割边：如果删除某条边，图不再连通。 如何求割边呢？只需要将求割点的算法修改一个符号就可以。只需将low[v]>=num[u]改为low[v]>num[u]，取消一个等号即可。...low[v]>=num[u]代表的是点v是不可能在不经过父节点u而回到祖先（包括父亲）的，所以顶点u是割点。 ...倘若顶点v不能回到祖先，也没有 另外一条路能回到父亲，那么u-v这条边就是割边 #include using namespace std; const int maxn=...=father)//已经访问但是 这个点不是cur的父亲， //则说明此时的i为cur的祖先，因此需要更新当前结点cur能访问到的最早结点 {...;i<m;i++) { int a,b; scanf("%d %d",&a,&b); e[a][b]=1; e[b][a]=1;//建立边
由于一些引物设计软件的结果是引物对所在序列的位点，两端引物都是5'-3'。因此在实际合成之前需要将其中一端的引物取反向互补。 于是写了一个取引物反向互补的简单函数。 读入引物文件。...文件分三列，第一列为引物名称，第二列为序列，第三列为引物对的编号。如： ? 函数有两个参数： which = 1 取正向引物互补序列。 which = 2 取反向引物互补序列。..."C") new.seq[j] = "G" if (seq[j]=="T") new.seq[j] = "A" if (seq[j]=="Y") new.seq[j] = "R"...if (seq[j]=="R") new.seq[j] = "Y" if (seq[j]=="W") new.seq[j] = "W" if (seq[j]=="S...out = c() for (r in 1:length(new.seq)){out = paste(out,new.seq[r],sep="")} primer[i,2] =
作者 | 白苏 本文转自公众号 InThirty 后台回复“初二” 领取学习礼包 这篇文章，作者对北京、上海、广州、深圳、杭州等地 1万多条出行数据进行分析，得出了一些有意思的结论，并且绘制了这几个城市春运的迁移图...毕竟跨城顺风车，大过年的，女性乘客对于安全性的忧虑还有要有的。 ?...城市订单 真实数据的话订单数量应该是深圳 > 北京 > 广州 > 上海 > 杭州，但是同一个城市内的乘客性别比例应该还是具有一定的参考价值的，可以看到北京、上海、深圳的女性乘客数量占比都是高于男性的。...哪里乘客最壕 有时候有些偏远地区订单或者顺路司机少，乘客会加价希望司机接单，于是统计了一下各城市加价订单的占比和平均的加价额度，得出如下结果： 占比最高的城市是深圳，平均加价额度最高的城市也是深圳，看来深圳的小哥哥小姐姐们的确出手阔错...Pyecharts(http://pyecharts.org) 这里介绍一下关于 Pyecharts 的图表样式配置，为了保持各图表的样式统一（偷懒），Pyecharts 提供了一个 Style 类，可用于在同一个图或者多个图内保持统一的风格
PS:本文内容大部分借(chao)鉴(xo)自yhqz 树的删边游戏 给出一个有 N个点的树，有一个点作为树的根节点。游戏者轮流从树中删去边，删去一条边后，不与根节点相连的部分将被移走。...结论 叶子节点的SG值为0；中间节点的SG值为它的所有子节点的SG值加1后的异或和。 无向图的删边游戏 一个无相联通图，有一个点作为图的根。...游戏者轮流从图中删去边，删去一条边后，不与根节点相连的部分将被移走。 谁无路可走谁输。...结论 对于这个模型，有一个著名的定理——Fusion Principle 我们可以对无向图做如下改动：将图中的任意一个偶环缩成一个新点，任意一个奇环缩成一个新点加一个新边；所有连到原先环上的边全部改为与新点相连...这样的改动不会影响图的SG 值。 这样的话，我们可以将任意一个无向图改成树结构，“无向图的删边游戏”就变成了“树的删边游戏”。
R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。...饼图 饼图，将一般的柱图进行直角坐标轴到极坐标轴的转换（coord_polar()) ggplot(df,aes(x=factor(1),a,fill=factor(var)))+ geom_bar...) # 点和线距图是对象a的数据有盘高盘低，条形图是关于对象b的图，成交量 # facet_grid(item~....瀑布图 瀑布图可表现图形涨跌趋势，后一个柱子和前一个柱子有增长和下降的关系。...漏斗图 漏斗图的数据分布在图形中间，用coord_flip()转换方向，可以看到不同组的最大，最小值的差异 df_tmp4% select(1:3) %>% arrange(a) %
https://www.luogu.com.cn/problem/P3916 题目描述 给出NN个点，MM条边的有向图，对于每个点vv，求A(v)A(v)表示从点vv出发，能到达的编号最大的点。...M \le 10^31≤N.M≤103； • 对于100% 的数据，1 \le N , M \le 10^51≤N,M≤105。 题解：反向建边，再进行搜索。...例如题目中，反向建边后是：2->1，4->2，3->4，从大到小开始DFS。...（反向建边后，如果遍历该节点连接的边，即能够到达的地方，比如e[4] 里面存储了2，那么2一定能到达4，如果之后遍历3，2，1的时候，一定也不会比4大。关键是从大到小进行了遍历。）...这样子如果当前点的ans[ ]有数值了，就说明已经遍历过了，而且肯定比当前要大，就不需要再继续遍历下去。 碎碎念：正常建边，然后跑DFS，一大半样例会TLE，只有我这样子的憨憨才会这样子做。。。
p=18879 这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。 本文希望SOM的结果以六边形热图可视化。...让我向您展示如何在R中创建六边形热图！ ? 您必须根据自组织神经网络（SOM）的结果来创建自己的变量 。输入变量 Heatmap_Matrix 变量是一个矩阵，可以作为热图的数字表示。...因此，矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值。...，称为Heatmap_Matrix x <- as.vector(map_Matrix) #此矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值 #在这里[...能够读取颜色含义的图例 在最后，创建图例，您将获得与上图类似的热图。 希望我的解释和代码能帮助您在R中创建自己漂亮的热图。
在许多涉及图神经网络的学习任务中，通过读出函数将节点特征有效地聚合为图级表示是必不可少的一步。通常，读出是简单且非自适应的函数，其设计使得得到的假设空间是排列不变的。...先前对深度集的研究表明，这样的读出可能需要复杂的节点嵌入，通过标准的邻域聚合方案很难学习。基于此，我们研究了神经网络给出的自适应读出的潜力，这些神经网络不一定会产生排列不变的假设空间。...我们认为，在一些问题中，如分子通常以规范形式呈现的结合亲和性预测，可能会放松对假设空间排列不变性的约束，并通过使用自适应读取函数学习更有效的亲和性模型。...我们的经验结果证明了神经读出在跨越不同领域和图特征的40多个数据集上的有效性。此外，我们观察到相对于邻域聚合迭代次数和不同的卷积运算符，相对于标准读数(即和、最大值和平均值)有一致的改进。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib matplotlib....
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...首先我们看下安装和载入，其安装通过bioconductor安装： source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ComplexHeatmap...matrix(rnorm(40, -2), 4,10)) rownames(mat) = paste0("R", 1:12) colnames(mat) = paste0("C", 1:10) Heatmap...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?
写在前面 旭日图（sunbrust diagram），通常也被称为多层饼图（multi-level pie chart）或径向树图，通常会用来展示层级占比关系，通过一系列的圆环展示层次结构。...冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图 需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...('旭日图.csv',header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) df<-read.csv(file.choose( ),header=TRUE,stringsAsFactors...=FALSE) 旭日图 分割角度均等平分 edges<- data.frame(rbind( cbind(rep('origin',4),unique(as.character(df$Season)))
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...关联度接近1时，与具有相同 ，并且与蓝线相同。 然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...绘制 CI 的空间由此列的宽度确定。...#> 6 1.51 (0.67 to 2.35) 应用主题绘制简单的森林图...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。
有着“统计图形奠基人”之称的苏格兰工程师兼政治经济学家William Playfair发明当今社会中常用的统计图形-饼图和线图 ? 图1： Playfair (1786)绘制的线图。...这两幅图在今天看来似乎没有什么惊世骇俗之处，但在当时统计图形种类极为稀少的年代，能以这种方式清晰展示数据结构，也实属难能可贵。事实上，除了这两种图形之外，他还发明了条形图和圆环图。...后来证实离这口井仅三英尺远的地方有一处污水坑，坑内释放出来的细菌正是霍乱发生的罪魁祸首。 ? ? 图 2: Playfair (1801)绘制的饼图。...左下方的饼图展示了土耳其帝国在三大洲的国土面积分布。...图3: 南丁格尔的极坐标面积图:两幅图分别是1854年和1855年的军队伤亡人数，一年12个月恰好可以将极坐标分为12等分，每一瓣代表一个月。 图中用颜色标记出了三种死亡原因。
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...设置绘图区背景为空白 axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 10), size = 11, color = "black"), # 设置x轴标题的边距...y轴标题的边距、大小，颜色为黑色 panel.grid.major.x = element_blank(), # 设置x轴主要网格线为空白 panel.grid.minor.x = element_blank...element_blank(), # 设置y轴主要网格线为空白 plot.margin = unit(c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5), units = "cm"), # 设置绘图区边距为
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...设置绘图区背景为空白 axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 10), size = 11, color = "black"), # 设置x轴标题的边距...y轴标题的边距、大小，颜色为黑色 panel.grid.major.x = element_blank(), # 设置x轴主要网格线为空白 panel.grid.minor.x = element_blank...element_blank(), # 设置y轴主要网格线为空白 plot.margin = unit(c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5), units = "cm"), # 设置绘图区边距为
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df <- read_csv("data.csv...函数绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签 geom_text...", direction=-1, labels=scales::label_number(suffix="TWh")) + # 设置x轴和y轴的刻度
今天要说的是肿瘤治疗领域常用的瀑布图，不是生物信息学领域的瀑布图。...瀑布图和泳道图经常一起出现，泳道图的绘制请看历史推文： 用ggplot2画肿瘤领域常见的泳道图 ggplot2画泳道图箭头如何显示 瀑布图可以展示同一个药物治疗不同组别患者之间的治疗效果。...肿瘤领域的瀑布图 其实就是普通的条形图。...如果你需要展示更多的信息，只要再增加列即可。...，并不能看出什么效果，不过画一个瀑布图就是这么简单！
《R语言数据可视化之美》中详细介绍了各种峰峦图的绘制方法。其中关于R-ggridges包的问题1今天有了新的认识，并做修正奉献给大家。...ggridges包有一个很惊艳的函数geom_density_ridges_gradient（）可以绘制多数据系列的核密度估计图，如下图所示： 在这个函数中，fill的颜色还可以以x轴的数值作为映射，...如下图所示： 新书《Python数据可视化之美》也介绍了这种图的绘制方法，joypy 包提供了joyplot()函数，它根据数据可以直接绘制不同颜色的核密度估计峰峦图，其具体代码如下： import...新插件可以轻松绘制矩阵气泡图，一键生成的效果如下图所示： 我们即将推出的Excel插件EasyCharts 1.0的升级版-EasyShu，也可以一键绘制峰峦图，其效果图如下所示。...增强版配套源代码下载地址 Github https://github.com/Easy-Shu/Beautiful-Visualization-with-R 百度云下载 https://pan.baidu.com
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