文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R语言ggplot2给PCA散点图结果上添加水平和垂直误差线

image.png 公众号后台有读者留言问这个图的实现办法，这个图相比于普通的PCA散点图是多了一个垂直和水平的误差线，这个如何实现之前还没有尝试过，所以查了查资料，找到了一个参考链接 https:/.../cran.r-project.org/web/packages/SIBER/vignettes/Plot-SIA-ggplot2.html 按照这个参考链接的代码 我们试试。...用之前提到的小麦种子数据做示例数据 加载需要用到的包 library(ggplot2) library(ggforce) library(tidyverse) 读取数据 df% as.data.frame() %>% mutate(group=df$target) -> pca.result 计算PCA结果的平均值和标准差 pca.result...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记

1.1K20

传知代码：自动化细胞核分割与特征分析

实例分割原理 HoVer分支分支使用水平和垂直距离来帮助分开紧挨在一起的细胞核，其背后的原理是利用了这些距离信息来识别和分离相邻的核。...如下图： 具体来说，HoVer分支会计算每个核像素到其质心（核的中心点）的水平和垂直距离。...凸包面积，convex area 能包含细胞所有点的最小凸多边形的面积，用于评估细胞的“外凸”程度。...其次分析了提取到的凸包面积在不同类型细胞中的差异：能包含细胞所有点的最小凸多边形的面积，用于评估细胞的“外凸”程度。...由图可知肿瘤细胞的凸包面积比其他类型的细胞要大，这说明：肿瘤细胞的增殖活性增强，肿瘤细胞通常具有比正常细胞更快的增殖速度。

13810
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    OpenCV 轮廓 —— 轮廓分析

    然后在原来的轮廓上寻找一个离线段距离最远的点， 将该点加入逼近后的新轮廓中。 算法反复迭代，不断将最远的点添加到结果中，直到所有点到多边形的最短距离小于 parameter 参数指定的精度(图F)。...，只能表现一个四边水平和垂直的矩形。...如果为真，则输出凸包为顺时针方向。 否则，它是逆时针方向的。假设坐标系的 x 轴指向右侧，y 轴指向上方。 returnPoints]]] # 操作标志。...对于矩阵，当标志为真时，函数返回凸包点。否则，它返回凸包点的索引。...判断一条轮廓是否为凸轮廓是常见的需求。这样做的理由很多，其中最常见的是许多算 法只能用于凸多边形，还有许多算法在多边形为凸时可以大大简化。

    3.3K20

    计算几何算法概览

    凸包的概念 凸包的求法 三、算法介绍 　　矢量的概念： 　　如果一条线段的端点是有次序之分的，我们把这种线段成为有向线段(directed segment)。...因此我们可以先求出所有和线段相交的多边形的顶点，然后按照X-Y坐标排序(X坐标小的排在前面，对于X坐标相同的点，Y坐标小的排在前面，这种排序准则也是为了保证水平和垂直情况的判断正确)，这样相邻的两个点就是在线段上相邻的两交点...如果L是线段，对于2，3，4中求出的交点还要分别判断是否属于该线段的范围内。 　　凸包的概念： 　　点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形，满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内。...下图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,…p12}的凸包。 　　...凸包的求法： 　　现在已经证明了凸包算法的时间复杂度下界是O(nlogn),但是当凸包的顶点数h也被考虑进去的话，Krikpatrick和Seidel的剪枝搜索算法可以达到O(nlogh)，在渐进意义下达到最优

    1.6K40

    Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

    这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...支持以下图表： 在 3D 绘图上绘制 2D 数据 3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图 绘制 3D 轮廓（水平）曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓（水平）曲线 将轮廓轮廓投影到图形上...将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影 3D 误差条 3D 误差线 创建 2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D...3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转 3D 线框图 一个方向的 3D 线框图 matplotlib.org/stable/tuto...… 3. openpyxl openpyxl：excel表格处理工具，可以根据数据绘制3D图表； 支持以下图表： 面积图 二维面积图 3D 面积图 条形图和柱形图 垂直、水平和堆积条形图 3D

    3.2K00

    散点图分割不同象限的技巧

    看下有了辅助线的帮助 所有散点的分布趋势是不是一目了然 02 误差线法 仍然是利用原有数据先做好普通的散点图 ? 然后添加数据序列 （之前几篇已经陆续讲过怎么添加数据序列这里就不再详细讲了） ?...辅助序列水平和垂直序列都只有一个值 添加完成之后是一个点（原数据的两个平均值） ?...然后图表中心位置会多出一个点 选中这个辅助序列点 在顶部菜单选择图表工具——设计——添加图表元素——误差线——其他误差线选项 ? 选择垂直（Y序列）误差线 ?...设置类型为正负误差、无线端、固定值为0.03 （垂直轴总数的一半） ? 然后切换到水平（X序列）误差线 ? 设置类型为正负误差、无线端、固定值为21 （水平轴总数的一半） ?...此时两条误差线刚好把整个图表分割成四个象限 ? 最后记得把中间那个辅助的散点隐藏 （填充无色或者背景色） 03 堆积柱形图法 先利用辅助数据做一个堆积柱形图 ? ?

    2.9K70

    基于FPGA系统合成两条视频流实现3D视频效果

    目录 1、概述 2、时钟架构 3、带锁定视频解码器的同步系统 4、异步视频系统 4.1、时钟三态模式 4.2、两条视频流中的数据对齐误差 4.3、行锁定摄像机对齐误差 4.4、不同的连接长度 4.5、视频解码器...在FPGA输入端，这可能很难实现，因为两条视频路径可能具有不同的延迟：行锁定摄像机可能输出存在对齐误差的行，不同的连接长度可能加大对齐误差，而视频解码器则可能带来可变启动延迟。...4.7、对齐误差测量 两个数字化数据流之间的对齐误差可以在视频FIFO输出端进行测量，其方法是使用一个单一时钟计数器，该计数器在输入信号之一的垂直同步(VS)脉冲上复位。...同步时序分析仪检查输入的同步信号，并抽取视频时序，包括水平前后沿长度、垂直前后沿、水平和垂直同步长度、水平有效行长、垂直有效行数和同步信号极化。...将该信息与当前水平和垂直像素位置一起传给同步时序再发生器，这样可以生成经修改的时序，以便支持所需3D视频结构。新生成的时序应延迟，以确保FIFO含有所需数据量。

    86330

    《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

    由于条形图可以分成水平也垂直的，所以也就分垂直和水平条形图了。饼图强调各个部分的总和并且可以突出显示简单的区分。但是每一部分之间的比较的话，并排的条形图可能更好一些。...对于成对的数据，沿x和y轴的变量以相同单位测量，通常添加一条表示x = y的线通常会有所帮助。 ? 对于大量的点，常规的散点图可能会由于点过多，就容易看不清趋势。...5 地理空间数据 显示地理空间数据的主要模式是地图。地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。...6 不确定性 误差棒用来表示某一类数据的可能的范围，我们可以在水平和垂直的方面来显示误差棒。 ? 为了获得比使用误差线或分级误差线更详细的可视化效果，我们可以可视化实际的置信。...对于平滑的线图，误差条可以使用置信范围来表示。 ? 文章推荐 《数据可视化基础》第三章：图形颜色如何选择 《数据可视化基础》第二章：坐标轴 《数据可视化基础》第一章：把数据放到图表上

    2.4K30

    【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释

    2 其中，Ein 是未包含正则化项的训练样本误差，λ 是正则化参数，可调。...我们来看，w 是沿着圆的切线方向运动，如上图绿色箭头所示。运动方向与 w 的方向（红色箭头方向）垂直。...也就是说，方形的凸点会更接近 Ein 最优解对应的 wlin 位置，而凸点处必有 w1 或 w2 为 0。这样，得到的解 w1 或 w2 为零的概率就很大了。所以，L1 正则化的解具有稀疏性。...扩展到高维，同样的道理，L2 的限定区域是平滑的，与中心点等距；而 L1 的限定区域是包含凸点的，尖锐的。这些凸点更接近 Ein 的最优解位置，而在这些凸点上，很多 wj 为 0。...正则化参数 λ 正则化是结构风险最小化的一种策略实现，能够有效降低过拟合。损失函数实际上包含了两个方面：一个是训练样本误差。一个是正则化项。其中，参数 λ 起到了权衡的作用。 ?

    4.2K10

    【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释

    lambda\sum_jw_j^2 其中，Ein 是未包含正则化项的训练样本误差，λ 是正则化参数，可调。...我们来看，w 是沿着圆的切线方向运动，如上图绿色箭头所示。运动方向与 w 的方向（红色箭头方向）垂直。...也就是说，方形的凸点会更接近 Ein 最优解对应的 wlin 位置，而凸点处必有 w1 或 w2 为 0。这样，得到的解 w1 或 w2 为零的概率就很大了。所以，L1 正则化的解具有稀疏性。...扩展到高维，同样的道理，L2 的限定区域是平滑的，与中心点等距；而 L1 的限定区域是包含凸点的，尖锐的。这些凸点更接近 Ein 的最优解位置，而在这些凸点上，很多 wj 为 0。...正则化参数 λ 正则化是结构风险最小化的一种策略实现，能够有效降低过拟合。损失函数实际上包含了两个方面：一个是训练样本误差。一个是正则化项。其中，参数 λ 起到了权衡的作用。

    1.4K30

    凸包问题之蛮力解法

    凸包问题 首先解释什么叫做凸包问题： 1 　点集Q的凸包（convex hull）是指一个最小凸多边形，满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内。...下图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...p12}的凸包。 image.png 2 　一组平面上的点，求一个包含所有点的最小的凸多边形，这就是凸包问题了。...fr=aladdin 首先解决凸包问题是用蛮力解决的，从图上可以很明显的看出，每个凸包点构成的三角形任意一点都不在任意三点构成的三角形内部（如果有的话，那么这个点就不是凸包点） 按照这个原理，我们就很容易的想到用四层循环解决问题...前三层用来选择三个点，最后一层用来筛选出不是凸包点（一个点在三角形内部，用面积或是其他数学知识可解决） 需要注意的是前三层选择点的时候，需要避开相同点 和 已经是凸包内部的点 非常简单、直接的算法...(p3.y-p2.y)/(p3.x-p2.x)) /* 计算三角形面积 */ static double TrangleArea(Point p1,Point p2,Point p3) { //三点垂直共线

    1.3K20

    凸优化（3）——梯度与次梯度：方法，性质与比较

    上一节笔记：凸优化（2）——凸函数，强凸函数及相关拓展 —————————————————————————————————————————————————— 大家好！...Theorem 2: 在Theorem 1的基础上，添加条件为： 凸。那么这个时候有 。 因为我们有了凸这个条件，所以就可以给出差值的上界了。 这个证明稍微复杂一点。...那么这个结论实际上就是在说，如果在凸的性质下，如果步长满足 ，就可以得到一个 的收敛速度。通过同样的方法，你可以得到，它的意思就是，如果我要得到满意的误差，需要 的迭代步数。...当然了，强凸的收敛速度就快很多，它的速度是 ，换句话说，如果我们需要满足 这个误差，需要 的一个迭代步数，这相比较 ，又是一个大的进步。简而言之，凸对于最速下降法而言，是一个非常重要的性质。...可以看出，这个区域的边界上标了几个点，虚线标志的就是正规锥的位置，注意灰色区域对应的那个点是一个尖点，这个点两边的梯度方向不一样，所以分别取了与两边垂直的两个方向作为区域的边界。

    1.8K10

    ACM计算几何篇_acm数学

    /linxilinxilinxi/article/details/81750327 计算几何将用到大量基础篇中的函数与知识 2 凸包 2.1 定义 2.1.1 凸多边形 过多边形的任意一边做一条直线，如果其他各个顶点都在这条直线的同侧...，所谓的这些极点，我们可以找到一条穿过它们的直线，使得点集中的所有点都落在直线的同一侧 2.3.3 基于极点的凸包构造算法 类比冒泡排序，我们可以逐个判断每一个给定的点是否位于任何三个点所构成的三角形的内部...极边 类比极点的定义相应的我们也可以定义极边(Extreme Edge)，它们具有类似的性质 很容易可以发现凸包边界上的边若取逆时针走向，点集中所有的都位于极边的左侧(ToLeftTest) 2.3.4.2...然后反过来从 p n p _ n pn​开始再做一次，求出“上凸包”，合并起来就是完整的凸包 2.5.3.4 时间复杂度 两次扫描均为 O ( n ) O(n) O(n) 预处理排序的时间复杂度为 O...3.2 基本思想 在众多可能的情况中只考虑我需要用的值 3.3 例题：区域的个数 3.3.1 题目描述 w × h w \times h w×h 的的格子画了 n n n条或垂直或水平宽度为1的直线

    1.4K20

    博客 | 机器学习中的数学基础（实战SVM）

    前3个问题，从理论上讲，线性回归模型认为误差项e服从均值为0的正态分布，因此，在给定x和 ? 时，因变量y也服从均值为 ? 的正态分布。...逻辑回归模型假定y服从伯努利分布，两者均满足广义线性模型第一条假设。...需要注意的是，在逻辑回归中，由于sigmoid函数的特殊性，平方误差非凸，因此只能考虑其他的损失函数类型，即log误差，来构建损失函数。...因此，任何优雅的最优化问题都不应该仅仅是使误差最小化，还要考虑模型的范化能力，避免过拟合，所以损失函数通常会在基本误差函数的基础上添加一个正则化项。...w表示与分割线垂直的法向量，u为特征空间中的坐标，b代表分割线上任意点在w方向上的投影，1为增强模型鲁棒性的归一化指标，算法目标就是求解w与b。 决策公式：上述两个最大间隔表示为 ?

    77920

    挑战程序竞赛系列（93）：3.6凸包（4）

    挑战程序竞赛系列（93）：3.6凸包（4） 传送门：POJ 3608: Bridge Across Islands 题意： 跨岛大桥：在两个凸包小岛之间造桥，求最小距离？...思路： 旋转卡壳法，两个凸包分别记作P和Q，对于P中的每一条边，计算和Q中的每个点对应的最小面积，在最小面积的情况下，计算两条边之间的最短距离，或者点到直线的最短距离。...一开始以为给定凸包的点是无序，实际上已经按照凸包排好序了，所以拿过来直接旋转卡壳求解即可。...- b.x; double dy = a.y - b.y; return Math.sqrt(dx * dx + dy * dy); } // ab 垂直..., P c) { return (b.x - a.x) * (c.y - a.y) - (b.y - a.y) * (c.x - a.x); } // 点c到直线ab的最短距离

    63960

    机器学习是什么

    基本上模型都是从该线性模型发展而来的，比如逻辑回归模型就是将预测值变换为 ? 后根据阈值得到分类结果。 给出模型后，我们的训练目标就从模型本身转化为参数求解： ?...其中损失函数度量损失值和真实值的误差，用于评判模型预测效果的优劣： ? 正则化根据参数 ? 阶长度给出了模型的复杂度，通过对参数向量增加某些规则从而缩小解空间，减少求出过拟合解的可能性： ?...最优化：最小化目标函数求解参数 1.凸优化理论 指定义在凸集中的凸函数最优化的问题 凸优化问题的局部最优解就是全局最优解 很多非凸问题都可以被等价转化为凸优化问题或者被近似为凸优化问题（例如拉格朗日对偶问题...有约束的最优化问题 1. 直观理解 ? image 上图中的多个黑色圆圈是二元函数投影在平面上的等高线（即同一条线代表函数值相同），蓝色的箭头代表函数的梯度方向（即函数值下降速度最快的方向）。...（相切是极值点的必要非充分条件） 2.转化为数学语言 由于在极值点处函数等高线和约束函数的梯度都与切平面垂直，从而他们的梯度方向在同一条直线上，即： 对于约束曲面上的任意点 ? ，该点的梯度 ?

    87610

    一种新型RDL PoP扇出晶圆级封装工艺芯片到晶圆键合技术

    硅片以倒装芯片的方式键合在底部RDL基板上，其中外围阵列使用45 μm的凸点，而核心阵列则使用65 μm的凸点进行微凸点布局。...总共嵌入了七条菊花链，这些菊花链可以分为三条主要的互连路径，如图5所示：(a) 从底部RDL到顶部RDL，(b) 从底部RDL到硅片，(c) 底部RDL之间的互连路径。图5....三条菊链路示意图从底部RDL到顶部RDL的路径通过三条菊花链检查垂直连通性。这三条链中的一条环绕四个封装角，这些区域是对热循环测试最敏感的部位。另外两条链分别用于封装的核心区域和顶部RDL中介层区域。...从底部RDL到硅片的路径设计用于测试底部RDL基板与硅片之间的微凸点连接。最后一条路径检查底部RDL基板内部的金属互连线。这些菊花链帮助在可靠性测试前后识别故障位置。...层压基板和基于RDL中介层PoP之间的比较CCCSB 作为垂直互连CCSB（铜芯焊球）是顶部和底部RDL基板之间垂直互连的代表性组件之一。CCSB由三种材料构成：铜芯球、镍（Ni）层和焊料包覆层。

    8510

    【算法】Graham 凸包扫描算法 ( 凸包概念 | 常用的凸包算法 | 角排序 | 叉积 | Python 代码示例 )

    , 使用 Python 3.9 开发 ; 一、Graham 凸包扫描算法 1、凸包概念 凸包概念 : 在二维平面中 , 包围点集的最小凸多边形 , 其顶点集包含了给定点集中的所有点 , 并且不存在任何一条线段可以穿过这个多边形的内部而不与多边形的边界相交...; 下图中 , 左侧的 P1 图是凸包 ; 右侧的 P2 图不是凸包 , 因为该图中 , A2 到 B2 的点连接线与 凸多边形 的边界发生了相交 ; 2、常用的凸包算法 常用的凸包算法有 : Graham...扫描法 Jarvis 步进法 快速凸包算法 3、Graham 凸包扫描算法 在二维平面上给出一个有限个点的点集 , 其坐标都为 (x , y) ; Graham 格雷厄姆 凸包扫描算法 , 可以找到上述点集的..., 值为两个向量所张成的平行四边形的面积 , 方向垂直于这个平行四边形的平面 , 符合右手定则 ; 判断 B 点 在 向量 OA 的左侧还是右侧 : B 在 向量 OA 左侧 , 则 OA 与 OB...(point.x - 2, point.y - 2, point.x + 2, point.y + 2, fill="blue") # 绘制圆点 # 在画布上绘制凸包 def draw_convex_hull

    36910
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券