使用purrr:map和ggplot

是一种在R语言中进行数据处理和可视化的常用方法。

purrr是一个R包，它提供了一系列函数，可以方便地对数据进行操作和处理。其中，map函数是purrr包中的一个核心函数，它可以对列表、向量等数据结构中的每个元素应用同一个函数，然后返回一个新的列表或向量。

ggplot是另一个常用的R包，它提供了一套用于绘制高质量图形的语法。通过ggplot，我们可以轻松地创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图等。

使用purrr:map和ggplot的步骤如下：

导入purrr和ggplot包：

library(purrr)
library(ggplot2)

准备数据：

data <- list(a = c(1, 2, 3), b = c(4, 5, 6), c = c(7, 8, 9))

定义一个函数，用于处理数据：

process_data <- function(x) {
  x + 1
}

使用map函数对数据进行处理：

processed_data <- map(data, process_data)

可选：将处理后的数据转换为数据框：

processed_data <- as.data.frame(processed_data)

使用ggplot绘制图表：

ggplot(processed_data, aes(x = a, y = b)) +
  geom_point()

在这个例子中，我们使用purrr的map函数对列表data中的每个向量进行了加1的操作，然后将处理后的数据传递给ggplot函数，绘制了一个散点图。

使用purrr:map和ggplot的优势在于它们的灵活性和易用性。purrr的map函数可以方便地对复杂的数据结构进行操作，而ggplot提供了一套直观的语法，使得图表的创建和定制变得简单而直观。

这种方法适用于各种数据处理和可视化场景，特别是当我们需要对多个数据集进行相同的操作或者生成多个图表时，使用purrr:map和ggplot可以大大简化代码的编写和维护。

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【C++】set和map的使用

对于STL容器来说，有很多相似的功能，所以这里主要将与之前不同的功能说清楚 @TOC 1.对于set与map的简单理解 vector/list/deque 作为序列式容器(类似于线性表的存储方式) map...value>结构的键值对(数据之间有非常强的关联关系) 键值对：用来表示一一对应的关系，key代表键值，value代表与key对应的信息如：中英文互译字典，内部的英文必然有一个中文对应 ---- map...与set 底层是二叉搜索树 ---- set作为key模型 map作为 key_value模型不懂的可以点击了解：二叉搜索树的应用场景 2. set set的官方文档 ---- compare作为一个仿函数

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C++：map和set的使用

五、map 5.1 map的介绍 map的文档介绍翻译： 1. map是关联容器，它按照特定的次序(按照key来比较)存储由键值key和值value组合而成的元素。 2....，如果无法比较时(自定义类型)，需要用户自己显式传递比较规则(一般情况下按照函数指针或者仿函数来传递) 5.2 map的使用 5.2.1 构造函数（1）空map （2）迭代器区间构造map （3）...拷贝构造map 5.2.2 迭代器 map中的key和set一样是不可修改的，但是value是可以修改的！！...注意：multimap和map的唯一不同就是：map中的key是唯一的，而multimap中key是可以重复的。...6.2 multimap的使用 multimap的insert可以支持键值冗余，find和erase如果涉及到多个key会返回中序的第一个。和multiset基本一样，这里就不做过多介绍。

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【c++】set和map的使用

树形结构的关联式容器 `3.1 set` 3.1.1 set的使用 `lower_bound` `upper_bound` 3.2 map 3.2.1 map的使用 `operator[]` multiset...在处理范围查询或是在有序集合中寻找下界或上界时，lower_bound 和 upper_bound 函数非常有用 3.2 map map是关联容器，它按照特定的次序(按照key来比较)存储由键值key和值...在map中，键值key通常用于排序和惟一地标识元素，而值value中存储与此键值key关联的内容。...如果e作为键在map中还不存在，map会使用默认构造函数创建一个对应的int值（初始值为0），然后执行++操作将其的值增加到1。...在 topKFrequent 函数中：使用一个 std::map 来统计每个单词的出现次数。

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go的map和range的使用

package main import( "fmt" ) func main(){ //声明map，map其实就是hashmap的实现 var m1 map[string...]string //再使用make函数创建一个非nil的map，nil map不能赋值 m1 = make(map[string]string) //最后给已申明的...map赋值 m1["a"] = "aa" m1["b"] = "bb" //直接创建也就是申明加创建 m2 := make(map[string]string...：map[键数据类型]值数据类型,不是并发安全的 v_map := map[int]string{ 1:"one", 2:"two", 3:"three...", } fmt.Println(v_map); fmt.Println(len(v_map)) //遍历map for k,v := range v_map

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主成分分析和时序分析神器

导语 GUIDE ╲ ggfortify作为ggplot2的补充包，不仅可以应用于时序分析领域，还能应用于各种统计分析领域。...接下来小编将给大家介绍如何通过ggfortify和ggplot2进行主成分分析和时序分析等多种图片的可视化！...R包的使用 01 时序分析可视化使用AirPassengers数据集绘制基本时序分析图片 #AirPassengers数据集 autoplot(AirPassengers) 使用 ts.colour...df2) <- c("V1", "V2") #绘图 autoplot(df2, geom = 'point') + labs(x = "mpg", y = "wt") 分面设计： library(purrr...) res <- purrr::map(c(3, 4, 5), ~ kmeans(iris[-5], .)) autoplot(res, data = iris[-5], ncol = 3) 小编总结

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不确定性可视化太难？！一行代码搞定~~

该软件包特别关注假设结果图（HOPs），并提供自举和抽样功能，与ggplot2的API很好地整合。...，在ggplot2图层中代替数据使用。...在可视化不确定性时，提供了一些几何图形和统计数字，包括上面抽样例子中使用的geom_hpline()和geom_vpline()，以及可以绘制置信度条的stat_confidence_density(...) library(glue) plist <- map( c(2, 5, 10, 20), ~ ggplot(mtcars, aes(disp, mpg)) + geom_point...喜欢的同学可以安装使用一下~~

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「Workshop」第四期：Tidyverse 实战批量建模可视化

本次主要介绍了一些基本的正则表达式用法以及公式的创建和使用，然后介绍使用 tidyverse 组合拳进行批量建模和可视化。...本文代码和资料部分涉及的链接请访问 https://xsliulab.github.io/Workshop/[1] 第四期内容（原文）。点击原文阅读更佳，可以查看视频。...www.datacamp.com/community/tutorials/r-formula-tutorial 因变量与自变量 y ~ x 公式表示字符串转公式实战：结合 tidyverse 对 mtcars 进行批量建模和生成...ggplot2 图形编程将变量名组合转为公式目标数据结构与生成分组处理 purrr 批量建模与可视化图形拼接参考资料 [1] https://xsliulab.github.io/Workshop.../: https://xsliulab.github.io/Workshop/ [2] 查看本期代码: showcase.R [3] 小抄-因子: factors.pdf [4] 小抄-purrr: purrr.pdf

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C++【set 和 map 学习及使用】

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