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如何在 SwiftUI 中创建条形图

系列文章 如何在 SwiftUI 中创建条形图 SwiftUI 中的水平条形图 在 iOS 16 中用 SwiftUI Charts 创建一个折线图 在 iOS16 中用 SwiftUI 图表定制一个线图...，该视图为每条数据创建一个条形图。...10) Spacer() } .padding() } } } 结语 在 SwiftUI 中组合矩形来创建条形图是比较容易的...SwiftUI 是一个很好的平台，用于创建视图和快速重构独立的子视图。在 SwiftUI 中构建条形图需要做一些工作，随着使用数据来试用条形图，可以确定更多的定制化。...使用 GeometryReader 可以创建适应更多可用环境的条形图。在这篇文章中，我们创建了一个简单的条形图，有数值，下面有标签，还有图表的标题，下一步就是分离出 x 轴和 y 轴。 - EOF -

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python中画雷达图_如何在Excel中创建雷达图

在Excel中创建雷达图非常简单。 在本文中，我们将向您展示如何创建两种类型的雷达图：常规图(如上面的图)和填充图(如下面的图，它填充区域而不是仅显示轮廓)。    ...在第一个示例中，我们将创建一个雷达图，显示所有三位培训师的评估。    ...在第二个示例中，我们将仅为其中一名教练创建一个填充雷达图。 在此示例中，我们将使用Keith。    First, select the range of cells that you need....当您仅使用一个数据序列创建雷达图时，轴不会像上一个示例那样从零开始。 而是，最小界限将是所选单元格范围内的最小数字。 在我们的例子中，最小界限为4.4，比Keith的最低分数低一个刻度。    ...在Excel中创建雷达图很简单，但是要充分利用它们可能需要额外的注意。 将来它们可能是对Excel报告的有用补充。

2.3K20

如何在 seaborn 中创建三角相关热图？

在本教程中，我们将学习在 seaborn 中创建三角形相关热图;顾名思义，相关性是一种度量，用于显示变量的相关程度。相关热图是一种表示数值变量之间关系的图。...它提供了几个图来表示数据。在熊猫的帮助下，我们可以创造有吸引力的情节。在本教程中，我们将说明三个创建三角形热图的示例。最后，我们将学习如何使用 Seaborn 库来创建令人惊叹的信息丰富的热图。...语法 这是创建三角形相关热图的语法。...sns.heatmap（） 创建了一个热图。...使用Seaborn创建热图对于必须探索和理解大型数据集中的相关性的数据科学家和分析师非常有用。借助这些热图，数据科学家和分析师可以深入了解他们的数据，并根据他们的发现做出明智的决策。

26810

如何在.NET电子表格应用程序中创建流程图

在企业环境中，高管和经理利用流程图来规划业务流程，使他们能够识别瓶颈、优化生产力并增强决策能力……用例列表不胜枚举。然而，一个新的问题出现了，这些流程图由谁来维护？流程图如何共享或协作？...使用什么软件来创建它们？ 为了解决上述的问题，今天小编就为大家介绍如何在.NET WinForms 应用程序中使用电子表格设计器组件在运行时创建形状操作流程图。...在.NET WinForms 中创建流程图 在.NET WinForms 中创建流程图可分为以下8个步骤： 设置.NET WinForms 项目 启用增强形状引擎 将形状添加到电子表格流程图 将文本添加到形状...操作步骤如下方动图所示： 8.在 .NET WinForms 应用程序中保存并显示流程图 设计完流程图之后，就可以将设计器中的电子表格应用到 WinForms 应用程序了。...最终还可以将应用程序中创建的 .NET 流程图导出为 Excel (.XLSX) 文件，或使用 Spread Designer 的导入和导出功能导入现有的 Excel 文件流程图。

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Science：人类睡眠中的神经电生理，血液动力学和脑脊液振荡的耦合

此外，CSF信号在睡眠过程中在时间上紧紧耦合到皮层灰质BOLD振荡（图3，A和B），表现出很强的反相关性（在滞后2s时最大r=-0.48，P<0.001）。...我们计算了脑电图和脑脊液之间的最佳拟合脉冲响应（图4D）并且发现将脑电图与该脉冲响应进行卷积可以显著预测脑脊液动力学（zero-lag r=0.23，交叉验证r=0.22±0.07）。...为了检查这种EEG-CSF耦合是否与睡眠中CSF波的出现特别相关，我们测试了EEG对CSF波最大的部分中CSF动态的预测情况。...（F）枕叶EEG的平均功率谱密度（PSD）证实了睡眠中的慢delta功率，而不是清醒的高α功率。...（I）这种睡眠选择功率增加是特定于心室ROI的，在相邻大小匹配的对照ROI（n=11位参与者）中未观察到。 ? 图2.对应于〜0.05Hz的脑脊液搏动的心室信号。

1.7K20

R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码

）在生态学中的应用以及如何在R中实现它们是一个广泛且深入的主题。...这篇文章主要是为了展示如何拟合GLMM、如何评估GLMM假设、何时在固定效应模型和混合效应模型之间做出选择、如何在GLMM中进行模型选择以及如何从GLMM中得出推论的R脚本。...同时提到了其他分析方法，如AIC（赤池信息准则）。 接下来的代码计算了线性混合效应模型mod1_lmer的条件R平方。...在此设置中，已知存在测试效果，因此每个阳性测试都是真正的阳性，每个阴性测试都是 II 类错误。可以根据步骤 3 的成功和失败次数计算测试的功效。 教程 本教程使用包含的数据集。...参数引导测试 可能是最终分析的首选。但是，更快的 _z -test 更适合学习使用该包以及在功效分析期间进行初始探索性工作。 增加样本量 在第一个示例中，估计功率很低。

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CVPR 2020 | 视觉-语言导航新篇章：真实场景下的远程物体定位导航任务

图 1 REVERIE任务示例 图1给出了该任务的一个示例，机器人被随机放置在一个位置，然后给予一个与远处物体相关的指令，如‘Bring me the bottom picture that is next...图 2 指令长度分布（左），物体数量分布（右） 图2左图展示了指令的长度分布。可以看出，大部分指令具有10～22个单词。最短的指令只有3个单词，如‘flush the toilet’。...图 3 指令词云（左）目标物体词云（右） 图3以词云的形式展示了指令中不同单词出现频率的相对大小，以及目标物体中各类物体出现的相对频率（字体越大，占比越高）。...数据集划分：数据集划分为训练、验证和测试三部分，每部分划分与R2R数据集保持一致。这为后续工作同时利用R2R中详细的导航指令以及本工作的简洁指令提供支持。...另一方面，前沿导航算法（如FAST-short）在Val Seen上取得了30%左右的成功率，但是在Unseen场景下最高只有7%的成功率。

1.5K20

科学瞎想系列之一一八 异步电机的电流圆图

本期老师就给BOSS们解一下此惑，从异步电机哪来的“圆图”开始，详细说说这个“圆图”的画法、“圆图”上能够反映哪些运行参数信息、如何在这个“圆图”上求解各种运行参数等等，相信BOSS们看完本文，会茅塞顿开...由欧姆定律可知，电路中的电流： I=U/Z=(U/X)•(X/Z) =(U/X)•sinφ ⑴ 式中：Z为电路中的阻抗，Z=(R²+X²)^½；R为电阻；X为电抗；φ为功率因数角，sinφ=X/Z。...+R2′/s)+j(X1σ+X2σ′) 在等效转子支路中，电抗X1σ+X2σ′是恒定不变的，而电阻R1+R2′/s则是随着转差率s的变化而变化的，仅从这个等效转子支路看，就相当于图1(a)简单...具体作图步骤如下： ① 由空载试验测出空载电流I10及空载功率P10，空载功率P10中包括了空载定子铜耗m1•I10²•R1、铁耗pfe和机械耗pΩ，即： P10=m1•I10²•(R1+Rm...，作出多个不同的电流圆图，如运行圆、最大转矩圆、起动圆等，不同的状态用不同的圆图来分析；其三是虽然作图比实际试验简便易行，但毕竟作图也是一种繁琐仔细的活，特别是要画很多电流圆图时，还需要BOSS们静下心来

2.1K40

一种基于机器学习的自动化鱼叉式网络钓鱼思路

攻击者会花时间了解攻击目标，包括姓名、邮箱地址、社交媒体账号或者任何在网上参与过的内容等。...该模型采用鱼叉式网络钓鱼渗透测试数据进行训练，为提升点击成功率，还动态嵌入从目标用户和转发或关注用户处抽取的话题，并在发送推文时@攻击目标。 ? 图3 SNAP_R递归神经网络简介 2....在SNAP_R模型中，采用了马尔可夫模型和长短期记忆LSTM（LongShort-Term Memory）递归神经网络构造推文内容。...通过对90名用户进行测试发现：该自动化鱼叉式网络钓鱼框架的成功率为30%~60%；大规模手动鱼叉式网络钓鱼传统上的成功率为45%，而广撒网式钓鱼只有5%到14%的成功率。...图6 SNAP_R递归神经网络 三、 总结 作为人们网络生活的重要组成部分，Twitter、Facebook等社交网站成为黑客攻击的重灾区。

1.4K10

科学家首次用AI造了一个宇宙！无需调参，几毫秒生成

研究人员表示，D3M在处理训练数据中未发现的参数变化方面具有非凡的能力，这使得它成为一个特别有用和灵活的工具。除了模拟其他力，如流体动力学，研究团队希望了解更多关于模型是如何运作的。...图3：FastPM（橙色），2LPT（蓝色）和c（绿色）（顶部）的位移和密度功率谱; 传递函数 - 即预测的功率谱与ground truth（中部）之比的平方根; 以及1–r 2，其中r是预测场与真场（...结果是1,000个测试模拟的平均值。从大到中，D3M预测的传递函数和相关系数接近完美，明显优于基准2LPT。（B）对于几个三角形配置，两个3PCF的多极系数（ζ1（r1，r2））（与目标）的比率。...图5：与图3A类似，除了在不改变训练集（具有不同的宇宙参数）或训练模型的情况下，改变宇宙参数时，测试两点统计量。当在不同的As（A）和Ωm（B）上测试时，显示了来自D3M和2LPT的预测。...他们展示了传递函数 - 即预测功率谱与ground truth（上）之比的平方根 - 和1-r 2，其中r是预测场与真实场（下）之间的相关系数。

64520

科学家首次用AI造了一个宇宙！无需调参，几毫秒生成

研究人员表示，D3M在处理训练数据中未发现的参数变化方面具有非凡的能力，这使得它成为一个特别有用和灵活的工具。除了模拟其他力，如流体动力学，研究团队希望了解更多关于模型是如何运作的。 ?...图3：FastPM（橙色），2LPT（蓝色）和c（绿色）（顶部）的位移和密度功率谱; 传递函数 - 即预测的功率谱与ground truth（中部）之比的平方根; 以及1–r 2，其中r是预测场与真场（...结果是1,000个测试模拟的平均值。从大到中，D3M预测的传递函数和相关系数接近完美，明显优于基准2LPT。（B）对于几个三角形配置，两个3PCF的多极系数（ζ1（r1，r2））（与目标）的比率。...图5：与图3A类似，除了在不改变训练集（具有不同的宇宙参数）或训练模型的情况下，改变宇宙参数时，测试两点统计量。当在不同的As（A）和Ωm（B）上测试时，显示了来自D3M和2LPT的预测。...他们展示了传递函数 - 即预测功率谱与ground truth（上）之比的平方根 - 和1-r 2，其中r是预测场与真实场（下）之间的相关系数。

57330

Nat. Commun. | 利用深度学习改进蛋白质结合物设计

作为对AF2在单体结构建模方面效用的初步测试，作者评估了AF2预测五个小型结合物结构的能力，这些结构已经在实验中解析出来（用于与TrkA、FGFR2、IL-7Rɑ和SARS-CoV-2 Spike蛋白结合的设计...图 2 前瞻性分析 图1中的回顾性分析表明，将AF2或RF2纳入设计流程作为最终评估过滤器可能会显著提高设计成功率。...对于所有四个靶标，AF2过滤的设计集中成功率（成功数/测试设计数）要比Rosetta过滤的设计集高得多（图2）。...因此，AF2过滤在前瞻性测试中表现如预期，提高了成功率（对于物理基础过滤成功的靶标），并扩大了可以生成成功小型结合物的靶标集。...因此，AF2过滤在前瞻性测试中表现如预期，提高了成功率（对于物理基础过滤成功的靶标），并扩大了可以生成成功小型结合物的靶标集。

37430

J. Chem. Theory Comput. | AI驱动的柔性蛋白-小分子复合物建模

图 2a,b 显示了两个样本，图 2c,e 显示了两个测试集的成功率。...如表 1 所示，在交叉对接任务中，FlexPose 的表现大大优于所有测试方法，在重对接任务中，FlexPose 的准确率也与最好的测试方法相当。...图 2a 中的红圈显示了apoY365与原生配体构象之间的冲突，预测结果改善了这一冲突，此外在预测中还建立了非共价相互作用（如π-π堆叠）。...模型在分子层级上的ENS-factor与rmsd（图 5e）之间的 Pearson R值为-0.61，原子层级的ENS-factor与原子位置误差（图 5f）之间的 Pearson R 值为-0.54。...这些结果表明 ENS 因子可以代表预测中的潜在误差，为进一步的结构分析（如非共价相互作用）提供直接的视觉参考。

31450

为什么你原理图总画不好？17个技巧要知道

此外，一个优秀的原理图，还会考虑可测试性、可维修性、BOM表归一化等。 1 分模块 如上图所示，用线把整张原理图划分好区域，和各个区域写上功能说明，如：电源、STM32等。...也可以写其它参数，如：输入电压范围，适用的温度范围，甚至是数字电路中的真值表等。 3 电阻/电容/电感/磁珠的注释 （1）电阻 如上图所示，每个电阻都写上阻值、精度。...这里可以使用电感、磁珠或者0R电阻，视具体情况而定。 但是也有特殊情况，如果负载特别大，需要的串入的元件功率很大，成本增加太多，也是划不来的，这时，可以不加。...如上图所示，圆圈中可放置0R电阻，使用F103时，把0R焊上，电容不焊。使用F407时，把电容焊上，0R不焊。 当然，也可以预留其它电路，要举一反三。...如果原理图是设计成这样，则不会烧坏元件，因为3.3V电源也就加在GPIO口上而已。 要做防呆，可以使用防呆的座子，如：USB座、航空接口等。 也有另一种方法，对称设计法。

48450

【重磅】百度通用 AI 大突破，智能体通过交互式学习实现举一反三

通过探索环境，智能体同时学习环境的视觉表示，语言的句法和语义，以及如何在环境中给自己导航。智能体的整个框架使用梯度下降端到端地从零开始训练。...我们在三个不同的命令条件下测试智能体表现，其中两个要求智能体能够推广去解释从未见过的命令和词汇，而且框架的结构是模块化的，以便其他模块（如视觉感知模块和动作模块）在这种情况下仍然可以正常工作。...图12：bypassing long walls的例子。在每一个通道中，只有三个关键的步骤得到了展示。 我们计算了成功率，其中成功指的是智能体要在每一个session规定的时间内抵达目标定位。...表1：成功率（%），（a）我们的框架和SimpleAttention（SA）在不同训练命令条件（列）下的四个子任务的分解率。最后四行显示包含测试session，包含训练中没有看到的命令。...，2016]那样的 3D 环境中。这将会提出一些新的挑战，例如，视觉感知和几何变换将更加难以模拟。我们希望目前的框架为如何在 3D 环境中训练类似的智能体提供一些初步的思考。

1.1K90

NeuroImage Clinical：EEG神经反馈对ADHD患者的α波振荡、注意力和抑制控制的影响

研究发现ADHD儿童EEG普遍偏慢，其特征是低频节律波(如θ波4-7 Hz)功率增加和高频的节律波的功率(如β 14–25 Hz )。...试次:r = 0.568, p < 0.01) (图6B) 。...图7中提出的U形模型表明，将α波功率(及E/I平衡)正常化到健康人群水平将会改善高和低α波生物型的抑制行为的表现。...目前为止，在成人ADHD静息态α波功率研究中没有一致的模式出现。与儿童ADHD的EEG中的慢速信号一致，表现为低频节律波(如delta、theta)的功率增加。...之后的研究需要使用更大的患者和对照样本进行，且最好包括高α波 ADHD生物型，以充分测试图7中提出的E/I归一化模型。 结论 该研究发现，与对照组相比，基线及实验条件下，ADHD被试相对α波功率减弱。

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脑电分析系列| Python机器学习算法随机森林判断睡眠类型

训练：对Alice的睡眠数据进行训练； 测试：利用训练结果对Bob的睡眠数据进行测试，判断其睡眠类型。...raw_train.info['sfreq']) # 保留颜色代码以便进一步绘制 stage_colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'] 根据注释中的事件从数据创建...在本节的其余部分中，将基于特定频带中的相对功率来创建EEG特征，以捕获数据中睡眠阶段之间的差异。...，根据特定频带中的相对功率提取脑电图特征，从而能够根据脑电图信号预测睡眠阶段。...def eeg_power_band(epochs): """脑电相对功率带特征提取 该函数接受一个""mne.Epochs"对象， 并基于与scikit-learn兼容的特定频带中的相对功率创建

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