R语言绘制数据动图 随着互联网+和大数据科技的发展，VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱，在R语言中，绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行，制作视频主要是在av包,gganimate...03 小提琴图.gif #构建数据 直接使用系统内置的mpg数据框。...小结 得到这个动画主要是添加了一种类型的转换。转换是解释情节数据的函数，以便以某种方式将其分配到多个帧上。...transition_states()专门根据数据中的一个变量(比如物种)将数据分割成子集，并计算中间数据状态，以确保状态之间的平稳过渡(称为渐变)。...这些函数负责修改出现(进入)和消失(退出)数据的状态，以便动画可以在新状态和新状态之间进行转换。
Pandas 排序方法入门 快速提醒一下，DataFrame是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...这很有用，因为它按分类顺序对汽车进行分组，并首先显示最高 MPG 的汽车。 根据索引对 DataFrame 进行排序 在对索引进行排序之前，最好先了解索引代表什么。...在 DataFrame 中对两个数据集的索引进行排序可以使用其他方法（例如.merge(). ...虽然 Pandas 有多种方法可用于在排序前清理数据，但有时在排序时查看丢失的数据还是不错的。你可以用na_position参数来做到这一点。 本教程使用的燃油经济性数据子集没有缺失值。
Pandas 排序方法入门 快速提醒一下，DataFrame是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...因此，如果您计划执行多种排序，则必须使用稳定的排序算法。 在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...这很有用，因为它按分类顺序对汽车进行分组，并首先显示最高 MPG 的汽车。 根据索引对 DataFrame 进行排序 在对索引进行排序之前，最好先了解索引代表什么。...在 DataFrame 中对两个数据集的索引进行排序可以使用其他方法（例如.merge()....虽然 Pandas 有多种方法可用于在排序前清理数据，但有时在排序时查看丢失的数据还是不错的。你可以用na_position参数来做到这一点。 本教程使用的燃油经济性数据子集没有缺失值。
R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。...由于被包含的数据在R可用，这就没有必要去从分开的表格或者外部来源导入。这样的数据集的使用保存在R文件示例；所以他们是在R安装时或者在新包导入时伴随代码而添加上来的。...sqldf("SELECT * FROM mtcars WHERE mpg > 20") 如果你照着做并且在Rstudio运行该语句，这行数是对的，但是包含各种车名的行名丢失了。 ?...sqldf("SELECT * FROM mtcars WHERE mpg > 20", row.names=TRUE) 在R中有许多方式去创建新的数据框–基本的语言包含一些支持函数，而且R包像dplyr...许多SQL客户有以这种方式将数据导出选项。从数据库导出CSV的可使用任何电子表格程序进行快速验证。 R本身可以从各种文件格式导入数据。
背景 在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。...通常读入的数据并不能满足函数的需求，往往需要对数据进行各种转化，以达到分析函数的数据类型要求，也就是对数据进行“塑形”，因此，数据转换是 R 语言学习中最难的内容，也是最重要的内容。...可以对一维数据排序，也可以对多维数据排序。R 提供了 sort和 order 等排序方法，order 是对索引进行排序，在 R 中使用地更多。...mpg,decreasing = c(T,F)),] 五、修改数据内容 数据分析中经常需要对原数据中的某些地方进行修改。...duplicated(c),] unique (c) #取子集 subset dta <- read.csv("gene93.csv") dta #过滤掉没有表达的转录本 dta1 <- subset(
今天为大家介绍一个 R 语言数据分析必学的包：dplyr。...1、第一个参数是一个数据框。 2、随后的参数使用变量名称（不带引号）描述了在数据框上进行的操作。 3、输出结果是一个新数据框。...数据准备 我们用ggplot2包中的mpg数据为例，这个表记录了 234 辆汽车的品牌、型号、排量以及消耗每加仑汽油在高速公路上行驶的里程数等数据。...select - 选择列 通过基于变量名的操作，select() 函数可以让你快速生成一个有用的变量子集。例如，以下命令选择表中的两列：manufacturer 和 model。...group_by() 可以将分 析单位从整个数据集更改为单个分组。接下来，在分组后的数据框上使用 dplyr 函数时， 它们会自动地应用到每个分组。
p=4124 偏最小二乘回归： 我将围绕结构方程建模（SEM）技术进行一些咨询，以解决独特的业务问题。我们试图识别客户对各种产品的偏好，传统的回归是不够的，因为数据集的高度分量以及变量的多重共线性。...PLS是处理这些有问题的数据集的强大而有效的方法。 主成分回归是我们将要探索的一种选择，但在进行背景研究时，我发现PLS可能是更好的选择。我们将看看PLS回归和PLS路径分析。...我不相信传统的扫描电镜在这一点上是有价值的，因为我们没有良好的感觉或理论来对潜在的结构做出假设。此外，由于数据集中的变量数量众多，我们正在将SEM技术扩展到极限。...该包的一个怪癖是你需要将预测变量和响应分开，即将响应变量列放在数据帧的末尾。...R平方 $ R2Xy解释Xy的方差T $ y.pred y-预测 $ resid 残差 $ T2 T2经济系数 Q2第二季度交叉验证这个包中有很多，我强烈建议阅读优秀的教程来了解更多信息
是那些不能简单描述为一个线性处理过程应用到一个流的情况，例如当过程中有多个输入和/或输出，或者输出流类型不同于输入时....在filtergraphs中，可以使用表示所选filterchain输出的链接标签，并可以在以下的filtergraphs中使用。例如，我们希望将输入视频与hqdn3d过滤器输出的输出进行比较。...在电视中使用隔行帧率 常见的视频帧率 描述 24p or 23.976 从20世纪20年代开始，电影行业的标准帧速率，所有的电影都是以这个频率拍摄的。...100 Hz和NTSC标准的119.88 Hz） 帧率设置 要设置视频帧速率，我们在输出文件之前使用-r选项，语法是: ffmpeg -i input -r fps output 另一种设置帧速率的方法是使用...的计算值(从左上角水平方向的像素个数)和y(垂直像素的数量)，对每个帧进行评估，x的默认值为(iw - ow)/2, y的默认值为(ih - oh)/2 in_w, iw: 输入的宽度; in_h,
其方法是一种轻量级的两阶段建模方式：先对单帧或者短片段进行关键点估计，后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上。另外，本文还对Mask R-CNN进行了3D扩展。...基于最新的人体检测和视频理解方面的进展，文章提出了一种极度轻量化和高效的两阶段方法：先对单帧或者短片段进行关键点估计，后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上；对于帧层次（frame-level...更重要的是，这种跟踪优化方法只对帧层次的预测起作用，系统无法使用时序信息来提升对关键点的预测。(除了[41]，但是只在单人视频中有效)。...图1，提出了一种两阶段的方法来进行视频中关键点预测和跟踪。第一阶段，本文提出了一种创新的视频姿态估计范式，3D Mask R-CNN，将一段视频的片段作为输入并检测出的每个人的tubelet和关键点。...可视化两阶段模型在PoseTrack 验证集上的预测结果。作者展示了每段视频中的5帧，每帧都标记有检测框和关键点。根据预测后的 track id对检测框进行彩色编码。
使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图，每个子图显示一个数据子集。...如果您不想在行或列维度中进行构面，请使用。 而不是变量名，例如facet_grid（.〜cyl）。 Genometric Objects 两个图包含相同的x变量，相同的y变量，并且都描述相同的数据。...每个图使用不同的可视对象来表示数据。 在ggplot2语法中，我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...这里，4代表四轮驱动，f代表前轮驱动，r代表后轮驱动。 如果这听起来很奇怪，我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意，此图包含同一图表中的两个geom！...您可以使用相同的想法为每个图层指定不同的数据。 在这里，我们的平滑线仅显示mpg数据集的子集，即小型汽车。 geom_smooth（）中的本地数据参数仅覆盖该层的ggplot（）中的全局数据参数。
「原文来自：dplyr 文档」 上一篇：「R」dplyr 列式计算 通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。...这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。 本文将讨论 3 种常见的使用案例： 按行聚合（例如，计算 x, y, z 的均值）。...但如果你要考虑计算的速度，寻找能够完成任务的内置的行式汇总函数非常值得。它们的效率更高，因为它们不会将数据切分为行，然后计算统计量，最后再把结果拼起来，它们将整个数据框作为一个整体进行操作。...如果你是一个 R 文档迷，你可能知道有一个 base R 函数就是用来处理这种情况的： df %>% mutate(l = lengths(x)) #> # A tibble: 3 x 2 #> x...它有两种主要的运作模式: 没有参数名：你可以调用函数来输入和输出数据框。引用“当前”组。
提高小物体检测精度的一种方法是提高物体分辨率，例如使用感知GAN或SOD MTGAN。已经提出了一种基于GANs的类似技术来改进对微小人脸或小规模行人的检测。...尽管如此，DetectorGAN并没有将物体放置在图像中的相干位置，也没有对小物体进行测试。 图像超分辨率 图像超分辨率包括从LR图像中估计HR图像的任务。...DS-GAN是一种生成对抗性网络，它学习将HR目标正确地降级为SLR目标，以增加目标检测的训练集。 在这个下采样问题中，目的是根据具有下采样因子r的输入HR目标来估计SLR目标。...为了根据图像背景对合适的位置进行采样，必须满足三个前提：（i）要有一个合理的背景——例如，必须将汽车放在路上——；（ii）方向必须与场景相匹配，例如，汽车的方向必须与道路的方向相匹配；以及（iii）比例必须根据框架的消失点...从数量上讲，UAVDT包括23829帧训练数据和16580帧测试数据，分别属于30个和20个≈1024×540分辨率的视频。这些视频是用无人机平台在不同的城市地区录制的。
几何对象（geometric）:几何对象（geom）代表你在图中实际看到的元素，如点、线、多边形等。 统计变换（statistics）:统计变换（stat）是对数据进行的某种汇总。...例如将数据分组计数以创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。统计变换是可选的，但通常非常有用。...一个图层由4部分组成：数据和图形属性映射；一种统计变换；一种几何对象；一种位置调整方式。 分面（Facet）：分面（facet）描述了如何将数据分解为各个子集，以及如何对子集作图并联合进行展示。...aes()函数是ggplot2中的映射函数, 所谓的映射即为数据集中的数据关联到相应的图形属性过程中一种对应关系（注意第10行）。...4、统计变换（Stat） 统计变换对原始数据进行某种计算，然后在图上显示出来，例如在散点图上加一条回归线。
, 所谓的映射即为数据集中的数据关联到相应的图形属性过程中一种对应关系, 图形的颜色，形状，分组等都可以通过通过数据集中的变量映射。...1.2 颜色标尺“第三个”单词选择方法 根据第三个单词的不同，更换的颜色分为以下几种 1）离散型：在颜色变量是离散变量的时候使用，比如分类时每一类对应一种颜色 manual 直接指定分组使用的颜色 hue...mtcars,aes(cyl, mpg)) + geom_point() #mean_cl_bool对mpg进行运算，返回均值，最大值，最小值；其他可用smean.cl.normal,smean.sdl...2 stat_smooth 对原始数据进行某种统计变换计算，然后在图上表示出来，例如对散点图上加一条回归线。...九 主题（Theme） ggplot画图之后，需要根据需求对图进行”精雕细琢“，title, xlab, ylab毋庸置疑，其他的细节也需修改。
learn 进行自动特征选择 主成分分析 (PCA) 该演示的数据集在 MIT 许可下发布，来自 PyCaret——一个开源的低代码机器学习库。...在我们的数据中，没有一列有这样的问题所以，我在此步骤中不删除任何列。 2.删除具有缺失值的列 缺失值在机器学习中是不可接受的，因此我们会采用不同的策略来清理缺失数据（例如插补）。...axis=1) 还可以使用称为方差膨胀因子 (VIF) 的方法来确定多重共线性并根据高 VIF 值删除特征。...在拟合模型之前应用了一些技术，例如删除具有缺失值的列、不相关的列、具有多重共线性的列以及使用 PCA 进行降维，而在基本模型实现之后应用其他技术，例如特征系数、p 值、 VIF 等。...一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果 ACL'22 | 快手+中科院提出一种数据增强方法：Text Smoothing
完整框架如下图： 天空遮罩框架：利用深卷积神经网络（CNN）的优势，在一个像素级回归框架下对天空冰雹进行预测，该框架可以产生粗尺度和细尺度的天空蒙版。...图像融合：在预测天空蒙版时，输出像素值越高，表示像素属于天空背景的概率越高。在常规方法中，通常利用图像遮罩方程，将新合成的视频帧与背景进行线性组合，以作为它们的像素级组合权重。...3 实验结果 研究人员采用了天空电视台上的一个数据集。该数据集基于AED20K数据集构建而成，包括多个子集，其中每个子集对应于使用不同方法创建真实的填空遮罩。...本次试验使用“ADE20K+DE+GF”子集进行了培训和评估，该训练集中有9187张图像，验证集中有885张图像。...因此，在未来的工作中，研究会着重于三个方向进行优化：第一是自适应天空光照；第二是鲁棒背景运动估计；第三是探索基于天空渲染的数据增强对目标检测和分割的有效性。
learn 进行自动特征选择 主成分分析 (PCA) 该演示的数据集在 MIT 许可下发布，来自 PyCaret——一个开源的低代码机器学习库。...在我们的数据中，没有一列有这样的问题所以，我在此步骤中不删除任何列。 删除具有缺失值的列 缺失值在机器学习中是不可接受的，因此我们会采用不同的策略来清理缺失数据（例如插补）。..., axis=1) 还可以使用称为方差膨胀因子 (VIF) 的方法来确定多重共线性并根据高 VIF 值删除特征。...根据经验： VIF = 1 表示无相关性 VIF = 1-5 中等相关性 VIF >5 高相关 VIF 是一种消除多重共线性特征的有用技术。对于我们的演示，将所有 VIF 高于10的删除。...在拟合模型之前应用了一些技术，例如删除具有缺失值的列、不相关的列、具有多重共线性的列以及使用 PCA 进行降维，而在基本模型实现之后应用其他技术，例如特征系数、p 值、 VIF 等。
learn 进行自动特征选择 主成分分析 (PCA) 该演示的数据集在 MIT 许可下发布，来自 PyCaret——一个开源的低代码机器学习库。...在我们的数据中，没有一列有这样的问题所以，我在此步骤中不删除任何列。 删除具有缺失值的列 缺失值在机器学习中是不可接受的，因此我们会采用不同的策略来清理缺失数据（例如插补）。...axis=1) 还可以使用称为方差膨胀因子 (VIF) 的方法来确定多重共线性并根据高 VIF 值删除特征。...根据经验： VIF = 1 表示无相关性 VIF = 1-5 中等相关性 VIF >5 高相关 VIF 是一种消除多重共线性特征的有用技术。...在拟合模型之前应用了一些技术，例如删除具有缺失值的列、不相关的列、具有多重共线性的列以及使用 PCA 进行降维，而在基本模型实现之后应用其他技术，例如特征系数、p 值、 VIF 等。
上次我们简单介绍了gt包的理念以及基本的用法，今天我们通过一个完整的示例详细说一下gt包的各种用法！ 使用内置的gtcars数据集进行演示，这个数据集是根据mtcars数据改编而来。...分组操作 隐藏、移动某些列 列分组操作 合并列 & 添加标签 使用格式化功能 对齐方式及风格 主体的字体美化 标题和副标题 添加脚注 library(gt) library(dplyr) glimpse..., mpg_h), after = trim ) tab image-20220514144632159 列分组操作 列分组操作非常常见，有时我们需要一个小表头，把不同的列聚在一起。...", msrp = "MSRP" ) tab image-20220514144727694 使用格式化功能 支持对数字、货币、日期时间等格式进行各种方便的格式化操作，使呈现方式更加专业...以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！
分面是将整个数据按照某一个或几个分类变量分成多个子集，然后用这些子集分别作图。例如，要将上图按照变量 am 的两个水平分别展示，可以使用下面的命令。绘图结果如下图所示。...密度曲线还能用于对不同数据的分布进行比较。...对于一组问题，可以使用 sjPlot 包里的函数 plot_stackfrq( ) 对不同选项的比例进行可视化。...3.3 热图 热图（heatmap）是将一个矩阵中的元素数值用不同颜色表达，并对矩阵的行或列进行层次聚类的一种颜色图。通过热图，我们不仅可以直接观察矩阵中的数值分布状况，还可以知道聚类的结果。...在 R 的应用中，可视化是一个非常活跃的领域，新的包层出不穷。网站 The R Graph Gallery 收集了各种新颖的图形以及相应的示例代码，值得对可视化感兴趣的读者关注。
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