Вы должны сгенерировать код, который создает изображение на стороне сервера, инкапсулировать его внутри функции renderPlot ({}), которую вы назвали, а затем отобразить вывод сразу после plotOutput «distPlot».Я не смог заставить работать ваш img (src = ...) код, поэтому я использовал растровый график, который функционально для этой цели не изменился.Сокращенный пример выглядит следующим образом:
library(shiny)
library(png)
ui <- fluidPage(
mainPanel(
plotOutput(outputId = "png")
)
)
server <- function(input, output) {
output$png <- renderPlot({
pic = readPNG('path/to/image.png')
plot.new()
grid::grid.raster(pic)
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)
Если вы введете это в свой код, вы получите:
library(shiny)
library(png)
# See above for the definitions of ui and server
library(shiny)
library(png)
# Define UI for app that draws a histogram ----
ui <- fluidPage(
# App title ----
titlePanel("Hello Shiny!"),
# Sidebar layout with input and output definitions ----
sidebarLayout(
# Sidebar panel for inputs ----
sidebarPanel(
# Input: Slider for the number of bins ----
sliderInput(inputId = "bins",
label = "Number of bins:",
min = 1,
max = 50,
value = 30)
),
# Main panel for displaying outputs ----
mainPanel(
# Output: Histogram ----
plotOutput(outputId = "distPlot"),
###Changed code here
plotOutput(outputId = "png")
##output: png image
)
)
)
server <- function(input, output) {
# Histogram of the Old Faithful Geyser Data ----
# with requested number of bins
# This expression that generates a histogram is wrapped in a call
# to renderPlot to indicate that:
#
# 1. It is "reactive" and therefore should be automatically
# re-executed when inputs (input$bins) change
# 2. Its output type is a plot
output$distPlot <- renderPlot({
x <- faithful$waiting
bins <- seq(min(x), max(x), length.out = input$bins + 1)
hist(x, breaks = bins, col = "#75AADB", border = "white",
xlab = "Waiting time to next eruption (in mins)",
main = "Histogram of waiting times")
})
###New function
output$png <- renderPlot({
pic = readPNG('path/to/image.png')
plot.new()
grid::grid.raster(pic)
})
}
shinyApp(ui = ui, server = server
)
... И отобразит: