欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来回答交流群内的一个问题，如何绘制对角线热图，数据为随意构建无实际意义，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 结果图 ❝通过对角线分割，一半展示r值，一半展示p值 ❞ library(tidyverse) library(magrittr) library(reshape) library(psych) library
今天为大家分享的是一款非常强的mac修图软件：Pixelmator Pro mac版，其专业的功能和灵活简便的操作可以完美的称之为PS的替代品，Pixelmator Pro中文版拥有广泛的专业级，非破坏性的图像编辑工具...，干净整洁的界面易于操作，支持常见的PSD、TIFF、JPEG、PNG、PDF、EPS 等图形文件格式，提供量选取、渐变、笔刷、填充、裁切，甚至魔术棒工具等功能，拥有50 多种专业的滤镜，它能实现的图片处理功能效果堪比...添加了对图层蒙版问题的修复，并允许默认使用终端标志将文档保存为基于包的格式。...Pixelmator Pro 和 PSD 文档中的图层蒙版不会随图层翻转、旋转或移动。...固定的。 Pixelmator Pro 还附带一整套矢量工具，用于创建与分辨率无关的设计。它包括易于定制的智能形状、大量预先设计的形状，并支持 SVG 矢量文件格式。
我们经常在电视上看到股票趋势图，今天跟大家分享怎么用Python绘制这种图。...4 绘制股票趋势图 可以把时间作为横轴，每天的收盘价或处理后的收盘价作为纵轴绘制折线图，以此当成股票趋势图。...plt.plot表示绘制图形，以date的索引列为横轴，收盘价为纵轴绘制折线图。 plt.show表示在窗口打印这个图。 具体结果如下： ?...从上图可以看出，该股股价在2011年到2016年呈波动下降的趋势。2017年到2020年的股价波动幅度相较之前会小一些。 而且，明显看到有些日期的收盘价为0，这是由于股票一般在工作日开盘，周末休市。...可以发现，以加权平均值绘图会比直接以平均值绘图波动性大一点，更符合我们的常识。 至此，在Python中绘制股票趋势图已介绍完毕，大家可以动手练习一下
今天小编向大家介绍一下使用gapmap和dendsort包生成带间隙的热图绘制方法及效果。...gapmap在树状图和热图的可视化中都引入了间隙，以指数方式将两个节点的距离（不相似）映射到间隙大小的比例。...当叶子与簇合并时，叶子将放置在右侧。...gap_dendrogram 是ggplot2绘制空白树状图的方法，输入数据类型为gapdata class，由gap_data()生成 row_data <- gap_data(d= dendsort...小编总结： R语言中绘制聚类热图的方法有很多，比如pheatmap、heatmap还有我们今天介绍的gapmap等，小伙伴们可以比较优势，选择适合自己作图的R包哦~
导读：本文将分享图算法在风控中的应用。...今天的介绍会围绕下面四点展开：图算法和风控简介图算法在风控的演化相应平台的心得展望未来分享嘉宾｜汪浩然 互联网行业资深风控和图计算专家编辑整理｜戴杰 永辉超市出品社区｜DataFun----01/图算法和风控简介...什么是图算法——图论算法图算法最早来源于图论和组合优化相关算法，在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法，如最短路径发现，不同的账号和交易之间存在异常的最短路径，某些账号或设备存在异常的关联...此时标签传播算法和半监督技术就开始在风控中使用。图神经网络的半监督学习，其学习能力和鲁棒性高于传统图算法。...常用离线图算法框架——GraphX早期尝试去做图的时候，主要是做图的最短路径，单机版很简单。在大厂数据量很大，会使用分布式的图学习。
导读：本文将分享图算法在风控中的应用。 今天的介绍会围绕下面四点展开： 图算法和风控简介 图算法在风控的演化 相应平台的心得 展望未来 分享嘉宾｜汪浩然，互联网行业资深风控和图计算专家。...图算法和风控简介 什么是图算法——图论算法 图片 图算法最早来源于图论和组合优化相关算法，在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法，如最短路径发现，不同的账号和交易之间存在异常的最短路径...此时标签传播算法和半监督技术就开始在风控中使用。图神经网络的半监督学习，其学习能力和鲁棒性高于传统图算法。...常用离线图算法框架——GraphX 图片 早期尝试去做图的时候，主要是做图的最短路径，单机版很简单。在大厂数据量很大，会使用分布式的图学习。...两者难度是不一样的，在算法的复杂度特征上是会不一样的。 Q2：在风控场景中有遇到图模型的可解释性问题吗？怎么解决？ A2：这个其实是很有意思的问题。图模型的解释性，其实说句实话比其他模型要容易的。
在OpenCV中，为显着性检测提供的算法分为三类： 显着图 我们将讨论静态显着性。静态显着性检测算法使用允许检测非动态图像的显着对象的不同图像特征。...03.光谱残留 该算法分析了输入图像的对数谱，提取了图像在光谱域中的光谱残差，并提出了一种构造显着图的快速方法，该显着图建议了原型物体的位置。 相似性意味着冗余。...我们认为，频谱中的统计奇异性可能是图像中出现异常对象的异常区域的原因。 而且，如果绘制显著图，我们可以得到下面的输出图像。...中心神经节细胞和中心神经节细胞及其在视觉显着性计算模型上的近似值 在我们的示例中，通过使用积分图像有效地实现中心圆度差，演示了一种以原始图像分辨率实时生成视觉显着性的细粒度特征图的方法。...而且，如果绘制显着图，大家将在下面得到输出图像。 04.参考文献 B. Wang and P.
相对云图，矢量图的绘制要简单一些，绘制箭头表示矢量，而箭头可简单的由三条长短不一的直线构成。...矢量图(Vector Map)通常用于描述流场流动情况，矢量图由有限个箭头构成，而箭头通常可用三段线段组合绘制，箭头绘制代码如下，其中涉及了大量的向量运算： 1. var arrowAngel=15*Math.PI...pencil.stroke(); 27. } 指定矢量位置pos和矢量vec，即可调用上述函数绘制矢量图，如下： 1. var pos=new Complex(5,5); 2. var vec=new...注意：代码中用到的复数（=向量=矢量）类的代码没有给出，但不影响了解绘制箭头的思路理解。实际中，矢量图是多个点的矢量，如下图： ?
写在前面 瀑布图是一种二维图表，专门用于了解随着时间或多个步骤或变量的增量正负变化的影响。瀑布图也称为浮砖图、飞砖图。...今天我们一起了解瀑布图的重要性，以及如何使用不同的绘图库（如 Matplotlib、Plotly）绘制瀑布图。 瀑布图 瀑布图经常用于财务分析，以了解多种因素对特定对象的正面和负面影响。...Plotly 绘制瀑布图 我们将要使用的数据取自Netflix 电影和电视节目的Kaggle数据。 我们将使用一个开源图表库 Plotly绘制。...图表的参数 connector: 为连接器线提供颜色 increasing: 给递增的条赋予颜色 decreasing: 给递减的条上色 其实，上面已经完成了瀑布图的绘制，但若想他更加惊艳，可以进一步设置图表...为每周的销售数据绘制一个瀑布图。
和校验点击手势的功能： 本篇，将根据扇形区域，实现最基本的饼图绘制效果，以及简单的点触激活效果： ---- 1....饼图基础绘制 一个 SectorShape 对象对应着界面上的一个扇形区域。...data[i] * 2 * pi, ); shapes.add(shape); cursor += data[i]; } return shapes; } ---- 然后在绘制是遍历绘制即可...; shape.outRadius += 5; } //略同... } return shapes; } 这里用 _activeIndex 记录了激活索引，根据索引在绘制时可以根据路径来绘制阴影...下一篇，将看一下 饼图 中动画的实现，那本文就到这里，谢谢观看 ~ 更多 Flutter 绘制技巧，欢迎关注 《Flutter 绘制探索》 专栏。
By 张旭 CaesarChang 合作 : root121toor@gmail.com 关注我 带你看更多好的技术知识和面试题 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。...题解: 只需要注意[i][i ] 然后另一个对角线上慢的[i][n-i-1] 求和 class Solution { public int diagonalSum(int[]
本节来介绍一个R包ggflowchart其主要是用来绘制流程图，以后看来可以告别各种思维导图软件了，代码过程非常的简洁明了，更多内容请参考作者官方文档。...from = c("A", "A", "A", "B", "C", "F"), to = c("B", "C", "D", "E", "F", "G")) 绘制流程图
今天小编给大家介绍最经常用来绘制雷达图的两个工具包：FMSB和ggradar。FMSB是一个专门用来绘制雷达图的R包，其函数组成较为简单，应用也较为广泛。...# 对student 1绘制雷达图 student1_data <- df[c("Max", "Min", "Student.1"), ] radarchart(student1_data) 在一开始小编给大家介绍了...，绘制一个雷达图就会显得有些拥挤了，这个时候就可以为每个样本建立独立的雷达图。...1.1 数据展示： df % rownames_to_column("group") df 1.2 绘制基础的雷达图： 首先对student 1绘制基本雷达图： ggradar...，在本文中小编给大家介绍了两个绘制雷达图的R包：FMSB和ggradar，它们虽然参数和绘图风格都有差异，但都是使用起来非常方便的工具！
作者：数据猿Riggle 来源：文科数据员 from：偶然得知医护界有一位叫“”南丁格尔的“提灯女神”，而且这位女神还创造了一种图，即“玫瑰图”。...可以说，只要知道G20国家现在疫情发展的怎么样，就知道世界现在怎么样了。 那么，如何可视化这个疫情情况呢？数据猿最近看到一个很漂亮的数据新闻的图，非常喜欢。深入学习以后才发现，原来这就是玫瑰图。...第0号工作，梳理全部步骤—— 导入数据，拿到全球疫情现状 清洗数据，拿到G20国家的确诊人数 数据可视化，绘制南丁格尔玫瑰图 导入数据 主要包括导入全球确诊数据和G20国家的数据列表。...玫瑰图的绚丽多彩，其花瓣颜色和大小自然必不可少，需要设置漂亮的颜色，并根据数据选择适合的饼图半径和面积。...大家可以在群里交流关于数据分析&数据挖掘的相关内容，还没有加入的小伙伴可以扫描下方管理员二维码，进群前一定要关注公众号奥，关注后让管理员帮忙拉进群，期待大家的加入。
%>% group_by(constituency, gender, status) %>% # 分组处理 summarise(count = sum(count)) %>% # 计算每组的数量...ungroup() %>% # 解除分组 unite(col = "status_gender", gender, status, sep = "_") %>% # 将性别和选举状态合并成一个新的列...(category, into = c("gender", "status")) %>% # 将category列分成性别和状态两列 uncount(count) %>% # 根据count列的值...elected" & ratio == 1 ~ "Gender balance")) %>% mutate_if(is.character, factor) # 将字符列转换为因子 构建数据用于在图形中添加空白区域..., dir = "h", scales = "free", reverse_num = TRUE) + # 分面显示，根据性别标签分面 coord_flip() + # 翻转坐标轴，使选区显示在y
这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....中间涉及像素格式的内存操作, 需要明白图像数据的内存格式. 半透明支持(可选): 如果不需要半透明支持的话, 其实可以直接OleDraw到Texture的DC上, 不用再多一次拷贝....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 的Red通道计算出相应的Alpha
在 Dygraph 中，如果我们想展示竖线的时候，我们应该怎么做呢？ 一开始，想着直接手动 canvas 绘图？但是跟 Dygraph 上的默认行为，比如 hover 要做适配，很是麻烦。...那么 Dygraph 中就没有实现的方法了？ 直到我看到了官网中案例图： 详见 Independent Series。 呀呀呀～ 我们调整下数据结构，看看能否实现。...阻断了 hover 的读数行为～ 既然可以通过整合数据来达到绘制竖线的效果，那么，我们就可以通过控制 strokeWidth 参数模拟柱形图的宽度。...比如俺实现的效果： 参考 Official Website - Dygraph
1.0689431 # 5 5.0 1 5 1.0792841 # 6 5.4 1 6 0.9182002 #1.1 横向云雨图绘制...轴坐标在绘图数据中为1和2] labs(x = "Species", y = "Sepal.Length") + theme_classic() p1 #1.2 纵向云雨图绘制：在上面的基础上进行了翻转操作...limits = c(0.8, 3)) + labs(x = "Species", y = "Sepal.Length") + theme_classic() p2 #1.3 配对云雨图绘制...(0.5, 3)) + # labs(x = "Species", y = "Sepal.Length") + # theme_classic() # p4 #2.1 双刻度重复配对云雨图绘制...limits = c(0, 3)) + labs(x = "Time", y = "Length") + theme_classic() p5 #2.2 四刻度重复配对云雨图绘制
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「ggforce」包来自定义绘制多组椭圆图可以看作与韦恩图类似但是在布局上也有些许不同，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用...) library(PrettyCols) 自定义颜色 bg <- "white" # 设置背景颜色为白色 pal <- prettycols("Dark") # 创建一个名为"Dark"的漂亮颜色调色板...导入数据 df <- read_tsv("data.xls") 绘制多组椭圆图 ggplot() + # 创建一个ggplot对象 geom_ellipse(aes(x0 = 0, y0 =...pal[4], alpha = 0.5) + # 设置填充色、边框颜色和透明度 geom_text(data = filter(df, size == 1), # 添加文本标签，只选择大小为1的数据...="white", size = 10) + # 设置文本颜色为白色，大小为10 geom_text(data = filter(df, size > 1), # 添加文本标签，只选择大小大于1的数据
今天在线上训练营好几个同学提出想要学习如何绘制人员离职的气泡图模型，今天我们就来分享下这个模型图的设计。...，对离职人员做数据画像，所以我们在4个维度上分别对应人员离职的4个数据，（薪酬，年龄，工龄，职级）。...X轴为薪酬的数据 Y轴为年龄数据 气泡的大小显示工龄的大小 各种不同的颜色代表了不同的职级 气泡图，散点图都是一种频率的数据图表，我们可以分析气泡图中各个职级的气泡的密集程度，来分析哪种职级的人员...然后在公司的人员结构中寻找这类人，进行干预，保留核心人才。 在这个模型中，最关键的就是以往离职人员的数据量，数据越多，分析预测的也就越精准，所以对离职人员的数据量要求还是蛮高的。...同时还需要有一张标准的离职人员数据记录表，在数据记录表的基础上进行数据的分析。 关于气泡图的设计，各位同学可以学习下面的视频。
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