如果我尝试用对数轴绘制多个图,则禁用对数刻度。如果我移除hold on,则会启用对数比例,但我只能绘制单个绘图。
figure(1); clf
x = linspace(0,1,100);
y = exp(-x);
hold on;
semilogy(x, y);
semilogy(x, 2*y);
hold off;
为什么?,如何创建多个对数比例图?
我正在制作一些相当大的图(一个由大约100个条形图组成的网格)。我使用verticallayout,默认设置为fluid = TRUE。我在服务器函数中设置了大小
output$hist7 <- renderPlot({ #actual plot excluded though any will do }, height=1000, width=800)
当我尝试用h1("text here")在这个绘图下方放置文本时,"text here“在hist7中间结束。对于我没有设置大小的任何图,这个问题都不会发生,这是唯一一个足够大的图,我必须设置一个大小以防止光亮的
在R中计算超大型图的节点和全局效率的策略是什么?
我试图用brainGraph::efficiency(my_graph, type = "global")计算一个非常大的brainGraph::efficiency(my_graph, type = "global")的全局效率。
library(igraph); library(brainGraph)
g <- readRDS("path_to_my_graph.rds")
> ecount(g); vcount(g) # count of edges and verti
我正在使用influx来保存指标。我正在尝试用grafana创建一个仪表板,它将显示一个方法每小时的平均执行时间。
这是我用来计算方法执行时间的查询:
原始sql:
用于计算平均时间的查询。
SELECT MEAN("sum") FROM "autogen"."pfr_timed_http_request"
WHERE "method"='request' AND $timeFilter
GROUP BY time(1h) fill(null)
但是,如果执行时间图看起来像是真的,那么平均执行时
我有大约64通道的EEG数据,采样频率为256 at,我试图对每个通道进行时频分析,并绘制一个谱图。
数据存储在NumPy 3d阵列中,其中一个维度的长度为256,每个元素包含一个在所有采样时间点上的微伏特读取(每个数据通道的总长度为1秒)。
需要澄清的是:我的3D阵列是64_256_913 (电极*电压*试用)。这个试验只是一个实验的单一试验。所以我想做的是,从一次试验中取一个电极,整个一维电压矢量,并创建一个时频谱图。所以我想要创建一个来自data0,:,0的光谱图。
对于每个电极,我想要一个图,其中y轴是频率,x轴是时间,颜色/强度是功率。
我尝试在python中使用它:
from ma
我知道CC在代码级别被计算,以确定一组基本路径(即独立路径),然后可以将其元素组合起来创建任何可能的执行路径。因此,在软件测试中,CC确定最小数量的测试用例来执行这些路径,并覆盖所有边缘和所有节点。
现在我想知道,看一个软件程序的抽象流程图并使用CC来准备高级用例/测试用例有意义吗?
例如。
Money Inserted? Y ---> Show Screen X
N----> Show Screen Y-->RECEIPT REQUIRED? Y----> Show Screen A
这样我就知道我至少需要3个测试用例(谓词+1)。
我是EA (企业架构师)的新手。请帮助我从活动图中解决有关单元测试生成的问题。
首先,让我更详细地介绍一下我的问题:
我的要求是从活动图或类图生成单元测试用例。每个单元测试包括测试用例名称或测试用例id、测试用例输入和预期输出、测试用例场景或测试用例活动图(我认为难以生成单元测试代码)。
我尝试了两种不同的方式:
- Transform class to "unit test" class by "right click to class -> advanced -> transform". But unfortunately, th
我在寻找一个变异的标准拓扑排序算法,它运行在一个节点子集上。
考虑具有三种类型有向边的标记节点图:“取决于”、“前”和“后”。
我想要的函数接受节点子集并返回线性排序。线性排序遵循“前”和“后”约束,以及“依赖”和“前”约束。线性排序中的节点应该是输入节点的超集,这样就包含了依赖项。
示例图:
A depends on B
B depends on C
D before C
E after C
X之后的Y可以在X之前重写成Y
测试用例:
f({A}) -> [C B A]
f({A D}) -> [D C B A]
f({B D E}) -> [D C B E]
我正在尝试用python获取Bland-Altman Statistics,就像我们在R中得到的一样。但是我没有找到任何关于这方面的东西。我已经用python编写了Bland-Altman图。我对共识的偏见和限制特别感兴趣。谢谢。 这是我从R得到的: Standard deviation of bias: 6.52818
Standard error of bias: 0.06593449
Standard error for limits of agreement: 0.1126868
Bias: -5.855469e-13
Bias- upper 95% CI: 0
首先,我尝试用下面的数据绘制一个基本的静态网络。这些数据代表了传染病爆发的一小部分。
PHStaticEdges
tail head
1 2
1 3
1 4
2 5
PHVertexAttributes
vertex.id name Place
1 A House
2 B House
3 C Flight
4 D Work
5 E Flight
当我运行这段代码时:
thenetwork <- network(
PHS