不可否认的是里面的优秀资源确实不少,比如;https://rpubs.com/Mentors_Ubiqum/geom_col_1 一步步带你绘制各种各样条形图:
有一些不食人间烟火的评论,说这样的包对大家的技术进步并没有如何作用,仅仅是傻瓜式修改代码。它们也不过是另外一种封装,并不能有助于用户对ggplot2语法的理解。
看到这张图是不是眼前一亮的感觉,觉得你的预后类型文章就差这一张图了呢?那么恭喜你,看完这个帖子就能将它收入囊中了。
plt.plot() 方法可以将给定的数据绘制成图片,再用 plt.show() 将图片展示出来
其实我们做分享这近十年,很多资源都是反复分享了,只不过呢很多小伙伴都是关注咱们《生信技能树》时间不长,所以很有必要再次把以前推荐的资料重新发一次。比如:sthda网站的ggplot核心图表示例:
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是一种降维方法,也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。在上一次教程中,我们教大家如何绘制二维主成分分析图,不过有时候二维的平面没有办法展示出样本之间的差异,所以需要用更多维度,比如三维主成分分析图来展示。今天的教程,我们以一篇发表在Blood (IF = 16.562)上的文章为例进一步解读PCA的图形绘制。在这个实例中,通过对芯片表达谱数据进行PCA分析,观察前三个PC(PC1, PC2, PC3),可以看出细胞按照不同来源:peripheral blood (PB),bone marrow (BM), 和lymph nodes (LN)分成三组。
http://www.jianshu.com/u/51d1fd73fb72
随着客户的需求越来越“百变”,最近在做大屏设计的葡萄陷入了困境。 近期客户提出的需求是想在BI工具中增加 “路线地图”展示功能并进行数据分析。 不仅如此,这个“路线地图”还要兼具实用的功能与美观的动效,典型的“既要又要”系列。但是这对于我们的设计师葡萄来说,难度就有些大了。 静态图片展示不困难,可要让这地图动起来,确实有一些难度。 所以我们就将该问题拆成两部分,来解决这个问题。首先,我们需要一个路线地图工具。
excel是老牌的数据可视化软件了,很多方面都已经很完美了,很多的图表都可以轻松绘制出来,但如果想要做的好看,就需要一些技巧了。
现在有这么一个需求,在一个宽940px,高660px的区域内,里面有一张图,其图大小不确定,可能高大于宽,可能宽大于高,问题是要让这张图片在区域内能正常显示,比例不失调。
记得以前我刚开始学某项新技术的时候,我都会先大量搜集该项技术相关的学习资料,其中包括视频、书籍、博客等资源,然后再根据这些资源绘制一个详细的思维导图,结合这张图,在脑中搭建一个相对完整的学习框架。
大家好,今天是520 相信大家这几天也看了很多用Python表白的文章 前几天我也分享了一篇? 备战520|Python花式表白的几种姿势 其实内容都大同小异 无非是画个爱心或者制作一个GUI页面
我们在上一篇文章 《破解大众点评的字体加密》中提到了,大众点评只是静态字体加密,这次我们抱着学习的态度以猫眼电影为例讲讲如何破解字体动态加密。
介绍一个带加载功能的按钮控件的实现原理,加载动画来自于CircularProgressDrawable
为了节省版面,我们通常会将多张图片合成一张图,在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。
雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,应用场景非常多。
为啥要选择铁锈呢,因为我那个时候电脑上也没有其他的图片,就找到一张铁锈的图片,所以就有了开头的铁锈测试法。
在游戏开发中,通常对于性能的处理是比应用型的App要敏感一些.游戏中的操作往往比较频繁而且多数都需要立刻响应,若是性能问题导致用户体验卡顿,算是比较糟糕的情况了,对于大型游戏开发公司来说,会有专门的团队(也可能是个人)处理性能优化,其重要性不言而喻.在cocos2d的项目开发中,性能调节的入手点往往都是最先由纹理开始的.下面我们就来讲一下纹理的基础知识.
导读:麦克阿瑟“天才奖”获得者Trevor Paglen训练AI算法,他的展览项目“看不见的图像的研究”(A Study of Invisible Images),反向展示AI如何认识世界。在此过程中,他注意到一些问题,比如作为业界标准的ImageNet数据集中,有很多图像带有奇怪的标签,如今计算机视觉界中使用最多的一张女性图像来自《花花公子》,类似这样的数据问题以不显眼但深刻的方式影响着AI研究、应用和AI元素越来越多的整个社会。 日前,一系列令人着迷的图像显示了计算机在被输入西方文学、哲学和历史作品中的
再比如前面笔记两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制提到的两次差异分析结果的对比,就使用了ggpubr包的ggscatter函数绘制了相关性散点图:
【新智元导读】麦克阿瑟“天才奖”获得者Trevor Paglen训练AI算法,他的展览项目“看不见的图像的研究”(A Study of Invisible Images),反向展示AI如何认识世界。在此过程中,他注意到一些问题,比如作为业界标准的ImageNet数据集中,有很多图像带有奇怪的标签,如今计算机视觉界中使用最多的一张女性图像来自《花花公子》,类似这样的数据问题以不显眼但深刻的方式影响着AI研究、应用和AI元素越来越多的整个社会。 日前,一系列令人着迷的图像显示了计算机在被输入西方文学、哲学和历史
Meteva程序库由国家气象中心预报技术研发室检验科负责研发,是面向气象预报产品及中间产品进行全面检验评估所需要用到函数和功能的集成。它是国内第一款专门用于气象预报检验的Python程序库。
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平,不愿意动手实战,提高自己。对这样的小白来说,各种拥有操作界面的软件可能是更适合,比如orgin和prism等等,其实R里面也有类似的骚操作,比如新手绘图一站式R包 ggpubr ,你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件:
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感觉还挺好玩的,上面两个源码已经整理完毕,拿走替换掉图片文字就能用,感兴趣的读者可以下载(链接:https://pan.baidu.com/s/1ZDHGmStbz3VC0JZH5xczVg 密码:px5o)
大数据文摘作品,转载需授权 编译: 郭姝妤 姚佳灵 校对:吴怡雯 你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动,现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告,对整个工作感觉好极了,除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。 就算数据的其余部分很吸引人,你知道老板总是会不自觉地把注意力集中到那张表述不太清楚的幻灯片上。虽然你可能不喜欢那样,但是我们认为任何活动最重要的部分是在所有工作都做完了才到来的。换句话说,那张图是十分重要的。 当然,做一张简单的图表很容易,但是要让你的下次
上周对线上某几个磁盘进行了fio硬盘性能测试,测试完成之后的结果需要绘制成图像展示出来。我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法,找到了图像的绘制方法,在某一个单一的场景下,确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制,但是问题是,如果要对比多个场景下绘制出来的图像的差异,fio自带的绘图工具实现起来就有些困难了,但是确实也能实现。例如下图:
你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动,现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告,对整个工作感觉好极了,除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。
在命令行输入JOIN(合并)命令,选择要转换的圆弧,然后输入L(闭合)的选项,就可以将弧线转换成圆。
A,B 两数据的结构是一样的,但有两列的列名不同,我们修改 A 的列名后,并把 A 数据中【人均价格】列中的【元】去掉,再纵向合并两个数据集,并去重,接着他们的地理信息数据以【店铺ID】为键进行连接:
说到Python当中的可视化模块,相信大家用的比较多的还是matplotlib、seaborn等模块,今天小编来尝试用Plotly模块为大家绘制可视化图表,和前两者相比,用Plotly模块会指出来的可视化图表有着很强的交互性。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。
本文主要讲如何保存我们的屏幕显示的控件,保存为图片。这个也就是截图,截我们应用显示的,我们应用之外的不截图。
mxGraph是一个支持多种语言(Java、JavaScript、PHP、.NET)的画图框架,所绘制的图形可以在主流浏览器以及原生应用上使用。 mxGraph官方资料全英文,网上有几篇mxGraph的教程,对于“入门”和“使用”讲解得比较详细。 所以这篇文章不是介绍如何画一个图形,写一个hello world,而是重点介绍学习mxGraph时觉得比较重要的、难以理解的或者容易被忽略的知识点。 需要读者对mxGraph的文档有一定的了解或者使用mxGraph。
❝本节来介绍如何对常见的柱状图稍加改造绘制成一张美观的面积图,下面通过一个小例子来进行展示; 📷 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") 数据筛选 ❝此处根据关键词将数据分为上下两个部分 ❞ wet_df <- df %>% filter(str_starts(code, 'W')) %>% mutate(mean_probability = mean_probability *
在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图,参数x是一组数值型向量,labels这个参数则是代表x中每个值的标签,其数据类型也是向量,这两个是基本参数。除此以外,groups参数可以对x进行分组,gcolor指定各个组的颜色,而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。
这个问题已经困扰研究人员数十年了,近年来这个问题变得更加紧迫。机器视觉系统被部署到生活的各个方面,从医疗健康到自动驾驶。但从机器的视角去「看」世界,去理解为什么它把一个目标归类为行人,而把另一个归类为路标,仍是一个挑战。无法克服这个挑战可能会带来严重甚至致命的后果。有些人会说这已经造成不良影响了,比如自动驾驶方面的事故。
第五课:图片放大和辅助处理手段 *喜欢的话可以一键三连 🚩00:01前言 🚩01:22高清修复原理和操作 一、高清修复原理和操作 (一)三种主要的放大修复方案
在企业的日常运营中通常会关注很多关键指标,例如:销售额、利润、业绩、人数等,这样的指标我们希望在报表中突出展示以便被用户快速读取,在Power BI中我们可以使用卡片图、多行卡图、仪表盘、KPI图等来展示关键指标数据。
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近年来,数据分析和绘图成为科学研究中不可缺少的环节。Origin软件是一款流行的数据分析和绘图软件,它提供了许多操作和分析数据的函数和工具,使得数据处理变得更加高效和便捷。本文将介绍Origin软件的主要功能,以及结合实例说明使用技巧。
情况是这样的,有个群友让我试了下http://2.swiper.com.cn/demo/3dflow/index.html 里面的3D flow效果,发现miniblink画出来是个平的,没有3D效果···
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者:施方圆 编辑:陈彩娴 AI作画真的太强悍了!简直让不会画画的手残党平地起飞,变身“新海诚”! 就在国庆假期,B站上有名叫“拯救世界的狗子”的Up主,使用AI生成图画工具Midjourney给《漠河舞厅》整首歌配了一条MV。因为这些由AI绘制的画作与歌词的文本内容高度吻合,不少网友纷纷表示,AI画出了他们听这首歌脑海中的景象,直呼画中漠河夜晚的极光太美了! AI作画是AIGC(AI-Generated Content 人工智能生成内容)其中一个研究方向Vision-La
做过全转录组的童鞋们都知道全转录组是1个样本构建2种文库,得到4种RNA(mRNA、lncRNA cicrRNA 、smallRNA)。然而拿到数据时候,我们是不是有种很懵的感觉,不禁感叹数据量如此大,该怎么形成一个完整的调控网络?那不妨看看全转录组联合分析,小编带你感受全转录组联合分析的美!来,一张导图带你快速一览全局。
是“新海诚吗?”不,是AI。 作者丨施方圆 编辑丨陈彩娴 AI作画真的太强悍了!简直让不会画画的手残党平地起飞,变身“新海诚”! 就在国庆假期,B站上有名叫“拯救世界的狗子”的Up主,使用AI生成图画工具Midjourney给《漠河舞厅》整首歌配了一条MV。因为这些由AI绘制的画作与歌词的文本内容高度吻合,不少网友纷纷表示,AI画出了他们听这首歌脑海中的景象,直呼画中漠河夜晚的极光太美了! AI作画是AIGC(AI-Generated Content 人工智能生成内容)其中一个研究方向Vision-La
前几天在百度图片里下载了一张金牛的图片,就是封面的这张。想着用Python标准库turtle肯定可以画出这张图,所以说干就干,花两天时间实现了。
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