如何在我的曲线图的轴上显示一个组变量和数值中点？

在曲线图的轴上显示一个组变量和数值中点，可以通过以下步骤实现：

确定曲线图的横轴和纵轴。横轴通常表示时间或者其他连续的变量，纵轴表示数值。
将组变量表示在横轴上。组变量通常是离散的，可以是不同的类别或者分组。可以使用曲线图的横轴刻度来表示不同的组变量。
计算每个组变量的数值中点。数值中点是指每个组的数值范围的中间值。例如，如果一个组的数值范围是1到10，那么数值中点就是(1+10)/2=5.5。
在曲线图的纵轴上显示数值中点。可以使用曲线图的纵轴刻度来表示数值中点。

通过以上步骤，你可以在曲线图的轴上同时显示组变量和数值中点，以便更好地理解和分析数据。

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图形解读系列 | 散点图也不简单

识图：先理解每个点是什么（点代表基因、样品、通路或其它的，这个认识可以来自于常识，来自于自己对数据的认识，或来自于文章作者的描述），然后看横轴代表什么、纵轴代表什么，再看图例中展示的其他信息如颜色、大小和形状分别代表什么...和Y轴变量Sepal.Width，展示的是花萼的长度和宽度的关系。...散点图研究的是两个数值型变量之间的关系，凡是想展示分布状态的都可以使用散点图。它在生物信息分析中有应用广泛，且基于多样的“面貌”，散点图的具体使用形式是根据所需要展现的“故事”来绘制。...抖动图（jitter plot）：一个轴为离散变量，一个轴为数值型变量时，为了避免点之间因数值相同而覆盖，故在离散轴做一些便宜，不改变数值轴，一般结合箱线图展示。...曼哈顿图：曼哈顿图是基因组学中使用的一种特殊类型的散点图。 X轴显示基因组上的基因变异体的位置。不同的颜色表示不同的样本。 Y轴显示的是与表型性状的关联检验的p值。

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原理+代码｜详解层次聚类及Python实现

可以看出 d3 是从类 2,5 横杠的中点往上延伸的，所以它表示会与另外的类聚成一起并形成一棵更大的树，图中即类 2,5 和点 4 被聚成一个新的类 2,5,4。...定好分界线后，只需要看距离这条线横杠和单独的竖线即可，上图中距离红线的横杠有两条（分别表示类1,2 和类2,5），单独的竖线也有两条，从横坐标轴 4 和 6 上各延伸出的一条。同理可用到下图 ?...，用以决定聚出的类别个数代码实战在正式实战前，需要注意以下几点，首先原始数据通常需要经过处理才能用于分析：缺失值异常值（极大或极小）分类变量需要转化为哑变量（0/1数值）分类变量类别不宜过多...分类变量无法计算距离，如某个变量表示的是性别，男和女；教育程度为小学，初中，高中，大学，那该变量在各个个体之间的距离怎么计算？所以做聚类分析时尽可能用分类变量。...，生成一个连续变量，以电信客户的使用和需求情况为例： ?

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Matlab绘图方法整理(超完整版)

tlims为参数函数funx和funy的自变量的取值范围，用二元向量[tmin,tmax]描述。如绘制参数方程(x=tsint,y=tcost)曲线如下： fplot(@(t)t....*cos(t),[0,10*pi],'-r') 其它形式下的二维曲线图 上文举例说明了最基础最常用的两个做二维曲线的函数，实际上，二维图形的种类还有很多，不光只有一根线构成的曲线图，还有各种统计图、坐标图等等...后续图形不再与之前图形绘制在一个窗口中 axis on 显示坐标轴 axis off 不显示坐标轴 axis square 使坐标轴区域为正方形 axis normal 自动调整轴的长宽比和数据单元的相对比例...将图形中需要裁剪部分对应的函数值设置成NaN，这样在绘制图形时，函数值为NaN的部分将不显示出来，从而达到对图形进行裁剪的目的。...： set和get,它们两个能非常方便的创建、修改图形的各种属性，如改变坐标轴范围、设置字体和刻度点、设定线条风格等等，不过它们涉及到的使用更深入，在这里不再展开叙述，而事实上，对于我们非常熟知的figure

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听说对方抛来一个神器

Graphpad Prism最大的特点是直接输入原始数据，也可以输入初步统计的数据，将自动的进行基本的生物统计，如t检验、卡方检验、生存分析，同时可以根据需要绘制各种图表，如曲线图、条形图、散点图、生存曲线等...XY曲线图进入Graphpad Prism主界面，首先选择XY，然后选择Y轴的类型，如果只有一批数据，直接点击第一行；如果有二批及二批以上的是数据，相应的增加Y轴的数量就好；接下来选择需要显示的类型，...如平均值加减标准误（Mean±SEM），软件自动计算结果并显示。...绘制生存曲线时需要将每个个体的生存天数显示出来，将每个个体定义为 1，如共有 2个个体生存天数为 2 个月，则应在 X 轴（Months）中写出 2 个 2，Y 轴中每个个体均定义为 1。...此外，对照组和实验组 Y 轴应写在不同列中，数据输入后我们即可查看到软件的统计结果，点击 Results 中「Curve comparison」可看到，软件采取的统计方法为「Gehan-Breslow-Wilcoxon

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为什么String选择数字31作为hashCode方法乘子?

背景某天，我在写代码的时候，无意中点开了 String hashCode 方法。然后大致看了一下 hashCode 的实现，发现并不是很复杂。...但是我从源码中发现了一个奇怪的数字，也就是本文的主角31。这个数字居然不是用常量声明的，所以没法从字面意思上推断这个数字的用途。后来带着疑问和好奇心，到网上去找资料查询一下。...也就意味着会在图上显示超过23万个散点，如果不出意外的话，这23万个散点会聚集的很密，有可能会变成一个大黑块，就失去了可视化的意义了。...所以这里选择了另一种可视化效果更好的图表，也就是 excel 中的平滑曲线的二维散点图（下面简称散点曲线图）。当然这里同样没有把23万散点都显示在图表上，太多了。...所以在实际绘图过程中，我将哈希空间等分成了64个子区间，并统计每个区间内的哈希值数量。最后将分区编号做为X轴，哈希值数量为Y轴，就绘制出了我想要的二维散点曲线图了。

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R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

绘制第一个散点图 ####第一个图 x <- runif(50,0,2) y <- runif(50,0,2) plot(x, y, main="我的第一个散点图", sub="subtitle",...分别表示水平（x轴）和垂直（y轴）坐标的数字向量； boxplots # 如为x，则在下方绘制水平x轴的边界箱线图；如为y，则在左边绘制垂直y轴的边界箱线图； # 如为xy，则在水平和垂直轴上都绘制边界箱线图...# 分组变量或因子；使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups # 为TRUE，则按分组拟合回归线； xlab、ylab # x轴和y轴标签； log # 绘制对数坐标轴； jitter...merge # 逻辑词或字符；默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则在同一绘图区域合并多个y变量； # 字符为"asis"或"flip"，如为"flip"，则y变量翻转为x...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

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Qt的QChartView实现缩放和放大功能

恢复的话重新设置下轴的最大最小范围setRange即可。这里介绍下鼠标左键单击实现恢复的办法：自定以一个MyChartView，继承自QChartView。...把qcustomplot.cpp和qcustomplot.h拷贝到工程目录下，在项目中点右键添加现有文件，把两个文件加入工程。...这时pro文件会添加上qcustomplot.cpp和qcustomplot.h，如果Qt版本在5.0以上，需要在.pro文件中的QT变量加上printsupport，QT += printsupport...：-1 ~ 1 y[i] = x[i] * x[i];// y轴数据范围：0 ~ 1 } // 添加一个曲线图QGraph, customPlot->addGraph...）的画笔颜色和粗细 customPlot->xAxis->setLabelColor(Qt::red);// 只有设置了标签，轴标签的颜色才会显示 customPlot->xAxis->

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R语言之 ggplot 2 和其他图形

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。...变量 am 在原数据集里是一个数值型变量（取值为 0 和 1），实质上它应该是一个分类变量，因此我们先把它转换为一个二水平的因子。...除了直方图和密度曲线图，箱线图也经常用于展示数值型变量的分布，尤其多用于各组之间分布的比较。...该数据集包含 3 个数值型变量 Girth、Height 和Volume。我们分别以这 3 个变量为坐标轴绘制三维散点图，结果如下图所示。...参数 angle 用于设置 x 轴和 y 轴的角度。需要注意的是，用静态的三维散点图描述 3 个变量之间的关系时，可能会受到观察角度的影响。

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