Как я могу настроить HeatMap ggplot на основе значений столбца из Reactive SelectInput?

Цель: я пытаюсь изменить свое приложение Shiny, которое ранее (в демонстрационных целях) просто показывало статическое изображение печатной платы с heatmap, сгенерированным из предварительно загруженных данных. Теперь я хотел бы объединить этот heatmap с набором данных, который я выбираю из своего selectInput.

Итак, если я выберу dataset1 в моем selectInput, я хочу отобразить тепловую карту на изображении для этого набора данных. И обновить его, если я выберу dataset2, и так далее... Местоположение предопределено, поэтому, если один из столбцов называется «Позиция 1», я хочу отобразить его в «Позиции 1» на моей тепловой карте, в позиция, указанная в heatmap.R.

Если пользователь выбирает dataset из списка selectInput, то я хотел бы, чтобы моя программа проверяла, является ли Position1 заголовком столбца, и если это так, то отображала его на тепловой карте, определяемой координатами, которые я указал в mock.coords. Затем ожидается, что он сделает это для оставшихся 10 позиций в тепловой карте.

Вопросы:

• Как мне объединить мой файл heatmap.R с моим приложением Shiny?
• Как только мой файл heatmap.R окажется в моем приложении Shiny, как мне проверить, совпадают ли столбцы в моем selectInput с позициями, указанными в mock.coords, и затем, если они соответствуют, построить тепловую карту соответствующим образом?

Мой server.R выглядит следующим образом:

library(shiny)
shinyServer(function(input, output, session) {

  output$heatmap <- renderPlot({
    source("C:/Users/Heatmap/heatmap.R")
    coords2 <- do.call(rbind, mock.coords) 
    coords2$labels <- names(mock.coords) 
    ggplot(data=coords,aes(x=x,y=y)) + annotation_custom(g, xmin=-Inf, xmax=Inf, ymin=-Inf, ymax=Inf) + 
      geom_raster(data=m.dat,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value), interpolate = TRUE, alpha=0.5) + 
      scale_fill_gradientn(colours = rev( rainbow(3) ),guide=FALSE) + 
      geom_text(data=coords2,aes(x=x,y=y,label=labels),vjust=-1.5,color="white",size=5) + 
      geom_text(data=dat.max,aes(x=x.pos,y=y.pos,label=round(heat,3)),vjust=1.5,color="white",size=5) + 
      scale_x_continuous(expand=c(0,0)) + scale_y_continuous(expand=c(0,0))+
      ggtitle("Heatmap") + theme(plot.title = element_text(lineheight=0.8, face="bold"))

  })


dataSource1 <- reactive({
  switch(input$dataSelection1,
           "No Chart Selected"  = Null_CSV,
           "dataset1" = dataset1,
            "dataset2" = dataset2,
            "dataset3" = dataset3,
            "dataset4" = dataset4,
        })

 observeEvent(input$dataSelection1, { 
    updateSelectizeInput(session, 'component1', choices = names(dataSource1()))
  })

}

Мой код heatmap.R выглядит следующим образом:

library(grid)
library(ggplot2)
library(gridExtra)


sensor.data <- read.csv("C:/Users/Documents/Sample_Dataset.csv") 

# Create position -> coord conversion 
pos.names <- names(sensor.data)[ grep("*Pos",names(sensor.data)) ] # Get column names with "Pos" in them 
mock.coords <- list ("Position1"=data.frame("x"=0.1,"y"=0.2), 
                     "Position2"=data.frame("x"=0.2,"y"=0.4), 
                     "Position3"=data.frame("x"=0.3,"y"=0.6), 
                     "Position4"=data.frame("x"=0.4,"y"=0.65), 
                     "Position5"=data.frame("x"=0.5,"y"=0.75), 
                     "Position6"=data.frame("x"=0.6,"y"=0.6), 
                     "Position7"=data.frame("x"=0.7,"y"=0.6), 
                     "Position8"=data.frame("x"=0.8,"y"=0.43), 
                     "Position8.1"=data.frame("x"=0.85,"y"=0.49), 
                     "Position9"=data.frame("x"=0.9,"y"=0.27), 
                     "Position10"=data.frame("x"=0.75,"y"=0.12))

# Change format of your data matrix 
df.l <- list() 
cnt <- 1 

for (i in 1:nrow(sensor.data)){ 
  for (j in 1:length(pos.names)){ 
    name <- pos.names[j] 
    curr.coords <- mock.coords[[name]] 
    df.l[[cnt]] <- data.frame("x.pos"=curr.coords$x, 
                              "y.pos"=curr.coords$y, 
                              "heat" =sensor.data[i,j]) 
    cnt <- cnt + 1 
  } 
} 

df <- do.call(rbind, df.l) 

# Load image 
library(jpeg)
img <- readJPEG("PCB.jpg")
g <- rasterGrob(img, interpolate=TRUE,width=1,height=1) 

# Manually set number of rows and columns in the matrix containing max of heat for each square in grid
nrows <- 50
ncols <- 50

# Define image coordinate ranges
x.range <- c(0,1) # x-coord range
y.range <- c(0,1) # x-coord range

x.bounds <- seq(from=min(x.range),to=max(x.range),length.out = ncols + 1)
y.bounds <- seq(from=min(y.range),to=max(y.range),length.out = nrows + 1)

# Create matrix and set all entries to 0
heat.max.dat <<- matrix(nrow=nrows,ncol=ncols)

lapply(1:length(mock.coords), function(i){
  c <- mock.coords[[i]]
  # calculate where in matrix this fits
  x <- c$x; y <- c$y
  x.ind <- findInterval(x, x.bounds)
  y.ind <- findInterval(y, y.bounds)
  heat.max.dat[x.ind,y.ind] <<- max(sensor.data[names(mock.coords)[i]])
})
heat.max.dat[is.na(heat.max.dat)]<-0

require(fields)
# Look at the image plots to see how the smoothing works
#image(heat.max.dat)
h.mat.interp <- image.smooth(heat.max.dat)
#image(h.mat.interp$z)

mat <- h.mat.interp$z

require(reshape2)
m.dat <- melt(mat)
# Change to propper coors, image is assumed to have coors between 0-1
m.dat$Var1 <-  seq(from=min(x.range),to=max(x.range),length.out=ncols)[m.dat$Var1]
m.dat$Var2 <-  seq(from=min(y.range),to=max(y.range),length.out=ncols)[m.dat$Var2]

# Show where max temperature is 
heat.dat <- sensor.data[pos.names] 

# Get max for each position 
max.df <- apply(heat.dat,2,max) 
dat.max.l <- lapply(1:length(max.df), function(i){ 
  h.val <- max.df[i] 
  c.name <- names(h.val) 
  c.coords <- mock.coords[[c.name]] 
  data.frame("x.pos"=c.coords$x, "y.pos"=c.coords$y,"heat"=h.val) 
}) 

dat.max <- do.call(rbind,dat.max.l) 

coords <- data.frame("x"=c(0,1),"y"=c(0,1))
coords2 <- do.call(rbind, mock.coords)
coords2$labels <- names(mock.coords) 
ggplot(data=coords,aes(x=x,y=y)) + annotation_custom(g, xmin=-Inf, xmax=Inf, ymin=-Inf, ymax=Inf) + geom_raster(data=m.dat,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value), interpolate = TRUE, alpha=0.5) + scale_fill_gradientn(colours = rev( rainbow(3) ),guide=FALSE) + geom_text(data=coords2,aes(x=x,y=y,label=labels),vjust=-1,color="white",size=5) + geom_text(data=dat.max,aes(x=x.pos,y=y.pos,label=round(heat,3)),vjust=0,color="white",size=5) + scale_x_continuous(expand=c(0,0)) + scale_y_continuous(expand=c(0,0)) + 
  ggtitle("Heatmap") + theme(plot.title = element_text(lineheight=0.8, face="bold"))

Мой ui.R ниже:

library(xts)
library(shiny)
library(dygraphs)

shinyUI(fluidPage(
fluidRow(
    column(2,
           wellPanel(
       selectInput("dataSource1", label = "Choose dataset", 
                  choices = c("No Chart Selected", "dataset1", "dataset2", "dataset3", "dataset4"), selected = "No Chart Selected"))))