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如何使用函数 SetTagMultiWait() 来写多个 WinCC 变量?

这些函数就是所谓的“Wait”函数，他们直接将变量值写入 PLC 而不是 WinCC 的数据管理器中。这些函数参数的数量是变化的；这取决于要写的变量数量。...“SetTagMulti()"“函数持续将所写 WinCC 变量的状态写入所传送的地址中。...const char* pszFormat “GetTagMulti()“函数的使用必需一个可用的字符串(保留内存)并用其存贮要写的 WinCC 变量的格式信息。...使用“SetTagMulti()“函数时必须为每个要写的变量传送一个“pszTag“字符串。 void vValue “vValue“是其变量值要写入 WinCC 的变量。...WinCC 变量的质量信息(变量状态)可在 WinCC 信息系统中的以下位置找到： “通讯 > 通讯 - 诊断> 变量质量> 变量状态“ 关于“SetTag()“函数如何运行的常规信息可在 WinCC

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    生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

    因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...geom_point向图中添加一个点层mapping参数定义如何将数据集中的变量映射为图形属性，mapping参数总是与aes()函数成对出现注意：geom_point是函数，而mapping是它的参数...创建ggplot2图形时+放在一行代码的末尾解决问题的方法1.5 分面将图分割成多个分面1.5.1 通过单个变量对图进行分面facet_wrap()后面跟的是离散型变量ggplot(data = mpg...1.6.2 几何对象函数geom_point()geom_smooth()ggplot2中的每个几何对象函数都有一个mapping参数同一张图中可以放置多个几何对象ggplot(data = mpg)+...不使用统计变换函数的话，如何使用几何对象函数重新生成下列图形？

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    ggstatsplot包: 一行代码搞定作图问题！

    简介 觉得基础作图的 R 代码太啰嗦，不成体系（R基础作图合集）？觉得 ggplot2 还是太复杂了不适合自己（ggplot2合集）？那有没有更简单点的？比如说，最好是躺着就能出图的那种。...注：文章末尾会介绍如何简化图片的输出信息，比如去掉贝叶斯的内容。现在继续了解其他函数。...5. gghistostats()：直方图 如果有一个连续变量，想要观察它的分布情况，以及通过单样本t检验[R语言统计篇-单样本t检验]去比较是否与一个特定的值有差异，那么可以这么做： gghistostats...6. ggcorrmat()：多个变量的相关图 要一下子呈现多个连续变量的关系，可以选择相关矩阵[R语言画展ggplot2篇-相关矩阵图]。...8. ggbarstats()：呈现分类变量的柱状图 除了使用上面的饼图，还可以使用柱状图： ggbarstats(data = mtcars, x = am, y = vs) ?

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    R语言之 ggplot 2 和其他图形

    1.初识 ggplot2 包 ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。...想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。 下面使用数据集 mtcars 作图。...我们首先来探索车重和耗油量的关系，将变量 wt 映射到 x 轴，变量 mpg 映射到 y 轴。...例如，在上图中，我们将变量 am 映射到颜色，但具体使用哪种颜色是 ggplot2 自动选择的。如果想自己设定颜色，就需要使用标度（scale）函数了。...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。

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    R语言学习--R for Data Science - 2.2 Aesthetic mappings

    ，比如汽车的类型，就需要将汽车的类型class映射到图中，因为x和y轴已经被前面两种变量占用了，这时可以用不同的形状或者颜色来表示class，使用以下代码： library(ggplot2) ggplot...学习基本作图时，两个变量displ和hwy的值分别映射到了x和y轴上，再添加geom_poin()函数后x和y轴会生成标尺，这样我们就知道每个点对应的x和y的值了。...size参数 美学映射包含多个种类，如果想将变量中的值映射为点的大小，可以用以下代码： ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ...shape参数 同样地，要想用形状表示变量中的不同值，可以使用如下代码： ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y =...这是因为aes()本身也是一个函数，它在geom_point()函数中可以将各个变量映射到图形中，而外面那个fill参数是控制整个图中的点的颜色的。

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    R语言学习--R for Data Science - 2.1 ggplot2

    ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) image.png 图形如何产生的？...在上面这张图的代码中，首先使用了ggplot()这个函数，它的功能是创建一个空白坐标系，其xy轴可以通过后续图层添加，它的第一个参数是作图用的数据，用ggplot(data = mpg)就会生成如下图片...参数，需要使用函数aes()来传递参数给mapping，aes()中需指定x和y参数代表了数据中的哪个变量，如mapping = aes(x = displ, y = hwy)，geom函数会继承在ggplot...函数中传入的数据，并在这个数据集中寻找指定的x和y变量。...用其他变量作图，直接套模板即可 ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = cyl, y = hwy)) image.png 4.

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    数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

    两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...主要变量即为图形的两个坐标轴，其中y在纵轴上，x在横轴上。变形：单变量绘图，用 ~ x 即可；三维绘图，用z ~ x*y；多变量绘图，使用数据框代替y ~ x即可。...一种方法是使用cut()函数，另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块（shingle）数据结构，这样，连续型变量可以被分割为一系列（可能）重叠的数值范围。...：第一个plot()函数把页面分割为一列两行的矩阵，并将图形放置到第一列第一行中；第二个plot()函数将图形放置到第一列第二行中，由于plot()函数默认启动新的页面，因此使用newpage = FALSE...2 ggplot2绘图系统 ggplot2将数据、数据到图形要素的映射以及图形要素绘制分离，然后按图层叠加的方式作图，通过+进行叠加。

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    R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制

    ---- R语言绘图系列： R语言可视化及作图1--基础绘图（par函数，散点图，盒形图，条形图，直方图） R语言可视化及作图2--低级绘图函数 R语言可视化及作图3--图形颜色选取 R语言可视化及作图...4--qplot和ggplot2美学函数 R语言可视化及作图5--ggplot2基本要素和几何对象汇总 R语言可视化及作图6--ggplot2之点图、条形图、盒形图、直方图、线图 * 1....画一个散点图 p ggplot(mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+geom_point() p annotate函数传入标签 p+annotate('text',x=4,y=25,label...图例绘制 2.1 guide_legend函数（主要参数：color, shape, size） 图例调整函数也属于标度函数的一类，但不可以直接使用加号来连接，必须放在函数中，作为一个参数。...对于连续型变量，使用的参数是scale_xxx_continous()，对于分类型变量，使用的是scale_xxx_discrete()。

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    一元线性回归

    接下来我们可以分别列出因变量观察值、拟合值、残差： 对于回归模型我们可以进行作图展示： library(ggplot2) ggplot(women, mapping=aes(x=height, y=weight...第四幅图用来筛选离群点（包括因变量和自变量），一个点代表一个样品（对象），纵轴为标准化的残差，绝对值越大说明其因变量值与拟合值差别越大，横轴为杠杆值，杠杆值越大说明在自变量中是一个离群点。...同样我们可以作图展示： ggplot(women, aes(x=height, y=weight)) + geom_point(size=2) + geom_smooth(method=lm,...在构造的多项式里，x与x^2并不一定是独立的，这有可能会产生附加问题，另一种方法是使用poly()函数产生正交多项式，如下所示： library(ggplot2) N=300 x=1:N+rnorm(N...( method='lm', formula=y~x+I(x^2)+I(x^3), level=0.95) + geom_point(alpha=0.9) 一般情况下，上面两种作图方法是等价的，最终作图结果如下所示

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    R语言进阶笔记2 | 长数据与ggplot2

    之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上，比如learnasreml包中的fm数据，它有h1~h5五年的株高数据，想对它进行作图。...问题来了，什么是「长数据」，什么是「宽数据」（不是短数据，这不是反义词，谢谢） 「宽数据：」 ❝即变量是多列数据，每一列都是一个值，比如株高数据，第一年的株高是一列，第二年的株高是一列，第三年的株高是一列...，这里是Height 可以看到，长数据有3列，分别是： TreeID Year Height 3. ggplot2作图怎么搞 之前我使用ggplot2作图时，想做什么图，就在网上copy代码，然后根据自己的数据名称...我看了ggplot2的入门，画图分为三个部分： 数据在哪里：re是数据 x轴，y轴在哪里：x轴是Year，y轴是Height 画什么类型的图：这里是箱线图，所以是geom_boxplot 「如果是画分组散点图...,aes(x = Year, y = Height, colour = Year)) + geom_point() ? 「如果是画分组分散的散点图：」 re %>% ggplot(.

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    R语言入门系列之二

    ()函数，该函数可以调用文本编辑器然后使用键盘来对数据框进行修改，如下所示： 使用names()函数可以调用或重新赋值变量名，如下所示： ②数据融合与删除 横向合并两个数据框，需要使用merge()...2.2基础绘图 R是一个非常强大的数据可视化平台，使用R内置的作图函数可以轻松的构建各种类型的图形，此外还有各种作图包来使得图形更加“惊艳”。...，绘制一个新的空白图形 segments()：根据起止点坐标，在已有图形添加直线，例如segments(x0=2.5,y0=15.5, x1=2.5, y1=16.0) ⑵图片设置 par()函数是R中一个很重要的图片设置函数...（scale）：将数据的取值映射到图形空间 ggplot2中两个主要的作图函数为qplot()和ggplot()。...作图结果如下所示： ⑶柱状图 使用geom_bar函数可以做柱状图，示例如下： library(ggplot2) y=c(1.0,1.8,2.8,3.8,3.4,2.7,1.8,-0.3,-2.8,2.5

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    R03 绘图

    ggplot2包中一个重要的函数，它用于将变量映射到图形属性上，如颜色、形状、大小、位置等。...它的主要功能包括以下三个方面： 映射变量：aes()函数可以将数据框中的列名或变量名映射到图形属性上，例如将x和y变量映射到点图的x轴和y轴上，或将fill变量映射到柱状图的填充颜色上。...生成图形：aes()函数可以与ggplot()和图形层函数（如geom_point()、geom_bar()等）结合使用，生成图形对象。...例如，使用ggplot()函数和aes()函数来指定数据集和变量映射，然后使用geom_point()函数生成散点图。 传递参数：aes()函数可以将参数传递给图形层函数，以便修改图形属性。...总之，aes()函数是ggplot2包中非常重要的一个函数，它可以帮助我们将数据可视化，并控制图形属性，使得我们能够更好地理解数据。

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    R语言多项式回归拟合非线性关系

    p=22438 多项式回归是x自变量和y因变量之间的非线性关系。 当我们分析有一些弯曲的波动数据时，拟合这种类型的回归是很关键的。 在这篇文章中，我们将学习如何在R中拟合和绘制多项式回归数据。...我们在这个回归模型中使用了lm()函数。虽然它是一个线性回归模型函数，但通过改变目标公式类型，lm()对多项式模型也适用。...plot(df$x, df$y ? 拟合模型 我们用lm()函数建立一个带有公式的模型。 I(x^2)在一个公式中代表x2。我们也可以使用poly(x,2)函数，它与I(x^2)的表达方式相同。...用plot()函数作图。 ? 2. 用ggplot()作图。 多项式回归数据可以用ggplot()拟合和绘制。...在本教程中，我们简要了解了如何拟合多项式回归数据，并使用R中的plot()和ggplot()函数绘制结果，完整的源代码如下。 ---- ?

    3.7K30

    R语言作图

    y=Petal.Length) ggplot2的特殊语法：列名不加引号，行末写加号属性设置（颜色、大小、透明度、点的形状、线型等）2.1手动设置（与数据内容无关）图片2.2映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性图片也可自行指定映射的颜色...文件名称和变量名称的区分：test=read.csv test是变量名称，read.csv是文件名称。文件名称出现在代码里，必须是在实际参数的位置上，带着引号出现，并且函数是能识别文件名称的函数。...ggplot函数不能识别文件，只能识别变量。看环境中是否有这个变量。画图是用数据画图。...2.4 几何对象#局部，每一个geom管自己的mapping，仅对当前图层有效ggplot(data = iris) + geom_smooth(mapping = aes(x = Sepal.Length...= aes(x = cut))使用表中数据直接作图，而不统计ggplot(data = fre) + geom_bar(mapping = aes(x = Var1, y = Freq), stat

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    R for data science （第一章）①Chapter1 使用ggplot2进行数据可视化

    - John Tukey 本章将教您如何使用ggplot2可视化您的数据。 R有几个用于制作图形的系统，但ggplot2是最优雅和最通用的系统之一。...您可以通过向ggplot（）添加一个或多个图层来完成图表。函数geom_point（）为绘图添加一层点，从而创建散点图。 ggplot2附带了许多geom函数，每个函数都为绘图添加了不同类型的图层。...ggplot2中的每个geom函数都采用映射参数。这定义了数据集中的变量如何映射到可视属性。 mapping参数始终与aes（）配对，aes（）的x和y参数指定要映射到x和y轴的变量。...ggplot2一次只能使用六个形状。默认情况下，使用形状美学时，其他组将进行非开槽。 对于每种美学，您使用aes（）将aesthetic名称与要显示的变量相关联。...它选择了一个合理的尺度来与美学一起使用，它构建了一个解释水平和价值之间映射的图例。对于x和y美学，ggplot2不会创建图例，但会创建带有刻度线和标签的轴线。

    2.8K20

    高阶可视化绘图系统：ggplot2入门

    函数速查表 引言：ggplot2基本要素 “+”和“%+%” 数据（data）和映射（mapping）:想要可视化的数据（data）以及一系列将数据中的变量对应到图形属性的映射（mapping）；ggplot2...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。...映射是将一个变量中离散或连续的数据与一个图形属性中以不同的参数来相互关联, 而设定能够将这个变量中所有的数据统一为一个图形属性。...2、几何对象（Geometric） 上述例子中，数据映射关系有ggplot()函数设定，使用geom_point()添加一个几何图层，告诉ggplot绘画点图，并将图层属性映射到散点上。...df y>0,"YES","NO")) # 去除图例用theme()主题函数 ggplot(df,aes(x = x,y = y,fill

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    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    4.3.2 使用gglot()创建绘图时的简单概念 Ggplot2的算法很简单：您提供数据，告诉ggplot2如何将变量映射到几何，使用什么图形，它负责细节。...空图 应该在aes()函数中指定数据帧中需要绘图的任何信息。在本例中，我们通过aes()函数实现美学映射：分别指定x和y变量。但是，只绘制了一个空白的GGPlot。...公式可以是x~y，这表示将绘图分割成变量x的每个值的一行和变量y的每个值的一列。实现facet_grid(x~y)函数将生成一个矩阵，其中的行和列由x和y的可能组合组成。公式可以是x~....~y+z))对两个变量执行刻面，两个变量都按列显示，绘图将基于一个变量与另一个变量的级别并排显示。这种可视化使得两个分类变量的比较非常有效。...在这个公式中，我们可以看到使用**+运算符**将附加变量z加到y上。 使用facet_wrap(公式)将一大系列绘图分解为多个小绘图 wrap刻面将一系列大绘图生成单个类别的多个小绘图。

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