开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何使我的ggplotly tootip在轴对数变换时显示原始值

在使用ggplotly时，如果希望在轴进行对数变换时，tooltip显示原始值，可以通过以下步骤实现：

首先，确保已经安装了plotly和ggplot2这两个R包。
创建一个基于ggplot2的图形对象，例如：

library(ggplot2)
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point()

使用ggplotly()函数将ggplot2图形对象转换为plotly图形对象：

library(plotly)
p <- ggplotly(p)

对y轴进行对数变换，可以使用scale_y_log10()函数：

p <- p %>% layout(yaxis = list(type = "log"))

设置tooltip显示原始值，可以通过tooltip参数来实现。在tooltip参数中，可以使用text属性来指定tooltip显示的内容，使用hoverinfo属性来指定tooltip的显示方式。对于y轴的原始值，可以使用y属性来表示。例如：

p <- p %>% layout(hovermode = "closest", hoverinfo = "text", 
                  tooltip = list(text = ~paste("x:", x, "<br>y:", y)))

完整的代码示例：

library(ggplot2)
library(plotly)

# 创建ggplot2图形对象
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point()

# 转换为plotly图形对象
p <- ggplotly(p)

# 对y轴进行对数变换
p <- p %>% layout(yaxis = list(type = "log"))

# 设置tooltip显示原始值
p <- p %>% layout(hovermode = "closest", hoverinfo = "text", 
                  tooltip = list(text = ~paste("x:", x, "<br>y:", y)))

# 显示图形
p

以上代码中的data是你的数据集，根据实际情况进行替换。这样，当你将鼠标悬停在图形上时，tooltip将显示原始值。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:使我的页面在刷新时显示在顶部在highchart中如何以相反的顺序显示y轴值在使用meyers重置后，我不知道如何使我的ul水平显示如何使HTML文件显示在我的扩展页面上？如何使我的代码中的访问者计数器显示在客户端，或者如何使我的值成为整数如何使我的列表在搜索栏退格为空时不显示？如何使我的加载图像居中显示在我的页面上？如何使我的图片显示在半个屏幕上？如何使我的引导按钮在悬停时淡出？如何使我的徽标在我的网站顶部响应式显示？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

对数变换

算法：对数变换是非线性变换。对数变换应用在增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示。

01

特征工程(一)：

在深入研究特征工程之前，让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此，让我们从数据和模型等基本概念入手。

03

数字图像处理灰度变换之对数变换、伽马变换及python实现

其中，c是一个常数，对数变换，将源图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间，同时将范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间，从而扩展了暗像素的值，压缩了高灰度的值，能够对图像中低灰度细节进行增强。对数变换曲线如下图。

02

[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换、伽马变换

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~

02

【Python3+OpenCV】实现图像处理—灰度变换篇

OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。

01

特征工程系列学习（一）简单数字的奇淫技巧

标量、向量、空间单个数字特征也称为标量。标量的有序列表称为向量。向量位于向量空间中。在绝大多数机器学习应用中, 对模型的输入通常表示为数字向量。向量可以被可视化为空间中的一个点。（有时人们从原点到那一点画一条线和一个箭头。在这本书中，我们将主要使用这一点。例如，假设我们有一个二维向量𝑣=[1，−1]。也就是说，向量包含两个数，在第一方向𝑑1中，向量具有1的值，并且在第二方向𝑑2中，它具有−1的值。我们可以在二维图中绘制𝑣。 📷 在数据世界中, 抽象向量及其特征维度具有实际意义。例如, 它可以代表一个人

01

数字图像处理学习笔记（八）——图像增强处理方法之点处理

如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中；由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。

03

数值数据的特征预处理｜ML基础

特征预处理是数据挖掘中最重要的步骤。在这篇文章中，我将向你介绍特征预处理的概念，它的重要性，不同的机器学习模型下的数值特征的不同特征预处理技术。

01

图像灰度对数变换

算法：图像灰度对数变换是实现扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示。

02

特征工程系列学习（一）简单数字的奇淫技巧（下）

让我们看看在监督学习中对数转换如何执行。我们将使用上面的两个数据集。对于 Yelp 评论数据集, 我们将使用评论的数量来预测商户的平均评级。对于 Mashable 的新闻文章, 我们将使用文章中的字数来预测其流行程度。由于输出是连续的数字, 我们将使用简单的线性回归作为模型。我们在没有对数变换和有对数变换的特色上，使用 Scikit Learn 执行10折交叉验证的线性回归。模型由 R 方评分来评估, 它测量训练后的回归模型预测新数据的良好程度。好的模型有较高的 R 方分数。一个完美的模型得到最高分1。分数可以是负的, 一个坏的模型可以得到一个任意低的负评分。通过交叉验证, 我们不仅得到了分数的估计, 还获得了方差, 这有助于我们判断两种模型之间的差异是否有意义。

02

大神带你玩转matlab图像处理(四)

均衡化：经过均衡化处理的图像，像素占有更多的灰度级并且分布更均匀，这样的图像具有更高的对比度

02

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

02

python中opencv图像处理实验(一)---灰度变换

在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。

03

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据|附代码数据

LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

00

图像增强：灰度变换（Python实现）

图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。

03

使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。

02

R绘图-ggplot2 (2)

#这一小节介绍标尺，在对图形属性进行映射之后，使用标尺可以控制这些属性的显示方式，

03

R语言时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究

本文是我们通过时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究示例的延续。您可以在以下链接中找到以前的部分：

01

时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究

首先，您已为数据准备了时间序列图。以下是您用于读取R中的数据并绘制时间序列图表的R代码。

03

机器学习基础 - 偏度、正态化以及 Box-Cox 变换

对于数据挖掘、机器学习中的很多算法，往往会假设变量服从正态分布。例如，在许多统计技术中，假定误差是正态分布的。这个假设使得能够构建置信区间并进行假设检验。因此，在数据预处理阶段会查看目标变量以及各个特征是否服从或接近正态分布，如果偏离就通过一定变换将该数据的分布正态化。

06

突破最强算法模型，回归！！

读者问：“我听说在某些回归算法中，如岭回归和LASSO，数据标准化或归一化非常重要。但是，我不太清楚什么时候以及为什么需要进行这些步骤。方便大概解释一下吗？”

01

算法金 | 选择最佳机器学习模型的 10 步指南

机器学习和数据科学领域的工作充满挑战和乐趣，在我踏上人工智能探索之路的初期，我对能够参与项目感到无比兴奋。

00

基于FPGA的灰度图像处理之对数变化

对数变化的通用公式：s = clog(1+r)--------------------------------------------------------------(1)

01

房价会崩盘吗？教你用 Keras 预测房价！（附代码）

书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。

02

幂律变换

算法：幂律变换是是非线性变换。幂律变换应用在图像校正，对漂白的图片或者是过黑的图片进行修正。

02

掌握XGBoost：特征工程与数据预处理

在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种技术和方法。

01

如何检测时间序列中的异方差（Heteroskedasticity）

时间序列中非恒定方差的检测与处理，如果一个时间序列的方差随时间变化，那么它就是异方差的。否则数据集是同方差的。

03

爱数课实验 | 第八期-新加坡房价预测模型构建

简介：数据来源于新加坡的爱彼迎民宿数据，数据共计7907条，16个字段。本次实验我们通过Python的绘图库进行可视化分析，查看特征的取值分布以及特征之间的关系。构建回归模型，根据民宿的经度、纬度、房屋类型、行政区划等特征对民宿价格进行预测。

01

【数字图像】数字图像傅立叶变换的奇妙之旅

数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：

01

特征构造

「1. 概念及工作原理」概念：特征构造主要是产生衍生变量，所谓衍生变量是指对原始数据进行加工、特征组合，生成有商业意义的新变量(新特征)

03

Matlab系列记录之图像处理（结束篇）

对于图像处理，我现在也是一知半解的程度，毕业后基本就没接触这些东西了，如果有理解的不对的地方，欢迎指出~

02

机器学习实战 | 数据探索(变量变换、生成)

1.1、什么是变量变换？在数据建模中，变换是指通过函数替换变量。例如，通过平方/立方根或对数x替换变量x是一个变换。换句话说，变换是一个改变变量与其他变量的分布或关系的过程。 1.2、什么时候需要变量变换？当我们想要改变一个变量的比例（change the scale）或标准化（standardize）变量的值以便更好地理解。如果数据具有不同的尺度，则此变换是必须的，但此变换不会更改变量分布的形状。对应处理方法：机器学习之特征工程-数据预处理(无量纲化)。当我们将复杂的非线性关系转化为线性关系时

06

【Time Series】时间序列基本概念

最近一直在接触时间序列，所以打算写一些有关时间序列的文章，预测部分会从规则开始、到传统模型、到机器学习、再到深度学习，此外也会介绍一些时间序列的基本概念，包括自相关、平稳性、滞后性、季节性等。

01

8个特征工程技巧提升机器学习预测准确性

对于机器学习从业者来说，掌握各种特征工程技巧是非常有帮助的。毕竟，特征是影响机器学习和深度学习模型实时表现的关键因素。在机器学习领域，提升模型预测准确性的关键之一是选择合适的特征，并剔除那些对模型性能影响不大的特征。对于数据科学家或机器学习工程师来说，这通常是他们工作中的重要一环，尤其是在构建能够良好泛化到测试数据集的复杂模型时。

01

OpenCV图像处理专栏二十 | 复现2003年一篇古老的低照度图像增强论文

今天分享一篇2003年的低照度图像增强论文《Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes》，论文地址为：https://domino.mpi-inf.mpg.de/intranet/ag4/ag4publ.nsf/0/53A4B81D590A3EEAC1256CFD003CE441/$file/logmap.pdf。

03

使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part III）

本文是使用python进行图像基本处理系列的第三部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》和《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容，并不会加入任何工程项目中的图像处理内容，本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识，出于这个原因，本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作，此外，还会时不时的使用其他类型的工具库，比如图像处理中常用的OpenCV等：本系列分为三个部分，分别为part I、part II以及part III。刚开始想把这个系列分成两个部分，但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷，因此不得不把它分成三个部分。系列所有的源代码地址：GitHub-Image-Processing-Python。在上一篇文章中，我们已经完成了以下一些基本操作。为了跟上今天的内容，回顾一下之前的基本操作：

02

Prophet在R语言中进行时间序列数据预测

您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。

02

【转载】如何进行数据变换

现在，我们需要分情况讨论一下。在实际生活中，最常见的情形是靠近正无穷的一侧有一个长尾巴（如图1左），习惯上称为「右偏」（right-skewed）或「正偏态」（positive skewness）。许多人会有点儿困惑，觉得图上分布的那个峰明明是向左边负数一侧偏的，怎么叫「右偏」「正偏态」呢？要记住，当我们描述偏态的方向时，说的是分布的尾巴，而不是峰。这本身没有什么大道理可讲，就是一种约定俗成而已。

02

数字图像处理之亮度变换

04

26道数据科学技能测试题，你能做完几题？

人工智能这一术语涵盖范围广泛，主要涉及机器人学和文本分析等应用，并服务于商业和技术领域。机器学习隶属于人工智能，但其涉及领域较狭窄，且只用于技术领域。数据科学并不完全隶属于机器学习，而是利用机器学习来分析并做出预测，可用于商业领域。

01

用Prophet在Python中进行时间序列预测

预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？

01

Kaggle：一套完整的网站流量预测模型

今天给大家推荐的是一个名叫Kaggle的网站流量预测项目，本项目采用Python语言开发，可以给大家的流量预测建模提供一些思路。数据模型 Kaggle的训练数据集由大约14.5万套时间序列组成，每一

06

医学图像处理教程（三）——医学图像增强算法

图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的log1p（）函数来计算数据的log（1+x）变换，由于1+x不能小于零，因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果。

05

【学习】SPSS探索分析实践操作

SPSS为我们提供了探索分析，所谓探索分析之所以是探索，是因为有时候我们对于变量的分布特点不是很清楚，探索的目的在于帮助我们完成以下的工作：识别数据：例如数据的分布形式、异常值、缺失值；正态性检验：服从正态分布的检验；方差齐性检验：不同数据组的方差是否相等。有关于方差齐性检验原理、正态分布这里不累述，这里主要介绍SPSS的探索分析使用。数据文件这里使用的文件是不同周期的充值用户的充值数据，这里主要是针对流失用户和活跃用户的充值数据。具体操作首先将

08

特征锦囊：怎么进行多项式or对数的数据变换?

数据变换，这个操作在特征工程中用得还是蛮多的，一个特征在当前的分布下无法有明显的区分度，但一个小小的变换则可以带来意想不到的效果，而这个小小的变换，也就是今天给大家分享的小锦囊。

02

基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（4）

在查阅文献的过程中，看到了几幅非常不错的出版图，今天就跟着小编一起学习下，他们是怎么使用 R 绘制出来的。

02

RNA-seq 详细教程：样本质控（6）

DESeq2 工作流程的下一步是 QC，其中包括样本和基因程度上，以对计数数据执行 QC 检查，以帮助我们确保样本或重复看起来良好。

04

RNA-seq 详细教程：样本质控（6）

DESeq2 工作流程的下一步是 QC，其中包括样本和基因程度上，以对计数数据执行 QC 检查，以帮助我们确保样本或重复看起来良好。

03

详解 Kaggle 房价预测竞赛优胜方案：用 Python 进行全面数据探索

AI 研习社按：Kaggle 的房价预测竞赛从 2016 年 8 月开始，到 2017 年 2 月结束。这段时间内，超过 2000 多人参与比赛，选手采用高级回归技术，基于我们给出的 79 个特征，对

07

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭