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..., glBegin(GL_LINES) 方法传入的参数是 GL_LINES ; 在 glBegin(GL_LINES) 和 glEnd() 之间设置的点 , 会被自动当做线的两个端点 ; 如在上述 glBegin...// 绘制点结束 glEnd(); // 将后缓冲区绘制到前台 SwapBuffers(dc); 绘制效果 : 四、绘制依次连接的点组成的线 GL_LINE_STRIP...---- 给 glBegin 传入 GL_LINE_STRIP 参数 , 其作用是绘制各个点依次连接的线 , 但是首尾不连接 ; 这里注意与 GL_LINE_LOOP 区别 , GL_LINE_LOOP...设置后 , 在 GL_LINE_STRIP 基础上 , 还要进行首尾连接 ; 代码示例 : // 渲染场景 // 清除缓冲区 , // 使用之前设置的 glClearColor(1.0
、点到线的距离，判断一点是否在一个圆内、一点是否在一矩形内、两圆是否相交 日期：2013-06-20 */ #include #include #include..."homework16.h" double main(void) { //计算两点间的距离 printf("计算两点间的距离n"); printf("请输入两的坐标：（点的格式：x,y）...(point1,point2)); printf("n"); //计算点到线的距离 fflush(stdin); printf("nn计算点到线的距离n"); printf("请输入点的坐标...//计算一点是否在一个圆内 fflush(stdin); printf("nn计算一点是否在一个圆内n"); printf("请输入点的坐标：(x,y)"); scanf("%lf,%lf...stdin); printf("nn判断一点是否在一矩形内n"); printf("请输入点的坐标：(x,y)"); scanf("%lf,%lf",&point5.x,&point5.y);
在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...当然这种均值线在分面状态下也是可以添加的。...以上散点图没有很明显的分散趋势，不过为了演示散点图中的辅助线，我还是将散点像素画处理，给散点图加上均值十字线。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。 辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。...start是一个代表日期的字段，也就是说我们可以赋值给geom_vline函数一个字段，从而在折线图中绘制出多个时间点的辅助线。
4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。...如点、线、多边形等，还可以用来绘制. ? 上面函数内部的基本参数都是一样的。...使用标度类的函数，相当于添加一个新的图层，因此仍然用“+”连接函数，除了基本图层ggplot()其他图层的设置都可以应用于函数qplot() 设置坐标轴样式的标度函数一般以“scale x"开头 ?...例如用stat_smooth对数据作loess平滑，在carat-price散点图上添加非线性回归线。
引言 本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作，虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比，但对于使用 Python...（3）绘制散点 散点的绘制也是常规的绘制方法，因为x的位置固定，这里需要有些不同，如下： ? x位置设置如下： x = np.repeat(1.5,data.shape[0]) 效果如下： ?...（4）绘制文本和点的连接线 方法还是和上面连接线绘制方法一样，如下： ?...（6）字体设置 Matplotlib 用于字体设置的方法还是比较简单的，这里解释下是因为我在字体设置时遇到的问题，由于采用的字体为 cinzel (字体格式为Cinzel-Regular.otf)，也已添加到电脑系统字体中...总结 本期推文涉及的Matplotlib 绘图技巧还是 连接线的绘制方法，再加上辅助数据的添加，希望大家可以认真看下绘制连接线的定义函数，多练，多看，多模仿，是绘制优秀可视化作品的基础哦，希望大家能在此篇推文中学到一些对自己有用的知识点
人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...也就是说，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas，但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。...基本前提是你可以实例化图，然后分别添加不同的特征；也就是说，你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。 下面是 ggplot 代码的简单示例。...图形和网络不是我的专业领域，但 Networkx 可以快速简便地用图形表示网络之间的连接。
两个分布对称，零点从第50百分位数开始。 标准正态分布的97.5百分位数约为1.96（蓝色参考线）；自由度为2时，t分布的第97.5分位数大于4（黑色曲线）。自由度越大，t分位数越接近于正态分位数。...t分位数（黑色曲线）总是在正态分位数（蓝色参考线）之上，意味着t分布的置信区间总是比正态分布的宽。...➢独立样本，方差齐——成组t检验 对于分组独立且来自正态分布的样本，总体方差相等时，?y-?x的(1-?)×100%置信区间为 。 自由度为nx+ny-2，合并方差为 ， 为合并标准差。...#weight为每只小鸡从出生开始在不同时间点测的体重 #Time为不同的监测时间 #Chick为每只小鸡的编号 #Diet为4种饮食的编号 重组数据： library(reshape2) ##define...画出每种饮食的小鸡最终体重增长量： ggplot(wideCW,aes(x=Diet,y=gain,fill=Diet))+ geom_violin(size=1,color="black")+
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...geom_errorbar 误差线（通常添加到其他图形上，比如柱状图、点图、线图等） geom_errorbarh 水平误差线 geom_freqpoly 频率多边形（类似于直方图） geom_hex...，用竖直线来表示 geom_path 几何路径，由一组点按顺序连接 geom_point 点 geom_pointrange 一条垂直线，线的中间有一个点（与Crossbar图和箱线图相关，可以用来表示线的范围...） geom_polygon 多边形 geom_quantile 一组分位数线（来自分位数回归） geom_rect 二维的长方形 geom_ribbon 彩虹图（在连续的x值上表示y的范围，例如Tufte...几何对象（geom_）上面指定的图形属性需要呈现在一定的几何对象上才能被我们看到，这些承载图形属性的对象可能是点，可能是线，可能是bar stat :统计变换比如求均值，求方差等，当我们需要展示出某个变量的某种统计特征的时候
线图 主要函数 geom_path() 连接 geom_line() 绘制线 geom_step() 阶梯图 代码 rm(list = ls()) # #' Title 建立数据库 #' #' @return...# 基本的线图和点图 p1 <- p + geom_line() + geom_point() # 更改颜色和线的类型 p2 <- p + geom_line(linetype = "dashed",...# 添加分组线图，这里使用数据集2，用于绘制分组线图 p % ggplot(aes(x = dose, y = len, group = supp)) # 根据分组添加不同的线...# 更改线的宽度 # 这里使用的是为工作的和总人口的比例 # 因此出来的图为宽度不同的线 economics %>% ggplot(aes(x = date, y = pop)) + geom_line...# 绘制多个线 # 在总体布局不设置y变量，通过两个line函数绘制两个曲线 economics %>% ggplot(aes(x = date)) + geom_line(aes(y = psavert
简介 等高线图（contour map） 是可视化二维空间标量场的基本方法[1]，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据，如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。...假设 是在点 处的数值，等值线是在二维数据场中满足 的空间点集按一定的顺序连接而成的线。...添加等高线 使用geom_contour()在上图基础上添加等高线，同一轮廓上的数值相同。...添加等高线的具体数值 在上面的图基础上，利用directlabels包的direct.label()添加等高线的具体数值，从而不需要颜色映射的图例，同一轮廓上的数值相同。...作用：在二维屏幕上，等高线可以有效地表达相同数值的区域，揭示走势和陡峭程度及两者之间的关系，寻找坡、峰、谷等形状。
1， 绘制点图，添加回归线 #散点图 p <- ggplot(iris2, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + geom_point(color = "grey50...2， 连接点到线 p + stat_smooth(color = "skyblue", formula = y ~ x,fill = "skyblue", method = "lm")+ stat_fit_deviations...注：此处仅为展示 ，label.y.npc 为另一种调整位置的方式 ，用label.y可完全避免重叠 如担心方差表和公示与图重叠，可以通过ggplot2 的 ylim和xlim适当调整，然后调整位置即可...以上，使用ylim 和 label.y后，公示和方差表不重叠，也不遮挡点图！...其他：既然是ggplot2的扩展包，ggplot2的一些参数亦可使用： ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ggplot2 |legend
主要参数的含义如下： （1）type为一个字符的字符串，用于给定绘图的类型，可选的值如下： "p"：绘点（默认值）； "l"：绘制线； "b"：同时绘制点和线； "c"：仅绘制参数"b"所示的线； "o..."：同时绘制点和线，且线穿过点； "h"：绘制出点到横坐标轴的垂直线； "s"：绘制出阶梯图（先横后纵）； "S"：绘制出阶梯图（先纵后竖）； "n"：作空图。...## 部分参数解释 data, x, y # data指数据框，x、y为数据框中用来绘制图形的变量 combine # 逻辑词，默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则创建组合面板图...shape # 点的形状 size # 数值，设置点和轮廓的大小 point # 逻辑词，为TRUE，则在图上显示点 rug # 逻辑词，为TRUE，则显示边缘地毯 title # 图形标题 xlab...ellipse.border.remove # 逻辑词，为TRUE，则删除椭圆边框线 mean.point # 逻辑词，为TRUE，则将分组平均点添加到绘图中 mean.point.size # 指定平均点大小的数值
目录 R语言之可视化①误差棒 R语言之可视化②点图 R语言之可视化③点图续 R语言之可视化④点韦恩图upsetR R语言之可视化⑤R图形系统 R语言之可视化⑥R图形系统续 R语言之可视化⑦easyGgplot2...geom_line : 根据X轴数值连接 geom_path() : 根据初始数值连接 geom_step : 通过阶梯连接起来 多分组线图 数据 df2 <- data.frame(supp=rep...不同分组使用不同的类型的线 # Change line types by groups (supp) ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line...也可以通过 scale_linetype_manual()手段设置线的类型 # Set line types manually ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=...不同分组，绘制不同颜色的线 p<-ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp)) + geom_line(aes(color=supp))+ geom_point
上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法，本期推文为完善版本 ? ? 。 02....数据可视化 本期推文 数据可视化的难点 在于连接“气球”的连接线的绘制，ggplot2 中geom_segment()可以灵活实现这一过程，而Matplotlib 则相对麻烦点，但也是有绘制连接线的方法的...结果也可以看出：虽然设置了alpha ,但也会根据 “重复“绘制，导致线的粗细不同，再者，散点(scatter)与 线(vlines) 的连接也不能满足绘图需求。...(2) matplotlib.lines 方法绘制 在尝试多次和查看matplotlib官网后，我们发现matplotlib.lines 可以有效解决连接线问题，这也可以看作为Matplotlib的“geom_segment...总结 Matplotlib 进行连接线的绘制可以按照上述教程具体绘制，总体而言，Matplotlib没有 ggplot2 那种绘图图层体系，导致绘制复杂的图表变得有些困难，但作为Python 较为完整的绘图包
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