
}

# Run the app
shinyApp(ui = ui, server = server)

该应用程序提供了两个文本框，分别用于输入a、b两个术语集，以及一个下拉框，用于选择计算相似度的方法。用户可以在输入框中输入术语ID，并通过点击“计算”按钮计算相似度矩阵，最后结果将通过可视化图表呈现在主面板中。通过这种方式，用户可以轻松比较a、b两个术语集之间的相似性，方便快捷。

结论

综上所述，利用ChatGPT可以轻松创建简单的shinyAPP，这种方法不仅具有易用性和便利性，而且还能提高用户体验和数据处理效率。由于ChatGPT的强大自然语言处理能力和shinyAPP的可视化交互功能，它们的结合应用在许多领域具有广阔的应用前景。无论是在商业领域还是在医疗健康领域，这种结合应用都有望带来更多创新的解决方案。