var flag = true; function onlyOne() { if(flag) { "这里是要执行的代码"; } flag = false//该方法是控制函数仅执行一次
在开发项目过程中，为了方便调试代码，经常会向stdout中输出一些日志，默认的这些日志就直接显示在了终端中。...而一般的应用服务器，第三方库，甚至服务器的一些通告也会在终端中显示，这样就搅乱了我们想要的信息。...书写格式，和相关说明如下: 1 格式：\033[显示方式;前景色;背景色m 2 3 说明： 4 前景色 背景色 颜色 5 ------------...--采用终端默认设置，即取消颜色设置--> 举例： print('\033[1;31;40m') print('*' * 50) print('*HOST:\t', 2002) print('*URI:
PowerBI 的数值标签从 2022 年 8 月开始支持动态颜色了。 首先，需要下载最新版的 Power BI Desktop。...度量值如下： View.Color = 注意 这里的 DAX 用到的《BI 真经》视图型计算方法，不再重复。...这样就可以通过度量值，动态标记颜色，如下： 扩展创意用法 太多标签比较乱，可以仅仅显示需要的标签。...创建度量值： View.Color.OnlyMAX_MIN = 利用技巧："#00000000" 设置透明度，让颜色不再显示。则可以得到效果： 总结 动态标签颜色又可以做很多事情了。...快来试试增强自己的报表效果吧。
2、找到keras在tensorflow下的根目录 需要特别注意的是找到keras在tensorflow下的根目录而不是找到keras的根目录。...一般来说，完成tensorflow以及keras的配置后即可在tensorflow目录下的python目录中找到keras目录，以GPU为例keras在tensorflow下的根目录为C:\ProgramData...找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类 以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在开发项目过程中，为了方便调试代码，经常会向stdout中输出一些日志，默认的这些日志就直接显示在了终端中。...而一般的应用服务器，第三方库，甚至服务器的一些通告也会在终端中显示，这样就搅乱了我们想要的信息。...书写格式，和相关说明如下: 1 格式：\033[显示方式;前景色;背景色m 2 3 说明： 4 前景色 背景色 颜色 5 ------------...--采用终端默认设置，即取消颜色设置--> 举例： print('\033[1;31;40m') print('*' * 50) print('*HOST:\t', 2002) print('*URI:...http://127.0.0.1') print('*ARGS:\t', 111) print('*TIME:\t', '22:28') print('*' * 50) print('\033[0m') 控制输出间隔
在MySQL中实现数据的时间戳和版本控制，可以通过以下两种方法来实现：使用触发器和使用存储过程。...MySQL支持触发器功能，可以在数据库中的表上创建触发器，以便在特定的数据事件（插入、更新或删除）发生时自动执行相应的操作。因此，我们可以使用触发器来实现数据的时间戳和版本控制。...1、创建表和触发器 首先，创建需要进行版本控制的表，例如： CREATE TABLE `users` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name`...-+-----------------+---------------------+---------------------+---------+ 除了使用触发器，我们还可以使用存储过程来实现数据的时间戳和版本控制...在MySQL中实现数据的时间戳和版本控制，可以通过使用触发器和存储过程两种方法来实现。无论采用哪种方法，都需要在设计数据模型和业务逻辑时充分考虑时间戳和版本控制的需求，并进行合理的设计和实现。
一、简介 上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明； 二、各基础图形 2.1...我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...fill=factor(class))) p + geom_boxplot() 为我们的填充设置透明度，并将边框也赋以对应的颜色： p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy,...~cut) p 2.8 curve()与segment() 有时候我们需要在已绘制的图形中添加线段、曲线、小箭头之类的注解，这时候就可以用到ggplot2中的geom_curve()与geom_segment...()，他们的主要参数类似，需要在aes()中定义起点坐标x、y，以及终点坐标xend、yend，如需要线段或曲线上带有小箭头，则额外定义参数arrow即可，箭头方向由之前的起点终点决定： data <-
3. ggplot2的函数介绍： ggplot2里的所有函数可以分为以下几类： 用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等） 初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）...aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式 图形属性（aes）横纵坐标、点的大小、颜色，填充色等 几何对象函数 描述 geom_abline 线图...彩虹图（在连续的x值上表示y的范围，例如Tufte著名的拿破仑远征图） geom_rug 触须 geom_segment 线段 geom_smooth 平滑的条件均值 geom_step 阶梯图 geom_text...scale_gradient 两种颜色构建的渐变色 scale_gradient2 3中颜色构建的渐变色 scale_gradientn n种颜色构建的渐变色 scale_grey 灰度颜色 scale_hue...中重要的图层控制对象，因为它负责图形渲染的类型。
“今天又是一篇Python可视化的好文。用过R语言的都知道ggplot2画出来的图表是极其舒适的，从配色到线条，都十分养颜。...之前我用过Python来画图，原始状态下的图表真的是难以入目，难登大雅之堂。今天，文章介绍了一个库，叫 plotnine，是可以实现ggplot2的功效，具体怎么玩？...Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python....It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar...Making Plots With plotnine (aka ggplot), 2018. https://monashdatafluency.github.io/. [2] J.
本文会介绍两类知识，一类是如何在 .NET/C# 程序中方便地调用 Win32 API，另一类是在控制台程序中开启 Windows 消息循环。...实施 基本框架代码 于是，我们控制台程序中最关键的框架代码如下： // 监听系统的前台窗口变化。...获取窗口的各种信息 为了让 Program.cs 中的代码更简洁一些，我们创建一个 Win32Window 类，用来辅助我们获取特定窗口的各种信息。...，那么就可以得到下面的效果： 关于如何在控制台中输出表格（并实现中英文字符对齐显示），可以阅读我的另一篇博客。....NET/C# 程序如何在控制台/终端中以字符表格的形式输出数据 - walterlv 开源项目 本文的代码已经开源在 GitHub 上，感兴趣可以去项目中阅读更新的代码： https://github.com
但是，并非所有情况都可以通过 Plotly 的默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。“性别”列用于使用颜色参数对图中的标记进行颜色编码。 ...这些参数控制图上显示的图例的颜色和字体大小。 最后，使用 Plotly 中的 show（） 函数显示绘图。...Python 中手动将图例颜色和图例字体大小添加到绘图图形中。...在 Plotly 图形中包含故事是数据可视化的重要组成部分。如果在某些情况下默认设置不足，则可能需要手动调整图例颜色和文本大小。
p=25075 本文显示如何填充 图表中两条交叉线之间的区域。 让我们尝试用ggplot2绘制这个图 ....在 ggplot2 中可以填充两条线之间的区域，但是由于我们需要线段具有不同的颜色，因此需要一些额外的工作。...> ggplot + geom_ribbon 为了改变两条线交叉点的填充颜色，需要计算交点。...> cross\[which\] <- NA >segment <- findIntval 为了使 ggplot2 能够在每个线条交叉处改变填充颜色，它需要知道每个彩色区域的起点和终点。...) + geom_ribbon 每个区间都填充了不同的颜色，但我们希望将填充颜色的数量限制为两种。
数据选择适当的标准化，例如，除pH外，所有环境数据进行log处理。 2. 所需程序包 ggplot2、plspm、vegan、ggrepel 3....如图： 4.2 作图-路径图 新建AI画布（180×180 mm，出血2 mm），采用不同形状和颜色的模块，并用带箭头线段连接，线段粗细为4.1中计算的线宽pt。...沿路径方向添加直接路径系数，路径系数与线段之间间距保持半个字符间距，并位于线段中心处。路径系数字体大小≥ 8 pt。...中的总效应柱状图依次复制到4.1路径图的AI画板中，各柱状图设置为上边缘对齐； 柱状图中横坐标修改为对应模块名称，并将柱状图颜色修改为与路径图4.2中相对应的颜色； 柱状图的x和y轴坐标刻度数字字体大小设置为...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
要说ggplot2中那些使用不多但是却功能强大的图层函数，我首先想到的就是geom_rect、geom_linerange、geom_segment、geom_ploygon。...这四个函数分别定义了ggplot2中的矩形图、垂直线图（线范围图）、线段图、几何多边形图。...geom_rect() geom_rect()一般用于制作自定义矩形，仅需在美学映射中指定每一个矩形在坐标系统中的左边界、右边界、下边界、上边界即可。...geom_segment() geom_segment通常用于制作直线段图，路径图、放射线图等，思路也很简单，只需要指定每一条线段的起点坐标、终点坐标即可。 即分别制定x,y,xend,yend。...它的思路是我们对象看成是若干个闭合多边形，每一个闭合多边形通过一组有序点坐标进行首尾连接，之后再按照事物真实的隶属关系对group(闭合多边形)进行二次分组，按照有意义的组别进行颜色映射。
image.png 在一个交流讨论群里看到有人讨论这个图，很早之前就看到过这个图，当时记得有一个现成的R包可以做。如果让自己使用ggplot2来实现当时还真没有思路。...现在有一些思路，这个就是点 和 线段 的组合，把握好坐标位置就好了 但是这个图里的线段是带有弧度的，之前画图的线段都是直线，所以就查了一下ggplot2画带有弧度的线段的办法，找到了参考资料 Line...segments and curves — geom_segment • ggplot2 (tidyverse.org) 没有弧度的线段使用的是geom_segment()函数 有弧度可以使用geom_curve...()函数 下面是一个小例子 library(ggplot2) b <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point() df <- data.frame(...geom_segment(aes(x = x1, y = y1, xend = x2, yend = y2, colour = "segment"), data = df) image.png 这里有一个参数可以控制弧度
ggplot2 Extension 转自：生信宝典(Bio_Data)，不一样的生信学习平台。 “ ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。...许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。...旋转你的树状图、删除网格背景、倒转scale，画三角线段，创建diana和Agnes聚类图，等等。结合dendextend和ape包来完全控制你的树状图。 ?...，但它的构建是为了与ggplot2一起使用，这就意味着有很多东西可以让我们控制矩阵的外观，从改变颜色、形状或大小(如下面的圆形矩阵)，到添加系数标签，根据层次聚类重新排列矩阵等等，具体见 ggcorplot...但在描述性统计分析中，雷达图正在被越来越多的人使用，适用于显示三个或更多的维度的变量。 ?
2-移除图例标题 theme(legend.title = element_blank())，我们也可以在labs 中，按照aes 定义的对应内容，直接创建空白的名称： ggplot(chic, aes...+ labs(x = "Year", y = "Temperature (°F)") image.png 6-定义图例标记 guides 函数的color 属性专门设置图例颜色标记，比如标记大小...中定义color 属性： ggplot(chic, aes(x = date, y = o3)) + geom_line(color = "darkorange2") + geom_point...搜了一圈，发现参数：key_glyph 比如：key_glyph = draw_key_rect，就只会画出图例的背景颜色。新问题来了。那么该如何解决tile 图的内部线段呢？...问题来了 在[[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] 中我提到过，下面这个图： 这样的好处是，注释柱可以堆叠在一起，比较节约空间；但是，不同类型的色块柱的图例却会“缝合”在一起
虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景： 简单了解数据分布，几个字母搞定； 前人的绘图代码是base 跑的。...中的参数来对图形进行修改： cex # 图形属性的缩放倍数，默认为1，如1.5 为原来的1.5倍。...颜色 col # 默认绘图颜色，如 col = c('red', 'blue') col.axis # 坐标轴刻度的颜色 col.lab # 坐标轴的名字颜色 col.main # 标题的名字颜色 col.sub...（十二分之一英寸） 颜色 在R 中，对于颜色，我们还可以通过颜色下标、十六进制的颜色值、RGB值及HSV值来设定。...1:5) > abline(h=seq(1,10,2)) image.png 另外，我们可以添加自定义的线段，如开始前中举例的拟合的线段： > abline(lm(mpg~wt)) # 添加直线，为两个变量拟合结果
简单的小例子 library(extrafont) fonts() ggplot(df,aes(x=A,y=B,color=D))+ geom_point(aes(shape=D),size=10)...image.png 添加拟合方程的R2的写法 ggplot(df,aes(x=A,y=B,color=D))+ geom_point(size=5)+ annotate("text",x=3,y...image.png 公众号一位读者留言问 自己的数据是经过计算的的只有分位数和中位数的数据，应该如何画箱线图？我自己能想到的一个办法是利用annotate()函数画线段，将其组合成为一个箱子。...下面举一个简单的小例子 library(ggplot2) ggplot()+ annotate(geom = "segment",x=1,xend=1.5,y=1,yend=1)+ annotate...image.png 当然问题又来了，如果是这样作图应该如何填充颜色呢？ 应该还有其他办法可以实现，问题先留在这里，想到解决办法再来补充
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