大家对ggplot应该很熟悉，那么围绕ggplot也开发了很多辅助的包，今天给大家介绍下如何在我们绘制的图像上简单的标注差异信息，比如P值、倍数差等。那么需要用到包ggsignif。...首先看下安装： install.packages("ggsignif") 那么既然是差异分析，那么我们需要看下这个包所提供的分析的方法包括：t.test(), wilcox.test(), aov()...接下来通过实例来看下具体的参数设置： ##载入包 library(ggplot2) library(ggsignif) ##基础的绘制 ggplot(mpg,aes(class, hwy)) +...Y_position是指的横线的位置；xmin和xmax组合对应两组的位置（3，5）(1,4) ggplot(mpg,aes(class, hwy)) + geom_boxplot() +...##去除连接的竖线，或者增加长度 ggplot(iris,aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + geom_boxplot() + # using `ggsignif
brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b..."ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")") 前言 之前提到过两个快速出图的R包：58-R可视化...-7-用ggpubr与ggstatsplot快速出高颜值图 (qq.com) 通过看包说明不难发现，他们其实都调用了ggsignif： 通过这个包，我们就可以给自己创建的ggplot 绘图对象添加统计数据了...简单学习一下ggsignif这个包： 这个包用起来非常简单，我们无须对数据框做任何处理，只需要在ggplot 的绘图代码基础上增加一些代码即可。...，如果我color 与x 均映射的多个组别希望进行比较，应该如何设定呢？
，今天要介绍的是另外一个R包ggsignif，其帮助手册链接如下 https://cran.r-project.org/web/packages/ggsignif/vignettes/intro.html...首先我们用示例数据跑一跑 > library(ggplot2) > library(ggsignif) > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length...，就会自动在上面添加p值和连线，默认都在顶部添加，当我么同时指定了多组数据的比较时，就会重叠，示例如下 > ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)...virginica"), + c("setosa", "virginica"), + c("setosa", "versicolor") + ) + ) 效果图如下 为了避免这个问题...，ggsignif还支持直接指定文字注释的内容和横线的宽高度，代码如下 > ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + + geom_boxplot
最近在使用ggplot2对箱线图叠加点图是发现奇怪的现象，只要我改变点的形状，绘图就出问题了。 下面我通过一个简单的示例展示这个问题。...来解决点也需要分配到不同的fill组中的问题。...= shape), position=position_jitterdodge()) 如果我们对比上面这个图和第一个图，很容易发现点的坐标变化了！...而我们代码的唯一修改就是增加了shape映射以修改点的形状。 我百思不得其解，ggplot完全没有干好它该干的事情嘛。...最后我把问题抛到了stack overflow，很快Jon Spring 进行了解惑： 在这种情况下，我们希望位置抖动“意识到”存在填充美学映射的两个分类。
问题 ?...解决问题的思路 这种问题解决方法有很多，比如：可以使用递归，我们写一个函数，功能如下：使用表2中的上手编号在表2中的档案号中进行查找；判断该档案号是否有上手编号；如果有继续调用我们写的函数自身，如果没有...虽然上述方法大概能够解决这个问题，但是我们可以使用FME来优雅的、巧妙的解决这个问题，解决方式如下： 将问题进行一点转换（用词不一定准确啊） 如果我们需要的是一个这样的编号串：编号，上手编号，上上手编号...编号与上手，上手与上上手，这两条线段的共有节点就是上手这个节点，我们可以根据这样的关系，将短的线段连接起来，形成长线段，长线串起的一串节点对应的编号，就是我们需要的值（我问了兜兜，不存在什么重复，也就是说...所以，这就将问题转换成了我FME能够处理的、并且不那么复杂的问题（可能有点绕啊，不过没关系，多看两边就懂了） 具体解决方式 魔板截图 ? 解释： 通过观察，编号都是是一个字母加上两位数组成的。
❝本节来介绍如何对图形做显著性标记，介绍两种方法第一种通过代码来自动进行标记，另一种通过手动的方式来添加标记；两种方法各有其独特的用处，各位观众老爷细细品味。...加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(ggsignif) library(rstatix) library(ggpubr) library(ggsci..._2022_1184_MOESM6_ESM.xlsx",sheet = 3) %>% mutate(value=as.numeric(DTT)) %>% drop_na() %>% ggplot...，如果数据分组较为复杂并且存在分面操作的情况；那么需要对上述代码的位置信息做过多的调整，因此第一种方法对初学者不太友好；接下来介绍如何使用「ggsignif」包来手动添加显著性标记 ❞ 构建数据 dataf...❞ 案例二 ggplot(dataf, aes(Group,Score))+ geom_bar(aes(fill = Subject), stat = "identity",
2、超卖 任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难题。 二、如何解决？ ---- 首先，产品解决方案我们就不予讨论了。...2、后端 那么后端的数据库在高并发和超卖下会遇到什么问题呢？...针对上述问题，如何解决呢？ 我们先看眼淘宝的高大上解决方案： I： 关闭死锁检测，提高并发处理性能。 II：修改源代码，将排队提到进入引擎层前，降低引擎层面的并发度。 ...前移到Redis中，所有的写操作放到内存中，由于Redis中不存在锁故不会出现互相等待，并且由于Redis的写性能和读性能都远高于MySQL，这就解决了高并发下的性能问题。...然后通过队列等异步手段，将变化的数据异步写入到DB中。 优点：解决性能问题 缺点：没有解决超卖问题，同时由于异步写入DB，存在某一时刻DB和Redis中数据不一致的风险。
11 次查看 到目前为止，人工智能在警务方面的使用主要集中在面部识别和帮助以最有效的方式部署资源等领域，但 诺桑比亚大学队最近的 一项研究强调地点了它如何能够帮助解决未解决的犯罪，特别是通过提供洞察犯罪所用的武器...“通器仔细的微调，这些可用于预测特定射击事件相应枪伤残留物（GSR），例如用过的病例，伤口，和潜在的，也是射手的手“。...他们解释说：“在血腥的星期天之后，问题在于确定枪击是否被平民或军人射杀。” “调查人员在受害者身上发现了大量的GSR，并得出结论认为这些是枪击活动造成的。...“它们甚至可能扩展到分析科学领域的其他领域，这些领域经常遇到可变化学痕迹，例如简易爆炸装置，纵火促进剂和环境污染物的分析。...” 从实验室到市场的路径很少是一个简单的路径，但这项研究的结果肯定有趣，足以表明在解决谋杀案时，警察很快会得到额外的帮助。
研究者常常要比较两组数据是否有统计学差异，并且要将这种差异在图形上通过线和注释标注出来。 ? ggplot2包是一个很好的可视化包，ggsignif包是ggplot2包的一个扩展包。...今天来学习怎么在ggplot2包绘制的图形上添加显著性差异注释。 1....安装R包 install.packages("ggplot2") # 安装包 install.packages("ggsignif") # 安装包 library(ggplot2) # 加载包 library...(ggsignif) # 安装包 2....绘制箱型图 3.1 两组比较 比较数据集中versicolor组和virginica组的Sepal.Length(花萼长度)是否有统计学差异。
image.png 重复的图片是Figure1中的堆积柱形图和箱线图，然后将其组合 ? 需要的工具及准备 本次可视化基于windows 10系统。...说明没问题,是得到了dataframe；这样：数据准备好了，作图的工具也准备好了，那么我们就开始作图： ggplot(df,aes(x=Status,y=Relative.abundance.......发现目标图里的横坐标标签存在一定角度的，那么横坐标和纵坐标标签用以下代码实现： ggplot(df,aes(x=Status,y=Relative.abundance.......image.png 箱图2： 带p value的箱图的绘制 先要安装另外两个包：ggsignif这个显著性检验的包 install.packages('ggsignif') 和ggthemr包：...各类检验适用 的情况如下： ? ggsignif主要的一个函数是geom_signif()，使用方法和ggplot2中其他的geom_***()一样，作为图层添加到图形中就可以，他的主要参数为： ?
(内容来源于网络，本来小编想自己写来着，可是，小编机会忘完啦，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制 作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...R-ggsignif添加P值 R-ggsignif 包可是专门为绘制P值的第三方包，其实用也较为简单，接下来通过三个小例子解释一下： 「样例一」： ggplot(mpg, aes(class, hwy)...("**", "NS") comparisons = list(c("S1", "S2")),size=.7, y_position = 9.3, vjust = 0.2 设置P值显示样式和样式...是不是觉得使用R-ggsignif包绘制P值更加方便些呢，更多属性设置和其他用法，小伙伴们可去ggsigni包官网进行查阅。 总结 今天这篇推文小编汇总了常见P值的可视化绘制方法，希望对大家有所帮助。
添加显著性标记用到的是ggsignif包中的geom_signif()函数 在昨天推文的基础上，如果是利用带重复的原始数据作图，然后利用geom_signif()函数作图的时候我遇到了报错，暂时还不知道如何解决...提供了代码和数据，今天的推文来学习一下他的代码是如何写的 首先是准备数据 他这里是直接通过代码输入数据，没有将数据存储到文件里 Genotype = c("Wildtype", "APOE4",...相当于是用原始数据先算了平均值和标准差 这里的赋值符号他直接用的等于号=，而没有用<- 给因子变量指定水平 df$Genotype<- factor(df$Genotype, levels=(c(...包 library(ggplot2) library(ggsignif) 簇状柱形图的代码 ggplot(df, aes(x=Material, y = Mean, fill=Genotype))...还需要仔细学习下geom_signif()函数的用法，学习如何在簇状柱形图的基础上自动添加显著性检验的结果
prompts: a big movie tape in the crowded lighting room 问题 最近做视频比较多。我一般采用手机录制，然后加上 B-roll 素材进行剪辑。...有没有办法在尽量保持画质的基础上，减小剪辑后视频的体积呢？ 我在之前的知识星球文章里面给你提过，一种懒人的解决办法[1]。 尽管尝试之后，读者们表示很满意。...但是我在后续的实际运用中，还是发现了一些问题 —— 这个方法，可以有效利用免费的云存储和云计算资源，但你还是得忍耐上传一个大体积视频文件，等待处理完成，以及下载瘦身后版本所耗费的时间。...前面的第一阶段，用的是 Final Cut Pro 。主要解决和 Recut 联动快速预览和粗剪、加入 B Roll 和简单文字说明，并且调整速度之类的问题。...参考资料 [1] 一种懒人的解决办法: https://t.zsxq.com/04eaYBMrr [2] 看了「Mac 云课堂」休康做的视频: https://youtu.be/0LSHhatwTxM
我们可以通过以下几步解决这个问题： 1）我们首先需要分析是什么情况导致数据中存在undefined值。...2）如果这个问题仅存在于开发/测试环境，而不是遗留数据导致。 那么修正代码出错的地方并清理数据库中的脏数据就可以了。 3）如果这种脏数据是遗留数据并且在生产环境也是存在的。...问题似乎已经被彻底解决了，其实没有。 因为生产环境的脏数据还没有被清理，我们现在只是容忍了脏数据的存在。...如果我们清理了这个collection的所有脏数据之后这种undefined脏数据还是会产生出来，那么我们就应该好好review一下之前的代码是哪里有问题并进行修改了。...写了个Demo来复现并解决这个问题，代码可参考[这里](https://github.com/dhyuan/demo_projects/tree/master/mongo_testcontainer)。
在市场的压力下，选择一个简单而快速的解决问题的方法是比选择其它方法更为明智而有效率的选择。然而，性能是可用性的一部分，而且通常它也需要被更仔细地考虑。...提高一个非常复杂的系统的性能的关键是，充分分析它，来发现其“瓶颈”，或者其资源耗费的地方。优化一个只占用1%执行时间的函数是没有多大意义的。...02 我曾犯过的一些错误 通常，性能的瓶颈的一个例子是，数牛的数目：通过数脚的数量然后除以4，还是数头的数量。...其他例子还包括在循环里做不必要的 I/O 操作，留下不再需要的调试语句，不再需要的内存分配，还有，尤其是，不专业地使用库和其他的没有为性能充分编写过的子系统。...（不只是在新的设计里，在信任你的 boss 这方面，作为一个好的程序员，这是一个非常好的使用你的技能的机会）然而，在你考虑重构子系统之前，你应该问你自己，你的建议是否会让它好五倍到十倍。
01 问题描述 这个问题来源于自己Python交流群中的一个问题，如下图所示，需要计算每列中各值的出现次数，然后组成一个新的表。 ?...02 解决思路 计算每列各值的出现次数，我们可以使用groupby方法，当然最简单的还是使用value_counts方法。...首先读取数据 接着使用一个循环语句，依次计算每列的值计算 （由于每列的值计数返回的是series数据，而且我们也需要在结果表中的一列加上列名），构建每列值计数的dataframe。...03 解决代码 import pandas as pd data = pd.read_excel('例子.xlsx',sheetname='Sheet1',index_col='index') frames...这样，就可以通过不到10行的代码就可以优雅的解决群友的问题啦，不得不说Python以及pandas的强大了。
不知道大家用ggplot2绘制饼图的时候有没有遇到过饼图上展示的顺序和图注上展示的顺序不一致的情况。今天小编就来跟大家一起来探讨一下这个问题。...首先我们来构建这样一个数据框，里面包含7种水果和相应的数目。...问题其实出在name的levels上，饼图默认会根据name的levels来按逆时针绘制。我们从堆积柱形图上可以发现，程序会默认按字母顺序来对name进行排序，这也是因子levels的默认排序方法。...banana cherry grape orange peach pear 那么针对这个问题，我们有两种解决方案 1....的顺序 index=order(data$name) library(ggplot2) pie=ggplot(data, aes(x="", y=prop, fill=name)) + geom_bar
说起SELinux，多数Linux发行版缺省都激活了它，可见它对系统安全的重要性，可惜由于它本身有一定的复杂性，如果不熟悉的话往往会产生一些看似莫名其妙的问题，导致人们常常放弃使用它，为了不因噎废食，学学如何解决...SELinux问题是很有必要的。... 当然，我们现在知道这个问题是由于SELinux引起的，但还不知其所以然，实际上问题的原因此时已经被audit进程记录到了相应的日志里，可以这样查看： shell>...很简单，借助ls命令的-Z参数即可： shell> ls -Z /path 回到问题的开始，拷贝之所以没出现问题，是因为cp自动修改上下文属性，而移动之所以出现问题是因为mv保留原文件的上下文属性。...注：关于SELinux和Apache的详细介绍，可以参考『man httpd_selinux』。 知道了如何解决SELinux问题，以后如果遇到类似的情况不要急着武断的关闭SELinux。
，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制 作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的。...本次，小编就使用R-ggpubr和R-ggsignif包进行P值添加及定制化操作。...R-ggsignif添加P值 R-ggsignif 包可是专门为绘制P值的第三方包，其实用也较为简单，接下来通过三个小例子解释一下： 「样例一」： ggplot(mpg, aes(class, hwy)...("**", "NS") comparisons = list(c("S1", "S2")),size=.7, y_position = 9.3, vjust = 0.2 设置P值显示样式和样式...是不是觉得使用R-ggsignif包绘制P值更加方便些呢，更多属性设置和其他用法，小伙伴们可去ggsigni包官网进行查阅。 总结 今天这篇推文小编汇总了常见P值的可视化绘制方法，希望对大家有所帮助。
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