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。...要通过单个变量来划分您的绘图，请使用facet_wrap（）。...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。...左边的图使用点geom，右边的图使用光滑的geom，一条适合数据的平滑线。 要更改绘图中的geom，请更改添加到ggplot（）的geom函数。...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。 在这里，我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集，即小型汽车。 geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。
/zenodo.org/record/6332981#.YroV0nZBzic https://github.com/Jingning-Zhang/PlasmaProtein/tree/v1.2 今天的推文重复一下论文中的...Figure1，涉及到5个图，分别是折线图，韦恩图，散点图，频率分布直方图，最后一个知识点是如何将这5个图组合到一起 image.png 首先是定义作图主题的内容 library(ggplot2)...panel.background = element_blank(), title = element_text(size = 7), text = element_text(size = 6) ) 论文中提供的代码没有设置坐标轴的线...，如果按照他的主题来做出图没有横纵坐标轴 第一个折线图的代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet...= "1a") df.peer_highlight <- df.peer[c(9,21),] p1 <- ggplot(data = df.peer, aes(x = NPEER, y=NpGene
Transformer 进行多模态着色的统一框架 主页：https://luckyhzt.github.io/unicolor 摘要： 我们提出了第一个统一框架 UniColor 来支持多种模式的着色...我们没有为每种类型的条件学习单独的模型，而是引入用于将各种条件合并到单个模型中的两阶段着色框架。在第一阶段，将多模态条件转换为提示点的共同表示。...在第二阶段，我们提出了一个基于 Transformer 的网络，由 Chroma- VQGAN 和 Hybrid-Transformer 可根据提示点生成多样化和高质量的着色结果。...定性和定量比较都表明，我们的方法在每种控制模态中都优于最先进的方法，并进一步实现了多模态着色以前不可行。...tive 界面展示了我们统一框架在实际使用中的有效性，包括自动着色、混合控制着色、局部重新着色和迭代颜色编辑。
引言 在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？...= cbp1) + # 注意: 使用连续色阶时需要重写 theme_bw() 6 变化趋势 6.1 时间序列图：基于时间序列对象（ts） ggfortify 包中的 autoplot() 可以对时间序列直接绘图...这更适用于时间点很少的时间序列。下面给出使用 ggplot2 包绘制的案例，来源于：Top 50 ggplot2 Visualizations[5]。...library(ggplot2) library(forecast) theme_set(theme_classic()) # 使用子集数据 nottem_small <- window(nottem..., start=c(1920, 1), end=c(1925, 12)) # 使用较小时间窗的子集 nottem 数据集 ggseasonplot(nottem_small) + labs(
在本文中，我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数，通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort（） 函数（按升序/降序对列表进行排序）按升序对输入数组进行排序。...例 以下程序使用 python 内置 sort（） 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...例 以下程序仅使用一个 for 循环且不带内置函数以波形对输入数组进行排序 - # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中，我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比，O（log N）时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。
在编写代码的时候，使用@Autowired注解是，发现IDE报的一个警告，如下： ?...翻译： Spring建议”总是在您的bean中使用构造函数建立依赖注入。总是使用断言强制依赖”。...我们知道：@Autowired 可以对成员变量、方法以及构造函数进行注释。那么对成员变量和构造函数进行注释又有什么区别呢？...@Autowired注入bean，相当于在配置文件中配置bean，并且使用setter注入。而对构造函数进行注释，就相当于是使用构造函数进行依赖注入了吧。莫非是这两种注入方法的不同。...User user){ this.user = user; this.school = user.getSchool(); } 可以看出，使用构造器注入的方法，可以明确成员变量的加载顺序。
前面我们介绍了绘图小白神包： 新手绘图一站式R包ggstatsplot 新手绘图一站式R包之ggpubr 有一些不食人间烟火的评论，说这样的包对大家的技术进步并没有如何作用，仅仅是傻瓜式修改代码。...它们也不过是另外一种封装，并不能有助于用户对ggplot2语法的理解。 诚然，大家的批评肯定是无可厚非的， 不过应该并不是所有人都需要理解ggplot2体系吧，对小白来说，出一个酷炫的图才是王道。...不过，我们仍然是准备足够的学习资源帮助大家去一步步掌握ggplot2绘图体系： 博客链接：https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
对这样的小白来说，各种拥有操作界面的软件可能是更适合，比如orgin和prism等等，其实R里面也有类似的骚操作，比如新手绘图一站式R包 ggpubr ，你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件： 链接...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...最后一个是 https://stackoverflow.com/ 你会发现，你想实现的各种稀奇古怪的绘图需求，只需要你能使用英文描述出来，就是能找到答案的！...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https
直接选取一个基因进行绘图 # 任意一个基因绘图 ggplot(gencounts, aes (x=condition, y= geneY)) + geom_boxplot(width=0.3,aes...(fill=factor(condition)),show.legend = FALSE) + theme_bw() 如下所示： 选取一个基因进行绘图 因为要写循环，对全部的基因批量绘图，...所以“今西”小伙伴使用了如下所示的代码： i =2 colnames(gencounts)[i] # 不报错，但是绘图是失败的后面的aes_string的差异 # 这里需要着重强调 aes 和 if...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...最后一个是 https://stackoverflow.com/ 你会发现，你想实现的各种稀奇古怪的绘图需求，只需要你能使用英文描述出来，就是能找到答案的！
背景介绍 在我们日常的科研绘图中，经常会使用到ggplot2绘图，这也给我们带来很大的方便，但是在设置主题的时候，要想得到一个完美的颜色，还是需要大量的代码去实现，要想实现自由搭配还是比较麻烦的，这时候小编要给大家介绍一个主题配置神器...我们可以使用如下命令清除主题并返回到ggplot2的默认设置： ##清除主题 ggthemr_reset() 由于ggplot2函数会存在一些bug，在绘图的时候可能会返回错误（如：颜色名称未知），我们可以通过调用...04 布局设置 布局设置可以设置主题中网格线和文本的外观和位置，可以通过我们个人的喜好对这些进行更改！...： ##先画一个标准图 ggthemr('dust') example_plot ##使图片变得更暗 darken_swatch(amount = 0.3) example_plot 对图片进行校正...： 当我们已经确定了一个主题的时候，如果我们想单独对里面的颜色进行微调（互换），swatch（）函数就可以实现这个功能，让我们看看前后对比图。
三 AUCell 计算 AUCell使用曲线下面积来计算输入基因集的一个关键子集是否在每个细胞的表达基因中富集。...seurat内置的函数进行可视化，或者提取数据使用ggplot2 或者 扩展包进行可视化展示。...4.1 seurat的绘图函数 和其他信息一样，直接使用seurat的一些函数绘制 小提琴图，点图，feature 图等等。...使用ggplot2 绘制umap点图，将基因集评分映射到umap图中 。...绘图，生信图形可视化汇总）
对这样的小白来说，各种拥有操作界面的软件可能是更适合，比如orgin和prism等等，其实R里面也有类似的骚操作，比如新手绘图一站式R包ggstatsplot，你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...最后一个是 https://stackoverflow.com/ 你会发现，你想实现的各种稀奇古怪的绘图需求，只需要你能使用英文描述出来，就是能找到答案的！...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https
一、安装 logrotate 大多 Linux 系统一般都自带 logrotate，如果刚好你的系统没有自带，可以在github下载源代码进行编译安装。...或者直接尝试用命令进行安装，例如： 红帽系统(Red Hat)：yum install logrotate 或 dnf install logrotate 乌班图(Ubuntu)：sudo apt-get...1.logrotate 执行时，会对符合配置里设定的条件的文件进行处理。 2.然后重命名日志文件，并创建新的日志文件。 3.执行其它操作，如：压缩文件。...rotate 14 # 忽略错误，如：文件不存在 missingok # 使用日期格式重命名文件 dateext # 对分离出来的文件进行压缩...宝塔本身也有日志切割功能，如果没有压缩之类的需求，可以使用宝塔的功能。 最后的最后，还有一个福利。开发者们，欢迎您加入腾云先锋(TDP)反馈交流群，群内有丰富的活动可收获积分和成长值，兑换惊喜福利。
然而，由于此类方法相对于替代方法（例如，监督训练、弱监督等）表现不佳，因此在 CLIP 提出之前，通过自然语言进行的训练仍然不常见。 相关的工作 使用 CNN 预测图像说明。...通过自然语言监督进行训练 尽管之前的工作表明自然语言是一种可行的计算机视觉训练信号，但用于在图像和文本对上训练 CLIP 的确切训练任务并不是很明显。我们应该根据标题中的文字对图像进行分类吗？...我们如何在没有训练示例的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初看起来像是一个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能推广到图像分类中看不见的对象类别？...这种方法有局限性：一个类的名称可能缺乏揭示其含义的相关上下文（即多义问题），一些数据集可能完全缺乏元数据或类的文本描述，并且对图像进行单词描述在用于训练的图像-文本对。...在这里，我将概述这些使用 CLIP 进行的实验的主要发现，并提供有关 CLIP 何时可以和不可以用于解决给定分类问题的相关详细信息。 零样本。
学习目标 使用扩展包“ggplot2”绘制图表。 使用“map”函数进行数据结构迭代。 导出在R环境之外使用的图片。...加载ggplot2，它是tidyverse包的一部分。 library(ggplot2) ggplot()函数用于初始化基本图形结构。基本思想是指定绘图的不同部分，并使用+运算符将它们添加到一起。...ggscatter1.1 也可以基于细胞类型进行着色color =celltype。尝试不同的东西，在图上同时显示细胞类型和基因型。....pdf)用于使用ggplot2绘图。...进行绘图所需的所有信息，可以尝试绘制一个箱线图。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。...与使用较小深度学习模型的迁移学习技术不同，在迁移学习技术中，我们需要冻结像AlexNet这样的神经网络的较低层，然后在新任务上对分类层进行完全微调，而使用llm进行这种微调的成本是巨大的。...通过Peft对LLM的部分进行微调，仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。...上面一些参数都是QLoRA的论文提供，如果想深入了解，请查看论文或我们以前的文章 在本文中我们选择NF4量化FP16 (float16)精度进行计算后，我们应该对Colab T4 GPU (16 GB...这减少了对大量填充的需求，并提高了内存使用和计算的效率。
我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...时序图展现变化： 展现组成成分：饼图，马赛克图， 聚类：层次聚类，主成分 空间：地图 当然了，这并不是最佳或者说最合理的划分模式，不过对初学者来说，掌握这些代码打基础已经算是不错了。...最后一个是 https://stackoverflow.com/ 你会发现，你想实现的各种稀奇古怪的绘图需求，只需要你能使用英文描述出来，就是能找到答案的！
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。...install plotnine 3 4# Using conda 5conda install -c conda-forge plotnine 作图 安装了plotnine之后，就可以开始使用图形语法进行绘图了...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。...使用上面的代码块，我们的绘图如下所示： ? 绘制多维数据 除了基本的绘图之外，您几乎可以在ggplot2中做任何其他可以做的事情，比如绘制多维数据。...disp（发动机排量，单位为升）在其x和hwy（高速公路英里/加仑）上显示二维绘图，并根据变量类对数据进行着色。
更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...另外，我们也可以通过指定一个设备驱动（如 png、pdf ）来保存绘图，打印绘图，然后用 dev.off() 关闭设备。...内容扩展 gganimate 包[3] 和 plotly 包[4]可以与 ggplot2 包结合使用，分别创建动画和交互式绘图。...创建的1974年北卡罗来纳州婴儿猝死的地图 例子2： 或者使用该包自带的函数plot_ly()进行可视化。...本篇是空间地理数据可视化系列的第二期，主要由 林华师 制作。本系列的宗旨是带你系统学习如何使用 R 对空间地理数据进行可视化。下一期将会继续介绍其他可视化的 R 包，敬请期待。
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...有时候，我们想额外添加一个分类变量跟x轴上的分类变量一起对数据进行分组。 此时，可通过将该分类变量映射给fill参数来绘制簇状条形图，这里的fill参数用来指定条形的填充色。...使用geom_col()函数，并映射一个变量给填充色参数（fill）即可。...)函数对图例顺序进行调整，指定图例所对应的需要调整的图例属性，本例中对应的是填充色（fill）。...使用geom_bar()，同时不要映射任何变量到y参数，geom_bar()函数在默认情况下将参数设定为stat = "bin"，该操作会自动计算每组（根据x轴上面的变量进行分组）变量对应的观测值。
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