@Vivek的答案很好，但这是另一种方式：

server <- function(input,output) {
  output$moreControls <- renderUI({
    tagList(
      sliderInput("mean","Mean",-10,10,1),textInput("label","Label")
    )
  })

  output$moreControls2 <- renderUI({
    tagList(
      sliderInput("sd","SD",1,50,10),textInput("label2","Label2")
    )
  })
  outputOptions(output,"moreControls2",suspendWhenHidden = FALSE)

  output$plot1 <- renderPlot({ 
    req(input$mean,input$sd)
    hist(rnorm(n = 100,input$mean,input$sd),xlim = c(-100,100) )
  })

}
shinyApp(ui,server)

input$mean在uiOutput渲染之前不可用，input$sd也不可用，但是另外input$sd在切换到第二个选项卡之前不可用，因为liderInput隐藏。

之所以不起作用，是因为Shiny尚未在您的应用运行时评估这些值。因此，renderPlot()

传递图形值的一种好方法是使用反应表达式。在下面的代码中，我使用了plot_params()，在反应式代码中，我创建了一个列表，其中存储了生成图的参数。

我还建议您使用shiny::validate()来确保输入值在渲染输出之前是有效的。 （请参见下面的用法）

library(shiny)

ui <- fluidPage(
  tabsetPanel(
    tabPanel("Data",uiOutput("moreControls") 
    ),tabPanel("Research",uiOutput("moreControls2") 
    )
  ),plotOutput("plot1")
)

server <- function(input,"Label2")
    )
  })

  # Reactive expression for plot parameters.
  plot_params <- reactive({
    list(
      mean = input$mean,sd = input$sd
    )
  })

  output$plot1 <- renderPlot({
    validate(
      need(input$mean,'Please check that mean is set!'),need(input$sd,'Please check that sd is set.')
    )
    hist(rnorm(n = 100,plot_params()$mean,plot_params()$sd),server)