df[,1] <- apply(df[,1], 2, function(x) paste0(str_sub(x,1,4),"-",str_sub(x,5,6))) library(echarts4r)
加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control...函数 aes() 指定数据帧中哪些列应用于图表美学。...fill 和 color 美学设置为 case_control，这意味着点的填充和颜色将基于该列的值。参数 pch 指定点的形状，width 指定点的宽度，size 指定点的大小。...❞ stat_summary(geom="crossbar", fun="mean", width=0.2, linetype="solid") ❝向图表添加了一条水平线，以显示每个 case_control...级别的 logCPM 的平均值。
趋势分析（Trend） 常用趋势的数学函数 线性函数 y=ax+b 指数函数 y=a^x 二次函数 y=ax^2+bx+c 曲线拟合方法 nls可以拟合任意表达式的曲线 nls(formula...,start,data) formula 曲线表达式 start 参数的初始点，可以随便设置一个 设置这个参数的目的：（减少递归的次数，加快运算的速度） data 需要拟合的数据 data
forecasting） ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model） ARIMA模型，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型...install.packages(“forecast”) 拟合曲线的方法 auto.arima(ts) forecast(arimaModel,h) arimaModel ARIMA模型...h 需要预测的时间长度 代码实现： #install.packages('forecast') library(forecast) data <- read.csv("data.csv
规格限制应该放在因变化而造成的损失与产品的利益相等的地方。这些限制通常是对称的，但并不总是必须是对称的。客户可能希望在较高或较低的一侧犯错，这取决于应用。...能力分析帮助你确定你的系统是有能力还是没有能力。控制限制（Control Limit）控制限制（Control Limit）是基于你的过程的性能。这些值是根据数据计算出来的，它们告诉你过程中的变异性。...将计算出一个控制上限（UCL）、中心线和一个控制下限（LCL）。...一般来说，这些限制线被置于中心线+/-3*西格玛，就好像以上优思学院的视频中所说的一样，其中西格玛和中心线是根据所选择的控制图的类型来计算，其目的是利用这些计算出来的控制限值来告诉你什么时候你的过程发生了变化...通过不同类型的控制图计算出的控制极限，可以确定你的过程是否稳定，或是否处于控制状态。
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...以上柱形图中，我们如果想要了解五个公司的销售额均值以及单个公司销售额与均值的对比情况，需要在图表中添加一条平均线。...辅助线在散点图中也是经常使用的一种图表元素，它可以帮助我们对分布形态进行分割和归纳，使得数据分布形态及趋势更加明显。 接下来使用diamond数据集来展示散点图中的辅助线。...以上散点图没有很明显的分散趋势，不过为了演示散点图中的辅助线，我还是将散点像素画处理，给散点图加上均值十字线。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。 辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。
背景 之前写过一篇文章，介绍多重比较的可视化：方差分析多重比较可视化。 ? 高广雄同学问我如何增加趋势线，以及调整显示的顺序。...我不了解如何加趋势线，调整顺序的话可以设置factor的level，然后建议他研究一下，如果成功的话，可以把经验写出来，我转发一下。 今天他给我了一个链接，上面是他实现的过程，效果如下： ?...^[所以，发给别人文章时，极客用md文件，正规的是word或者pdf，不靠谱的就是有道小程序了。。。] ❞ 容易的路不好走，那我就走一条难走的路 ^[然后，又做起了编程的大招：粘贴复制，修改代码]。...5.6 设置标签 ❝广告无处不在，有一种广告叫做镶嵌到图中！ ❞ ## 增加标签 p5 = p4 + labs(x = "星期几？",y = "表现如何？"...增加趋势线 为何要增加趋势线呢？ ❝因为加上趋势线，比较学术！ ❞ p6 = p5 + geom_line(aes(group=""),color = "red") p6 ?
而与数年前的虚火不同，“R技术”不仅代表了本年度的科技趋势，也成为未来十年中，人们对科技的想象代名词。...在爱立信消费者行为及产业研究室（Consumer & IndustryLab）所发布的第九版消费者趋势研究中，未来十年内的技术发展轨迹，就预测了人工智能、VR虚拟现实、扩增现实AR，与5G、自动化等技术的结合...具体到CES 2020上，就有一些趋势值得注意： 首先，硬件端的颠覆式更新变得越来越罕见。 今日的CES（国际消费电子展）很难再看到什么突破性的创新。...消费者在一天时间内完成线上商品的触摸，以及配送，这可能吗？在“R技术”环境中是可能的。...在传统的人力取货过程中，工作人员必须凭着报表清单和手持扫描仪在仓库中来回搜寻和挑选包裹。而采用AR视觉拾取时，工作人员戴着智慧眼镜，就能快速获得提示，比一般的手动寻找可提升高达25%的时间。
这些功能Excel上都有，原理一模一样，现在需要C#的实现代码； 各函数的线性拟合，相关系数、截距为0（即强制过原点）等等 ?...拟合代码引用：http://download.csdn.net/detail/flyrp/5250732 相关系数R²的公式引用：http://blog.csdn.net/huwei2003/article.../details/18553775（验证过） 1.一次线性、二次曲线、指数、对数、幂等函数拟合及相关系数R²的代码实现（指数函数拟合的相关系数R²和Excel有出入）； 2.一次线性的截距为0（即强制过原点...）的代码实现； 3.代码三次乃至多项以上的函数拟合有问题，不会改，望有大神补充修改一下； 4.有没有大神补充一下二次曲线、指数这2个函数拟合时截距为0（即强制过原点）的拟合代码或者数学公式。...double[,] X_Array = new double[count, count]; int rank = guass.Rank;//秩是从0开始的
参考： Seurat::LabelClusters 前言 回顾一下前面的内容： [[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]] [[109-R可视化...33-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之二]] 我们成功了解了seurat 包中关于ggplot 散点图label的操作。...格式如下： myLabelggPoint <- function(my_data, my_label, ifrepel){ NULL } 这里再额外安利一个seurat 中散点图用到的R包：exaexa.../scattermore: very fast scatterplots for R (github.com)[1] ★Scatterplots with more datapoints....但是，如果你致力于构建自己的绘图R 包，也可以尝试学习seurat 的dimPlot 及LabelClusters 函数哦。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/74115008 上一篇博客中给出了生成二维码和条形码的代码，本篇博客将会给出识别图片中二维码的代码...扫描获取的特征组 NSArray *features = [detector featuresInImage:[CIImage imageWithCGImage:ref]]; //3....CIDetector用于扫描图片，CIQRCodeFeature用于存放扫描获取的结果。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。...folder='image',scale=1000,region=region) for y in range(2010,2021): get_mean_ndvi(y) 影像会下载到Google云盘中，...通过手动下载到本地，其根目录结构如下： 图1 根目录结构 下载该10年间的数据后，打开RStdio并导入将趋势检验中将使用的R包。...图4 p值 图5 sen斜率 图6 Z统计量 R语言计算完slope和Z值后，根据这两个结果就可以进行NDVI趋势制图了。...NDVI趋势图
因此，objp只是一个复制的坐标数组，每当我成功检测到测试图像中的所有棋盘角时，objpoints都会附加一个副本。每个成功的棋盘检测将会在图像平面中的每个角落附加（x，y）像素位置。...要做到这一点，最简单的方法是调查车道线是直线的图像，并找到沿线的四个点，在透视变换之后，从鸟瞰视角使线看起来笔直且垂直。...有很多方法可以解决这个问题，但是在直方图中使用峰值效果很好。 在对道路图像进行校准，阈值处理和透视变换之后，我们应该有一个二值图像，车道线清晰可见。...在我的阈值二进制图像中，像素是0或1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将成为车道线底部x坐标的良好指标。我可以用它作为寻找线条的起点。...lane_detection.py中的函数render_curvature_and_offset用于将检测到的车道线返回到原始图像上，并使用填充的多边形绘制检测到的车道。
对于线和散点图等最常见的任务，go.Scatter（）方法是您想要使用的方法。...有人想要在条形图中添加趋势线，当我们使用Plotly Express来生成趋势线时，它也会创建数据点——这些数据点可以作为普通的x、y数据访问，就像dataframe中的计数一样。...注意，我们使用Graph Objects将两类数据绘制到一个图中，但使用Plotly Express为每个类别的趋势生成数据点。...总结 在本文中介绍了使用Plotly将对象绘制成带有趋势线的时间序列来绘制数据。 解决方案通常需要按所需的时间段对数据进行分组，然后再按子类别对数据进行分组。...在对数据分组之后，使用Graph Objects库在每个循环中生成数据并为回归线绘制数据。 结果是一个交互式图表，显示了每一类数据随时间变化的计数和趋势线。
因此，objp只是一个复制的坐标数组，每当我成功检测到测试图像中的所有棋盘角时，objpoints都会附加一个副本。每个成功的棋盘检测将会在图像平面中的每个角落附加（x，y）像素位置。...要做到这一点，最简单的方法是调查车道线是直线的图像，并找到沿线的四个点，在透视变换之后，从鸟瞰视角使线看起来笔直且垂直。...检测车道像素，找到车道边界 现在有一个阈值扭曲的图像，我们准备绘制出车道线！有很多方法可以解决这个问题，但是在直方图中使用峰值效果很好。...使用这个直方图，我将图像中每列的像素值相加。在我的阈值二进制图像中，像素是0或1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将成为车道线底部x坐标的良好指标。我可以用它作为寻找线条的起点。...执行： 输出车道边界的视觉显示和车道曲率和车辆位置的数值估计 lane_detection.py中的函数render_curvature_and_offset用于将检测到的车道线返回到原始图像上，并使用填充的多边形绘制检测到的车道
因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
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