ggplot 中 scale 的使用 ggplot画图是画图中的战斗机，但是往往在我们用ggplot2画图时候，需要根据需求更改坐标，图例等，最常见的就是更改x，y坐标系的名称。...在ggplot2中，坐标系与比例尺和参考线是自动生成的，并且生成得很好。...我们会使用scale_color_和scale_fill_来更改调色板，今天我们就来介绍如何在ggplot中调整比例尺，调整中断和标签，修改轴和图例等。...强大的 Scale包，可以实现在ggplot基础上，对图形进行微调及更改。...1.基础底图 Scale包为ggplot底图提供了四种样式的比例尺： demo_continuous() and demo_log10() for numerical axes demo_discrete
统计面板可以用于显示一个大的统计值和一个可选的背景颜色，我们可以使用阈值来控制背景或颜色值，效果如下所示： 注意：该面板取代了在 Grafana 7.0 中已弃用的 Singlestat 面板。...下面我们使用该面板来统计几个监控数据，比如节点运行时间、CPU 核数、总内存大小等等。...文本模式 首先创建一个空的面板，选择使用 Stat 面板： 首先添加一个用于查询节点运行时间的统计数据： 同样我们可以在面板编辑器右侧对该面板的属性进行编辑，可以选择展示的方向是水平还是垂直，文本展示模式选择只展示...文本面板的使用非常简单，直接选择使用 Markdown 还是 HTML 来设置文本样式即可，然后在面板编辑器的文本框中输入内容即可。...现在我们创建一个新的 Dashboard，添加一个新的空面板，选择使用 Text 面板： 然后就可以在内容框中输入我们想要展示的内容了： 我们可以看到有 Markdown 和 HTML 两种模式可以选择
R语言ggplot2包用来画折线图的函数默认应该是带有棱角的，如果想要实现平滑的曲线好像不太容易，之前的推文介绍过 ggalt这个包 R语言的ggplot2做平滑的折线图简单小例子 R语言ggplot2...常规的折线图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df) + geom_line...上面链接里有实现这两个图的代码，感兴趣的可以自己尝试重复一下 话说这个 Bump chart 对应的中文是啥意思呢？...这个数据可视化的类型具体的应用场景是啥，我暂时还不知道 突然想到可以用这种方式来画平滑的折线图 最简单的平滑折线图 #install.packages("ggbump") library(ggbump...) library(ggplot2) library(dplyr) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...在包函数中使用 aes() 和 vars() 为了使用ggplot2创建图形，你很可能至少要使用一次aes()函数。如果你的图形使用了分面操作，你可能也会使用vars()用来指向绘图数据。...由用户指定列名和表达式，而你想要你的函数能够有aes()同样的方式执行非标准计算。 如果你已经像上面的例子一样事先知道了列名，你可以使用来自rlang[2]的代词.data指代你要使用的图层数据。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
protected System.Web.UI.WebControls.DataGrid DataGrid1; /// /// 数据来源 /// ...NowRow.ItemArray; //每行合计 GetRowAccount(AcountRow,1,5,DataColumns); MyTable.Rows.Add(AcountRow); } //生成的合计...)+Convert.ToInt32(AcountRow[i]); } else AcountRow[accountcol]=AcountRow[i]; } } 缺点： 把所有的数据都访问过...肯定效率不是很好 还有其他的办法如果有更好的方法 请告诉我。
给出的示例图如下 今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2画折线图的这几个细节如何调整 ggplot2里画折线图的函数是geom_line()，这个函数是按照y值的大小从左往右，如果要实现上图所示折线的方向可以向左拐...，可以使用geom_path()函数，比如 首先是构造一个数据 x<-c(1,2,3,2,3,5) y<-c(1,2,3,4,5,6) dat<-data.frame(x=x,y=y) 可以比较一下...(ggplot2) library(patchwork) p1ggplot(data=dat,aes(x=x,y=y))+ geom_line()+ geom_point(size=5)+...(size=5)+ ggtitle("geom_path()")+ theme_bw() p1+p2 首先是y轴数值从上面依次增大 这个我的做法是更改原始数据，把数据的正值都改成负值，比如...geom_point(size=5) p3+p4 改成负值然后再修改坐标轴的标签，对坐标轴的标签取绝对值就可以 p4+ scale_y_continuous(labels = abs) 第二个问题是
在ggplot2中很容易出现一个修改坐标轴范围的问题，喜欢用ggplot2画图的需要注意一下。...ylim和coord_cartesian都是调整坐标轴范围，但是它们的结果是有可能不一样的，看下面的一个例子： data(diamonds) p ggplot(data = diamonds, aes...image 截取0到60的部分： ? image 可以看到第二张图跟原图是不一样的，比如Fair的第一个box原数据最高是超过60的，但是截取之后不到60了。这是一个不太容易注意到的坑。...这里是因为ylim是直接处理的数据导致的，比如例子中不在范围的数据就直接被移除。同等操作应该用coord_cartesian来实现。...coord_cartesian指定参数控制图形特定区域放大显示，只影响图形展示，不影响内部数据的值。即使用原数据作图，再对图形进行变动。
A2 原因 没有输入端口号后的8位随机数 ? A3 解决 两种情况 3.1 能找到这8位 则在端口号后加上即可，如 http://公网ip:8888/8位随机数。访问即可。...3.2 找不到 连接服务器，阿里云中的远程连接或者本地xshell连接都可。进入服务器。 ? ? 输入命令 bt ? 出来界面输入 11，取消入口限制即可。...再次登录面板，就不用输入后8位随机数了 A4 设置后8位 因为没有后8位入口限制数会导致一定的不安全。 所以我们在强行去除登录后，可以自定义这8位数。...在面板 -> 面板设置中 -> 安全入口 可以自定义这8位 ? A5 相关 5.1 网站备案后没有找到站点 5.2 基于服务器的个人博客网站搭建
❝本节来回答一个老爷的问题，介绍常见绘图案例中几个基本参数的设置问题，主要用在柱状图与箱线图中。下面小编通过两个案例来进行展示，图形仅供展示用过程仅参考，希望各位观众老爷能够喜欢。...代码直接复制粘贴即可运行 ❞ 关注下方公众号下回更新不迷路 加载R包 library(tidyverse) library(patchwork) 导入数据 df % pivot_longer...position_dodge2(width = 0.9, preserve = "single") 示例： 假设你有一个数据集，其中有两个因素变量A和B，每个都有两个水平1和2。...使用position="dodge"或position_dodge()，你会得到四个等宽的柱子（两个A=1和两个A=2），它们按B的水平分开。...使用position_dodge2(preserve="single")，如果A=1和A=2的柱子高度不同，那么A=1的两个柱子会比A=2的两个柱子更接近，因为它们的宽度被保留了。
-绘制折线图 绘制简单的折线图 修改标签文字和线条粗细 校正图形 使用scatter()绘制散点图并设置其格式 自动计算数据 删除数据点的轮廓 自定义颜色 使用颜色映射 自动保存图表 结束语 绘制简单的折线图...✅在使用matplotlib绘制简单的折线图之前首先需要安装matplotlib，直接在pycharm终端pip install matplotlib即可 ✅使用matplotlib绘制简单的折线图...，但我们发现没有正确的绘制数据，折线图的终点指出4的平方为25！...： 自动计算数据 手动计算列表包含的值很麻烦，可以利用python中的循环来解决，下面是绘制1000个点的范例： import matplotlib.pyplot as plt x_values =...在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律，例如，你可能用较浅的颜色显示较小的值，并使用较深的颜色显示较大的值 import matplotlib.pyplot as plt x_values = list
Kubernetes集群管理面板的安装及使用 1、前言 若海的腾讯云Lighthouse组建跨地域Kubernetes集群，让我成功体验到了Kubernetes集群诸多优点，但是非技术出生的我，长时间使用黑洞洞的命令行终究不是我能接受的...这样在面板和整个集群就互不干扰了。 2、安装 2.1准备工作 在海哥集群安装教程的基础上，安装面板非常简单，下面是具体方法。...Kubernetes 集群从 Kuboard 中删除，再重新导入； 第 7 行，指定 KUBOARD_AGENT_SERVER 的端口为 10081，此参数与第 5 行中的宿主机端口应保持一致，修改此参数不会改变容器内监听的端口.../data 目录映射到宿主机的 /root/kuboard-data 路径，请根据您自己的情况调整宿主机路径； 3、面板使用 3.1 面板登录 在浏览器输入 http://your-host-ip:80...图片 总结 这篇文章我在若海的腾讯云Lighthouse组建跨地域Kubernetes集群基础上给大家带来了Kubernetes集群面板的搭建及简单使用教程，希望可以帮助到大家，更多精彩内容请关注我的博客
越来越多的人使用宝塔Linux面板来管理我们的服务器网站，最主要他是可视化的操作方式更加符合我们的一般用户习惯，同时对于没有技术知识的人来说就算是解决了大大的问题了。...Linux面板 那么其实网上关于Linux面板的工具还是有好多的，但笔者使用觉得最为好用的还是属宝塔Linux面板了，首先界面UI设计就秒杀了大部分工具了。...Linux面板 我们的用户常常会发现如果是不小心忘记了管理面板的登陆账号密码该怎么办？其实这个问题不难解决的。...分享一下关于Linux 3.X/4.x/5.x 版本忘记宝塔面板密码的解决方案： Linux面板 进入ssh 输入以下命令重置密码（把命令最后面的 “yourpasswd” 替换成你要改的新密码） cd...Linux面板 注：若是debian/ubuntu用户，请使用有root权限的账户去执行这条命令。
R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效果。...我们使用过ggplot内内置数据集验证我们的猜想。...以上使用了一个时间序列数据，很顺利的完成了折线图的制作。 那么针对离散变量的折线图到底如何来做呢，我们可以通过group指定分组的形式来达到目的。...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。
概述：本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平： 比较两组或多组的均值 自动地将P值和显著性水平添加到ggplot图形中，如箱形图，点图，条形图和折线图等 使用工具： R语言中的ggplot2...包中的函数 compare_means()：用于执行均值比较 stat_compare_means()：用于在ggplot图形中自动添加P值和显著性水平 compare_means() 两样本间的比较...ref.group = "0.5") #设置参考组，每一个组和和ref组比较 image.png 多个分组变量 除了dose分组，还有supp分组，这种由2个分组因子的数据可以用以下方法进行比较...0.012 0.004 ** Wilcoxon 3 2 len OJ VC 1 1 1.000 ns Wilcoxon 多面板展示多组数据...p.signif..") pare_means(len ~ supp,data=df,method="t.test",paired=F) #hide.na=T可以隐藏ns image.png 也可以在一个面板中展示
如：使用 ggplot2 绘制单个和多个省份地图；R 语言绘制十段线地图，给特定省份填色；今天小编将介绍如何比较各个省份及其区县的详细数据，本文参考《R 语言数据可视化之美》[1]。...该文件可以在 GitHub[2] 中可以下载。...，以便后续使用。...利用 substr() 函数将其取出，并存储在 province 变量中。...读者可以使用自己的数据进行替换。数据形式如下： ##字段 NAME99 是各个县的中文名。
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
使用plot绘制二维图像 MATLAB中plot函数常常被用于绘制各种二维图像，其用法也是多种多样，本文仅介绍plot函数的基本用法——使用plot函数绘制二维点图和线图。...plot函数的一般调用形式如下： plot(X, Y, LineSpec) 其中X由所有输入点坐标的x值组成，Y是由与X中包含的x对应的y所组成的向量。...举例如下 定义x为0到2pi之间的一组向量，且x向量中相邻两个值之间的增量为pi/100；定义y向量中的值为x向量的sine值。...想要在现有的图片上添加另外一条线，可以使用hold语句，例如： x = 0:pi/100:2*pi; y = sin(x); plot(x,y) hold on y2 = cos(x); plot(x,...y2,'r:') legend('sin','cos') %为图片添加图例 使用plot3绘制三维图像 MATLAB中有许多函数可以用来绘制三维图像，在此仅对plot3函数进行简要介绍，有兴趣的同学可以自行学习
该文章将通过实践案例，与大家分享纵向联邦学习技术在汽车增换购业务中的应用与实践。文章包括方案设计、案例实践过程、以及效果总结等非常细致的内容。...据统计，增量市场中，新能源汽车销量占比最高，个人消费的崛起成为推动新能源汽车销量增长的主力。 在车企数字化转型加速、数据应用安全要求加强的多重因素推动下，传统车企正在寻求安全可信的创新营销路径。...，以此支持不同种类的机器学习的安全计算，包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习等，通过数据“可用不可见、相逢不相识”达到更高的安全性；同时，能够覆盖横向、纵向、迁移学习等多个场景，算法种类丰富；...4 数据预处理 数据预处理：通过数据质量分析发现原始数据中是否存在脏数据，并基于一定的规则进行数据清洗。...四、效果总结 本案例通过纵向联邦学习技术，有效整合双方的行业数据优势，持续实时对增换购客户的意向度及意向车型进行模型推理及预测，基于真实样本的推理结果，模型表现出较好的预测能力，增换购营销中的领券率、到店率
前言 有很多小伙伴看了我们的composer使用教程，可能还是不会，现在教大家一个更加傻瓜化的composer安装依赖的方法 宝塔面板版本必须大于7.5.2，否则只能用命令行安装 打开根目录的composer.json...,添加需要的依赖 假设你要使用采集模块和通用数据导出插件添加以下代码即可: jaeger/querylist是采集的依赖 phpoffice/phpspreadsheet是数据导出的依赖 图片 使用...composer面板点击执行就完成啦 点击站点【设置】，选择【composer】,请严格必须一定要确保和红色框选择的一模一样 图片 附上目前yzncms需要手动安装的composer依赖 名称 命令...数据导出插件 "phpoffice/phpspreadsheet":"^1.8.2" 采集模块 "jaeger/querylist":"4.2.1" 网页即时通讯模块 "workerman/gateway-worker...":"^3.0.20" 网页即时通讯模块 "workerman/globaldata":"^1.0.3" 最后告诉你一个小秘密 如果你不需要用到支付模块请把composer.json的 endroid
library(tidyverse)dt % ggplot(aes(x = carat, y = cut, color = cut...)) + geom_point() + labs(title = "修改前")p2 % ggplot(aes(x = carat, y = cut, color = cut))
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