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绘制路径:Android 矢量图渲染

在这篇文章,我将深入探讨这些技巧:颜色资源、主题颜色颜色状态列表和渐变的使用。 简单的颜色 绘制路径最简单的方法是指定一种硬编码的 fill/stroke 颜色。 <! 矢量图形对按下和选择的状态作出响应的例子 这是 API24 引入的,但最近添加到 AndroidX ,从 1.0.0 版本也支持 API14。 AndroidX 包往前可支持到 API4 版本。渐变是它们自己的文件以 res/colors/ 的形式声明的,但是我们可以使用 内嵌资源技术 来代替矢量图形声明的渐变,这样更方便: <! 以下示例,定义了一个径向渐变:中心蓝色 → 紫色圆形,但充满更大的正方形路径。 ? 渐变平铺模式 模式 我们可以结合使用起止颜色和平铺模式来实现矢量图形的基本模式支持。 另一幅由非常有才华的 Virginia Poltrack 绘制的可爱插图 渐变在像插图这样的大型矢量图形中非常常见。矢量图非常适合插图,但是放大时要注意内存的权衡。

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R tips: R颜色配置方案

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,R也有自动生成颜色方案的工具。 R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R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,R也是推荐使用hcl颜色方案,不推荐使用rainbow等颜色方案了。 ...) } 选取hcl颜色方案是使用hcl.colors函数,比如从Pastel 1颜色方案取10个颜色: hcl.colors(10, palette = "Pastel 1") # [1] ,它的颜色深浅上存在一个中心点,中心点两侧颜色逐步加深过渡,这样的颜色方案适合有中心点的连续变量,比如相关性数据:数据范围是-1到1,0是中心点,于是两端的颜色需要两个深色,而中心点可以使用最浅的颜色

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    R-ggplot2 绘制颜色条的相关性散点图

    本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图,本期涉及的知识点如下: stat_bin_2d()绘制密度颜色映射 geom_smooth() 绘制拟合线 颜色映射相关性散点图绘制 这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 的绘图技巧一样,下面我直接给出代码,如下: #绘图 + 颜色 library(tidyverse) library(RColorBrewer) library ", title = "The scatter chart of Train data and Tset data", subtitle = "scatter R-ggplot2 (图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊) 总结 使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题,提高绘图效率。 大家绘制图表时,可以根据而自己喜好自由选取喜欢的绘图工具啊。

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    EazyDraw for Mac(矢量绘制软件)10.10.0文版

    EazyDraw for Mac是Mac上简单易用的一款矢量绘制软件,支持macOS,iOS和iPadOS。图纸和单个图形元素iPhone,iPad,iMac和PowerBooks之间无缝移动。 图片EazyDraw for Mac(矢量绘制软件)EazyDraw for Mac软件功能世代EazyDraw和Mac从Jaguar(运行Motorola 32位代码的OS X版本10.2)到宽色域彩色屏幕上的 全彩色管理,支持宽色域显示P3颜色。EazyDraw是用于表达和传播知识的生产力工具。信息,概念和想法很少单独通过语言(文字处理)传达。 图纸和单个图形元素iPhone,iPad,iMac和PowerBooks之间无缝移动。通过复制和粘贴,iCloud或移动文件应用程序进行跨设备访问。 预览和发布Web图形的全色域颜色。使用Display P3颜色创建macOS,iOS和watchOS应用开发图形。

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    FlashDirectX绘制

    这里使用的是之前我说过的OLE控件Direct3D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

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    如何在R绘制热力地图

    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 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 ,以区分每个区域; √ 对数据进行标准化处理,使用[0,1]值,代表颜色的透明度,以控制颜色深浅; ④ 根据颜色进行填色 ⑤ 根据经纬度进行标注地图的名字 那么如何绘制地图呢? 二、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 - rgb(0, 0.5, 1, scale); #绘制地图,并且,填充颜色 map("state", fill=TRUE, col=colors); #给地图加上地名标记 text(data$x,

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    如何在R绘制树图(TreeMap)

    for example: 某公司产品在世界六大洲的销售情况,矩形的大小表示人口的数量,颜色的深浅表示销售额的多少。 ? 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 ,type=”value”) x 数据框 index 进行分组的列 vSize 指定面积大小的列 vColor 指定颜色深浅的列 palette 颜色的范围向量 range 设置颜色的范围值,设置palette后,需要设置该值 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') library(treemap) data <- read.csv('data.csv', stringsAsFactors

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    seaborn设置和选择颜色梯度

    seaborn,通过color_palette函数来设置颜色, 用法如下 >>> sns.color_palette() [(0.12156862745098039, 0.4666666666666667 该函数接受多种形式的参数 1. seaborn palette name seaborn,提供了以下6种颜色梯度 1. deep 2. muted 3. bright 4. pastel 5. drak 4. cubehelix palette 通过子函数cubehelix_palette来实现,创建一个亮度线性变化的颜色梯度,color_palette,通过前缀ch:来标识对应的参数,用法如下 > seaborn,还提供了4种独特的渐变色,用于绘制热图 1. rocket 2. flare 3. mako 4. crest rocker是默认的颜色梯度 >>> sns.heatmap(data 和matplotlib类似,添加后缀_r可以将颜色梯度反转 >>> sns.heatmap(data, cmap='rocket_r') >>> plt.show() 输出结果如下 ?

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    使用 Pandas Python 绘制数据

    这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库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 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 本系列文章,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。 ) 只有四行,这绝对是我们本系列创建的最棒的多条形柱状图。 首先,我们可以通过将 Matplotlib 颜色表传递到绘图函数来为柱状图着色: from matplotlib.colors import ListedColormap cmap = ListedColormap

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    Python+Matplotlib绘制气象学的风矢量显示风向和风速

    任务描述: 编写Python程序,绘制气象学的风矢量,对不同位置的风向和风速进行可视化。 参考代码: 运行结果:

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    R 中使用 sf 和 ggplot2 绘制河流地图

    本教程,我们将深入探讨重建此地图的具体细节。我们将使用全球河流分类 (GloRiC).GloRiC对世界野生动物基金会HydroSHEDS的全球河流网络进行监督分类,以全球层面创建河流覆盖类型。 后者SQL用户是众所周知的。在此上下文中,如果满足条件,它会根据宽度列分配一个值。 # 2. 本教程,我们将使用世界等距圆柱投影来展平地图。因此,我们首先定义此投影,然后转换坐标。 # 3. 我们首先绘制河流线,并根据定义的宽度根据类和宽度分配特定颜色。 由于我们的目标是将视野缩小到欧洲,因此我们使用coord_sf根据预定义的边界框设置纬度和经度限制。 本教程,您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里,克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。

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    jupyter notebook运行R语言

    要想在jupyter notebook运行R语言其实非常简单,按顺序安装下面扩展包即可: install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon', devtools','uuid','digest') library(devtools) install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec() R 执行上述四行代码,重新打开你的jupyternotebook即可看到对于R的支持标志: ?

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    Untiy Native Render PluginVR绘制

    GL.IssuePluginEvent(GetRenderEventFunc(), 1); } 这个脚本挂到Camera上即可, OnPostRender会分别针对左右眼调用两次, 所以Native那边会产生两次绘制 另外, Native这边也可以从视图矩阵还原出眼睛位置: XMMATRIX invViewMatrix = XMMatrixInverse(nullptr, g_CB.View); XMVECTOR eyePos = XMMatrixTranspose(invViewMatrix).r[3]; 参考资料 http://forum.unity3d.com/threads/native-c-plugin-in-world-space

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    R」ggplot2R包开发的使用

    尤其是R编程改变了从ggplot2引用函数的方式,以及aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。 有时候开发R包时为了保证正常运行,不得不将依赖包列入Depdens。 常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2通常用于可视化对象(例如,一个plot()-风格的函数)。 = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R需要的类都有plot()方法,但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的 如果没有,则会将主题对象存储在编译后的包的字节码,而该字节码可能与安装的ggplot2不一致!

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    vscode配置R的开发环境

    并且1.21完善了windows系统下的extension的bug。 整体看起来效果还是非常不错的,开发者整体上还是保留了Rstudio和visual studio对于View()这个函数的配置,还在此基础上添加了search功能,此外对Rshiny可视化的支持也非常棒 ▶ pip install radian 四 R安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别,R session /R/etc路径 ? 3 勾选vscode-R的Enable R session watcher ? 4 勾选Bracket Paste与Always Use Active Terminal ? 运行的话,则会出现R session watcher不启用的状况,data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口,以windows中选择radian.exe路径为例

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    R沟通|​Rstudio运行tex文件

    简介 R文档沟通前两期内容: R沟通|舍弃Latex,拥抱Rbeamer吧! R沟通|制作个性化ppt! 这期主要介绍下如何在Rstudio运行和使用.tex文件,并给大家安利一个非常nice的模板和根据该模板制作的案例。 使用教程 ElegantPaper[1]网站中下载整个仓库,可以直接下载到本地github或者下载压缩包。 ? <<< 左右滑动见更多 >>> 当然该模板也有很多别人使用,制作后的文章和文件都在github: Risk Awareness(风险意识)文档说明[3] Bank Custody (银行存管)说明[4

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    解决canvas高清屏绘制模糊的问题

    一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字 Retina 屏中会非常模糊。如图: [img] 因为 canvas 不是矢量图,而是像图片一样是位图模式的。 也就是说二倍屏,浏览器就会以 2 个像素点的宽度来渲染一个像素,该 canvas Retina 屏幕下相当于占据了2倍的空间,相当于图片被放大了一倍,因此绘制出来的图片文字等会变模糊。 类似的, canvas context 也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性,该属性的值决定了浏览器渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。 context.font = "18px Georgia"; context.fillStyle = "#999"; context.fillText("我是清晰的文字", 50, 50); 这样就可以解决 canvas 高清屏绘制模糊的问题 完整的demo:https://www.html.cn/demo/canvas_retina/index.html 参考文章:《解决 canvas 高清屏绘制模糊的问题》

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    R地图上绘制网络图的三种方法

    作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源 地理网络图与传统的网络图不同,当引用地理位置进行节点网络可视化时,需要将这些节点放置地图上,然后绘制他们之间的连结 首先准备需要的R包,当需要一次性加载多个R包时,我们可以利用pacman,它整合了library包的一些相关函数,利用pacman包的p_load函数可以自动加载需要的R包,如果没有找到则会自动安装缺失的 R包。 注意:geoms的顺序很重要,因为它定义了先绘制哪个对象,先绘制的将被后面的图层覆盖。因此我们先绘制了连线(edges),然后绘制节点(nodes),最后绘制节点的标签(labels)。 这里介绍一个技巧,我们可以将绘图代码放置(),运行一句命令即可将图形显示在你的RStudio,而不需要再次运行p_base。

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    常见概率分布及R的应用

    概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数, size是概率函数r,即连续成功的次数,prob是单词成功的概率,mu未知.. 如某一服务设施一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. rpois(n, lambda) dpois(x,lambda) 连续型 mean+3sd)几乎是肯定的。 Gamma分布的参数α,称为形状参数(shape parameter),即上式的s,β称为尺度参数(scale parameter)上式的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.

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