文章目录 一、设置线宽度 二、绘制单条线段 GL_LINES 三、绘制多条线段 GL_LINES 四、绘制依次连接的点组成的线 GL_LINE_STRIP 五、绘制圈 GL_LINE_LOOP ( 偶数个点...) 六、绘制圈 GL_LINE_LOOP ( 奇数个点 ) 七、绘制彩色的线 八、相关资源 一、设置线宽度 ---- 线的绘制宽度是 OpenGL 状态机中的一个值 , 通过 glLineWidth..., 最后一个点会被舍弃 ; 三、绘制多条线段 GL_LINES ---- 绘制线段时 , glBegin(GL_LINES) 方法传入的参数是 GL_LINES ; 在 glBegin(GL_LINES...偶数个点 ) ---- 绘制圈时 , 在 glBegin 中传入 GL_LINE_LOOP 参数 , 绘制时会将 glBegin 和 glEnd 之间的点连线 , 并且最后一个点会和第一个点连在一起 ,...在绘制每个点之前 , 都设置当前的颜色值 , 即 OpenGL 状态机中的当前颜色值 , 第一个点 glVertex3f(0.0f, 0.0f, -10.0f) , 绘制前设置的是 白色 , 第二个点
R 表格速成 R数据处理能力非常强大，而且输出也非常灵活。当然在R里面的输出都是print字符形式，我们在R里面看到结果很一目了然，但是往往需要把这些结果放在三线表里面。...在临床研究中，我们经常要用到三线表来展示数据与统计值。R可以输出统计参数及检验参数，一个个往上粘贴很困难。 今天就来介绍一个简单有效的数据整理成表格的包。...中设置，详情见微调基线特征表1输出格式。...R语言统计与绘图：快速绘制临床基线特征表1 简单粗暴的方法：就是复制粘贴，使用quote = TRUE显示引号，使用noSpaces = TRUE删除用于在R控制台中对齐文本的空格，然后直接复制基线表整个内容并将其粘贴到...write.csv(T3, file = "Table.csv") 同样在Rmarkdown中，最后生成报告，也需要一个美观的Table，只需要 knitr::kable(T3) DT::datatable
在进行文章的撰写时，总是少不了一些表格的绘制，当然最标准的表格就是三线表了。我一般用word绘制三线表，但是R语言也可以且比较省时间。 ?
df[,1] <- apply(df[,1], 2, function(x) paste0(str_sub(x,1,4),"-",str_sub(x,5,6))) library(echarts4r)
R语言中，如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢？如何根据多条件进行排序呢，类似Excel中的排序效果： ? 1....使用R中自带函数order 「第一列升序，然后是第三列升序」 这里的iris[,1]是数据的第一列 r1 = iris[order(iris[,1],iris[3]),] head(r1) 结果： >...0.3 setosa 23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa 如果想要第一列升序，第三列降序呢，在第三列前面加上一个符号...使用dplyr的arrange R包dplyr的函数arrange，更简单，更简洁： # 多条件排序：使用dplyr::arrange library(dplyr) data("iris") head(...然后是第三列升序 arrange(iris,iris[,1],iris[,3]) # 第一列升序，然后是第三列降序 arrange(iris,iris[,1],-iris[,3]) 结果： > # 多条件排序
我们在千聊上的直播间为 MedGo干货课堂，由生物信息界的小红人左手柳叶刀右手小鼠标同学分享~ 本期视频免费，不过需要我们发送千聊优惠券，前期会有9张优惠券直接领（不要问我为啥是9张啊，我想写999张的...）需要代码和资料的话请您关注医科狗微信公众号： 回复三线表可获取本次课程的代码和课件 回复20190417获取优惠券啦 代码分享： #清除环境变量 rm(list=ls()) #加载所需的包
加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs <- data.frame...12, 22, 32, 42, 52), label = c('10', '20', '30', '40', '50'), color = "black") + # 在y...轴上以10为间隔添加水平线 geom_hline(yintercept = seq(0, 50, by = 10), colour = "grey70", linewidth = 0.3) +
使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！ tableone包“应运而生”，可以非常简单快捷的解决这个问题，重点是学习成本很低，大概几分钟？...由于数据中的分类变量是数值形式，所以分类变量展示的也是均值（标准差）。...实际数据中的非正态分布数据，可通过nonnormal指定，则此变量展示为中位数（四分位数）。...三 多组汇总 1 分组统计 实际结果中，通常需要对数据集按照某个变量的分组进行汇总。...随便套用了一个表格格式，可以在excel中弄成喜（文）欢（章）的样式，这个自己发挥吧。
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....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
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。...❞ 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...❞ 自定义函数绘图 ❝上方给出了该图像绘制的代码及解释，那么我们也可以将其写成一个函数使其居然通用性，下面针对会员朋友小编将介绍如何定义函数绘制此图，代码见会员群文档。 ❞
简介 今天给大家介绍的内容是用 R 语言绘制包含十段线[1]的地图，并且可以根据数据实现对各省份的填色。 现在很多发表的文章中的地图图形都存在问题。很多都是不规范的，并没有包含十段线。...本文将利用 R 语言对标准的中国地图进行绘制。 本文参考了两篇推文：1[2]、2[3]，并对它们进行了归总，提供了更简洁的可执行代码。...本文的所有代码以及数据可以在公众号后台回复 [中国地图绘制] 免费获得。如果需要往期部分推文代码，可去小编的 Github 获得（文末直达）。...全国和国境线的 json 数据，省份经纬度数据，以及本文源代码可以在公众号后台回复[中国地图绘制]，免费获得。...(China,colour,by= "QUHUADAIMA") 在绘制全局地图的命令中添加scale_fill_manual()函数给地图填色，配色方案可以参考： fig1 <- ggplot()
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...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...# 设置y轴次要网格线为空白 panel.grid.major.y = element_blank(), # 设置y轴主要网格线为空白 plot.margin = unit(c(0.5...= unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background = element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale
❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra
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,...panel.grid.minor.x = element_blank(), # 设置x轴次要网格线为空白 panel.grid.minor.y = element_blank(),...# 设置y轴次要网格线为空白 panel.grid.major.y = element_blank(), # 设置y轴主要网格线为空白 plot.margin = unit(c(0.5...= unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background = element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图
地图绘制思路： ① 绘制需要展示的地图，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； ② 在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； ③ 根据数据的大小，设置每个区域展示的颜色的深浅...，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； m <- map("state"); m$names #第二步，在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； data <- read.csv...text(data$x, data$y, data$name, cex = 0.6) 绘制好的地图： ?...二、在地图上增加热力地图 热力地图： 以特殊高亮的形式，显示数据地理分布情况的图形。...，设置为显示数值的大小 inches 缩放比例，将圆形的大小缩放到合适程度 add 是否追加到图形中，在地图上增加图形，需要设置为TRUE bg 图形的背景色 代码实现： library
那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...设置边框的颜色值 type 设置统计数据的大小的类型，一般选择value，也就是值类型 代码实现： install.packages("treemap", repos='http://cran.r-project.org
❝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。...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df <- read_csv("data.csv...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...geom_sina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...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的
compareGroupsR包是一个比较常用的用于绘制临床基线表的R包。...开发者对它的功能定义主要侧重于绘制描述性表格，可以显示多个变量的平均值、标准差、分位数或频率，以及运用统计学方法计算各组之间的P值。今天就跟着github上的资料和网上各路大神的教程过一遍这个R包。...建议使用者导入分析的数据只包含需要分析的变量(或分析前需在R中处理好) ，并且要知道如何对变量进行分类 ，因为后续进行分析时需要将变量设定为因子以及命名(设置label属性) 。...第一行代表为参数内容，其中num，Factor，int这些就不解释了；第二行为参数的label名称，也就是最终展示在表格上的各参数的名称；第三行为参数的names，也就是导入文件中各参数的名称。...这里的sex用的是卡方检验，给出了不同sex在不同year中的p值，需要统计学知识做支撑了。
这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show(...) 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
