画图 library(ggplot2) library(ggsci) pubpeer<-read.csv("Papermill Productions.csv",header = T) p1<-ggplot...scale_fill_manual(values=colorRampPalette(pal_lancet("lanonc")(9))(143))+coord_flip() p2 Tips 所画数据这种x轴内容特别多，可能会遇到一下几个问题...colorRampPalette(pal_lancet("lanonc")(9))(53)) 3、翻转一下更合适 coord_flip() 关于数据 1、第一幅图上面的杂志大家要小心了，尤其是统计数字比较多的！...2、大家还是瞄准最新文件上的三高努力吧 3、不要存在侥幸心理，踏踏实实做实验 One More Thing......
所以ggplot（data = mpg）会创建一个空图。 您可以通过向ggplot（）添加一个或多个图层来完成图表。函数geom_point（）为绘图添加一层点，从而创建散点图。...4.制作hwy vs cyl的散点图。 5.如果你制作一个类vs drv的散点图会发生什么？ 为什么情节没用？...答案： 1.仅仅运行ggplot（data = mpg），将会出现一个只有背景的空图。 2.运行dim(mpg)，发现mpg有234行，14列。 3.使用？...aesthetic是你的情节中物体的视觉属性。美学包括诸如点的大小，形状或颜色之类的东西。您可以通过更改其aesthetic属性的值以不同方式显示一个点（如下所示）。...语法强调了对x和y的有用见解：点的x和y位置本身就是aesthetic，可以映射到变量以显示有关数据的信息的可视属性。 绘制美学图后，ggplot2会处理其余部分。
这是一种平衡，我们选择loss函数和模型优化器会极大地影响最终模型的质量，准确性和通用性。...[2] Aurélien在他的Twitter提要上回答了一个问题：“大家都想知道为什么验证loss>训练loss吗？”。第一个原因是在训练过程中应用了正则化，但在验证/测试过程中未进行正则化。...显然，测量时间回答了一个问题：“为什么我的验证loss低于训练loss？”。 如您所见，将训练loss值向左（底部）移动一个半个epoch，使训练/验证曲线与未移动（顶部）图更加相似。...[6] 如果您想知道为什么验证损失低于训练loss，也许您没有“足够努力地训练”。 Aurélien在推文中没有提及的一个方面是“足够努力地训练(training hard enough)”的概念。...原因2：训练损失是在每个epoch期间测量的，而验证损失是在每个epoch后测量的。平均而言，训练损失的测量时间是前一个时期的1/2。如果将训练损失曲线向左移动半个epoch，则损失会更好。
一个新角度的人脸（在论文中没有用到） 总体上说，这一步的作用就是使用3D模型来将人脸对齐，从而使CNN发挥最大的效果。 ?...16个9×9的卷积核 Local-Conv: 16个9×9的卷积核，Local的意思是卷积核的参数不共享 Local-Conv: 16个7×7的卷积核，参数不共享 Local-Conv: 16个5×5的卷积核...后面三层都是使用参数不共享的卷积核，之所以使用参数不共享，有如下原因： 对齐的人脸图片中，不同的区域会有不同的统计特征，卷积的局部稳定性假设并不存在，所以使用相同的卷积核会导致信息的丢失 不共享的卷积核并不增加抽取特征时的计算量...，而会增加训练时的计算量 使用不共享的卷积核，需要训练的参数量大大增加，因而需要很大的数据量，然而这个条件本文刚好满足。...全连接层将上一层的每个单元和本层的所有单元相连，用来捕捉人脸图像不同位置的特征之间的相关性。其中，第7层（4096-d）被用来表示人脸。
使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。 但情节并不完全相同。 每个图使用不同的可视对象来表示数据。...在ggplot2语法中，我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...ggplot2中的每个geom函数都有一个mapping参数。 然而，并非每一种aesthetic都适用于每个几何。 您可以设置点的形状，但无法设置线的“形状”。 另一方面，您可以设置线的线型。...ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。
为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。...如果没有轴的定义，也没有什么可以绘制的。最后，不定义几何对象，你只会看到一个空坐标系。构成图形语法的其余组件是可选的，可以实现它们来改进可视化。...plotnine plotnine是一个Python包，允许您使用类似ggplot2的代码来实现图形语法。通过这样做，就像在ggplot2中一样，您可以将数据映射到构成可视化的可视对象。...让我们从构建一个非常简单的绘图开始，只使用三个必需的组件：数据、美学和几何对象。 ? 如您所见，语法与ggplot2非常相似。首先，我们指定数据源。在我们的例子中，我们使用的数据是经典的MPG数据集。...虽然这是一个良好的开端，但目前来看它还不是很好。让我们用图形语法的其他组成部分来美化我们的情节。
02 Plotnine R的忠实用户知道，ggplot2可以使您在处理探索性数据分析和数据可视化时更加简单。它使得创建优雅而强大的情节变得如此容易，从而有助于解读数据中的潜在关系。...这个问题的答案在Plotnine中。 Plotnine的风格与R中的ggplot2有99%的相似之处，主要区别在于括号的使用，您将在下面的几个简短示例中看到。...使用plotnine的一个最好的收获是，输出基本上与在R中得到的相同。在视觉上没有显著的区别。 接下来我们简要介绍如何使用Plotnine。...类生成一个图形，我们必须提供三件事: 包含我们的数据的数据框。...只需在前面代码的末尾添加facet_wrap(' ~gear ')，我们现在就有了一个分面情节。这实际上比使用Matplotlib和Seaborn要简单得多。
在BBC数据团队开发了一个R包，以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形，并且使新手更容易到R创建图形。 例如： ? 加载所有所需的R语言包 通常在R中创建图表需要安装和加载某些软件包。...它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...上面的代码会自动为每个大洲添加一个文本标签，而无需我们分别添加“ geom_label”。...``曲率''参数设置曲线的数量：0为直线，负值给出左手曲线，正值给出右手曲线。 增加一个箭头 仅仅需要增加一个arrow 参数。...image.png 增加或减少边距 您可以更改情节几乎所有元素（标题，字幕，图例）或情节本身周围的边距。
tidyverse包其中包含着一个重要的可视化包---ggplot2。 Ggplot2是由Hadley Wickham制作的数据可视化软件包，它基于一组称为图层的原则。...任何ggplot图的基础层都是由ggplot（）函数定义的空ggplot层，它描述了用于绘图的数据框。.../地区年份分组数据框架上绘制一条线，则会得到一个奇怪的锯齿形图案。...自定义ggplot2 虽然我们在这里保留了默认的ggplot2功能，但是你可以用ggplot2来做很多事情。 例如，通过练习，您将学习如何通过将多个层组合在一起来生成高度自定义的绘图。...作为动机，这里有一个更漂亮的情节可以用ggplot2制作： gapminder %>% filter(year == 2007) %>% ggplot() + # add scatter
cowplot包是ggplot2的简单附加组件。 它旨在为ggplot2提供一个出版物就绪的主题，这个主题需要最少量的轴标签尺寸，情节背景等。对'ggplot2'库的一些有用的扩展和修改。...特别是，这个软件包可以很容易地将多个'ggplot2'图组合成一个并用字母标记它们，例如 A，B，C等，这是科学出版物经常需要的。...该软件包还提供了一个流线型和干净的主题，用于Wilke实验室，因此包名称代表Claus O. Wilke的绘图库。...library(ggplot2) require(cowplot) plot.iris <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_point...A图左下角在坐标轴的位置是（0，0.5），然后图片占据X轴的1（100%），占据Y轴的0.5（50%）。
这些图层与坐标系和变换相结合，以生成最终的绘图。以下是一个情节生成过程：将变量映射到几何->分面数据->变换刻度->计算AESthetics->train scales->比例尺->渲染。...使用qlot()，以一次创建所有图的方式创建一个图；使用gglot()，按块和层函数创建一个图。Ggplot2补充qlot()的原因是为了减少所需的打字量。...4.3.3 使用ggplot()绘图 4.3.3.1 创建一个层叠的图 ggplot2语法的第一个明显特性是分层，这意味着一个图至少由一个层创建，并通过使用gglot()函数向现有图添加更多玩家来增强。...空图 应该在aes()函数中指定数据帧中需要绘图的任何信息。在本例中，我们通过aes()函数实现美学映射：分别指定x和y变量。但是，只绘制了一个空白的GGPlot。...如果添加margin = TRUE的选项，会多一个所有数据的图。
，才能放的进 从代码上看出，实际上也是将线程从等待区中取出到执行区的过程中控制的 为什么要有一个线程来将结束的线程移除出执行区？...=null)//等待区最后一个位置的线程不能为空 runningList.offer(waitinglist.pollLast());//如果是后进先出，...取出等待区中最后一个线程 为什么不能将空线程放进执行区呢？...因为这样子，空线程在执行区中start和判断这个线程是否结束的时候（getState()==Thread.State.TERMINATED），会抛出NullPointerException空指针异常，会无缘无故占领了执行区的空间...，抛出异常和处理异常也会浪费时间 而且不知道为什么，如果不判断的话，会发生阻塞 我想了想，想到了一个不靠谱的解释： 在主线程提交线程给executor之前，executor一直在把空的线程丢进执行区
主要参数的含义如下： （1）type为一个字符的字符串，用于给定绘图的类型，可选的值如下： "p"：绘点（默认值）； "l"：绘制线； "b"：同时绘制点和线； "c"：仅绘制参数"b"所示的线； "...o"：同时绘制点和线，且线穿过点； "h"：绘制出点到横坐标轴的垂直线； "s"：绘制出阶梯图（先横后纵）； "S"：绘制出阶梯图（先纵后竖）； "n"：作空图。...（2）main参数 字符串，给出图形的标题； （3）sub参数 字符串，给出图形的子标题； （4）xlab 和 ylab参数 字符串，用于给出x轴和y轴的标签。...x <- runif(50,0,2) y <- runif(50,0,2) plot(x, y, main="我<em>的</em>第<em>一个</em>散点图", sub="subtitle", xlab="横坐标", ylab...利用ggplot2绘制散点图 利用ggplot2绘图，请记住下面这个格式，因为这个格式ggplot2绘制其他图形都是这一格式。
” emmm……你们是不是还在怀疑为什么关注列表中还有一个这样的up主。在这里和大家汇报一下，大猫前几个月在奋斗自己的博士毕业论文，现在终于通关啦，而且再过十几天就要迎来毕业典礼！...所以这个不靠谱的up主现在又可以重启这个公众号啦。 在这里要感谢所有给大猫留言和加大猫微信的读者，和你们的讨论让我受益良多~毕业之后等大猫发毕业照23333 问 题：为什么ggplot2有这个硬伤？...稍微对ggplot2有所了解的小伙伴都知道，ggplot2中是无法同一张图中画出两个y轴的，也即，下面这张图用“正常”的ggplot是画不出来的（大猫会在最后给出一个奇技淫巧的实现办法）： ?...为什么强大的ggplot2无法做到这种看似简单的任务呢？毕竟在几乎所有其他的统计软件中，两个y轴都很好的支持。例如SAS中，不仅可以画两个y轴，通过offset参数，这两个轴还可以拥有不同的起始高度！...它们很容易受人操控、很容易误导他人，因为不同量纲之间的转换是主观的。 它们太arbitrary了。为什么是2个轴呢？难道3个、4个不行吗? ?
文中在模拟阶段给出了一个用 matlab 得到的 3D 密度函数图。 原文图形 主要目的：解释使用该方法预测出未来时间点对应剩余使用寿命（RUL）的分布，对应的点估计和真实值。...可以看出，该方法点估计和真实值非常接近，并且还给出对应点的核密度函数。根据这个核密度函数你可以求出 的预测区间。 好像内容介绍太多了，本文不是文献解读?。主要是复现这个图，那正式开始吧！...教程 对于这种 3D 的图形，ggplot2 包以及对应的拓展包好像不是很在行，但是也有一些教程可见：3D Plots with ggplot2 and Plotly[1]。...这里我们假设每个时间点的密度函数服从正态分布，均值分别为 1：5，标准差都为 1。颜色是自己比较喜欢的几种配色，参考小明的推文：R语言ggplot2画图一套好看的配色以及调整字体的简单小例子。...matrix(NA,length(x),5) for(i in 1:length(mean1)){ z[,i] = dnorm(x,mean1[i],1) } 之后使用 scatter3D 函数构建一个空的三维箱子
(933) 你可能会问，为什么黛玉的出场率要比袭人还要低。...其实黛玉还有一个单词分身，叫林黛玉，有294次出场。如果将林黛玉出现的频率加到黛玉身上，那么她会超过袭人。这一点同用jieba分词的结果是一致的。...我们还找到了反应情节变化的一个关键词： ? 这个笑道可谓是见证了贾府兴衰荣辱的核心词汇。在前八十回贾府势盛，大家有说有笑，其乐融融。而之后随着贾府衰败，众人笑声迅速较少，随之而来必是哀嚎嗟叹。...是否是同一个作者 能不能通过词频变化来验证红楼梦是否为同一个作者呢？要想这么做，我们有一个比较靠谱的思路。找到和情节无关的一些典型用词，从而分析作者的用词习惯来观察是否发生了明显的变化。...为了更加全面研究，我们并不打算一个个列举这些词汇的变化图，而是采样一种叫做“主成分分析法”的技术来提取和情节无关的词汇的主要特征。通过观察这些特征是否在八十回前后有区别，来判断作者更换一事。
弹幕为什么会火？在三次元的世界里有没有水土不服？花花绿绿、大小不一的文字，这看似糟糕的体验为什么成了一种情怀？...在搞清楚这些问题之前，如果你还不知道「神吐槽」、「高能预警」、「空耳」，不明白死宅们被戳中笑点后为什么会发出一连串2333333，先来「科普」一下。...，不禁会让人以为刚刚发生了一场文字的踩踏事故。...用户体验就是这样一种神奇的存在，有时用户会因为产品的一个优点而忽略掉其他方面糟糕的体验，甚至给出正面的评价（但经常被人们与可用性的概念混淆起来，其实除了好用易用之外，评价因素是多元甚至主观的，包括可量化和不可量化的部分...「群体共情」－“一旦你知道大家都在和你做同一件事, 你的底气就会足很多, 动机也会强烈很多” 可以从本文的引言中一段引自《乌合之众》的叙述窥见一瞥——当你成为一个群体中的一员时，是极易受到群体情绪的感染的
是图形语法的扩展，由ggplot2包实现，它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持 01 加载包 library(av) library(ggplot2) library(gganimate...小结 得到这个动画主要是添加了一种类型的转换。转换是解释情节数据的函数，以便以某种方式将其分配到多个帧上。...transition_states()专门根据数据中的一个变量(比如物种)将数据分割成子集，并计算中间数据状态，以确保状态之间的平稳过渡(称为渐变)。...当transition_states()为渐变计算中间数据时，它需要决定从一个值到另一个值的变化应该如何进行。这是一个叫做缓动的概念。默认的缓动是线性的。...设置easing是使用ease_aes()函数完成的。第一个参数设置默认的缓动，随后的命名参数为特定的美学设置缓动。 Label：如果没有任何关于每个时间点与什么的指示，就很难理解动画。
为了更好地测试ChatGPT的写作能力，我们从科幻、现代、历史等多个题材给出大纲，看看它的写作情况。...由于合规的要求，AI生成的文字都是符合当代主流价值观的，因此它写出来的小说会显得有些平淡。比如上面这一段，相比《纸牌屋》的情节，要阳光许多，远没有那么黑暗。...但这部小说的精彩之处就在于弗兰西斯的巧舌如簧、翻云覆雨、心狠手辣。如果你强行写入一些情节，例如色情、暴力等，ChatGPT会识别出来，并且劝你不要那么写，会让观众感到“不适”。...05 总结从上文可以看到ChatGPT有很强的理解能力，能够Get到我们给出的大纲，在此基础上加入一些情节进行扩写。它像是一个唠嗑高手，会加入不少过渡的句子，也会加入一些转折情节。...最考验一个作家功底的往往是对于故事细节的描绘。但是它写的作文或者小说往往大而泛，缺少打动用户的细节。比如穿越时眼中的视野由模糊再到清晰，胸口有因为外界环境急剧变化导致的刺痛等等；缺少大胆的情节。
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