方框透视的原理是通过读取游戏中已知坐标数据，并使用一定算法将自己与敌人之间的距离计算出来，结合GDI绘图函数在窗体上直接绘制图形，直到现在这种外挂依然具有极强的生命力，原因就是其比较通用，算法固定并能够应用于大部分的...我们知道自己与敌人的相对(X,Y)距离，可以使用反正切公式求出a角的度数。而我们最终的目的是要求出我们的鼠标指向与敌人之间的夹角b，此时我们可以通过已知的鼠标角度C减去a既可得到b的角度。...第三四象限： 敌人在第三与第四象限与上图差不多，最终目的就是求敌人的位置与X轴之间的夹角，第三象限应该加180度，第四象限加上270度数。这里就不罗嗦了，很简单的东西。...X坐标，但是此时我们并不知道(X,Y)的长度，所以需要先求出(X,Y) 如下图所示。...上图中：我们需要求出(X,Y)的距离，此时我们已经知道了M和C的长度，则此时我们可以直接使用勾股定理M的平方 + C的平方 （开方）= Z，得到Z之后，通过 sin a = (x/z) => sin a
然后在看一下最终实现的效果图，可能是gif录制软件的问题，有一些浮影，忽略就好了： ? 首先要分析一下最核心的地方，如何获取到滑动距离对应的弧长，看图： ?...p1是手指按下的点，很明显要想知道当前进度弧边的值，就是要求出角d的值。...float pointX = x - mCenterX; float pointY = y - mCenterY; float tan_x;//根据左边点所在象限处理过后的x值...float tan_y;//根据左边点所在象限处理过后的y值 double atan;//所在象限弧边angle //01：第一象限-右上角区域 if (pointX...float pointX = x - mCenterX; float pointY = y - mCenterY; float tan_x;//根据左边点所在象限处理过后的x值 float tan_y
第一象限求角： 假设敌人在第一象限，求鼠标指向与敌人之间的夹角b，可以使用反正切求导。 我们知道自己与敌人的相对(X,Y)距离，可以使用反正切公式求出a角的度数。...如上图：由于(X,Y)(黑色)是已知条件，我们可以通过X比Y求反正切，即可得到a角的度数，然后与90度相加，即可求出敌人当前坐标位置与X轴之间的夹角度数。...第三四象限： 敌人在第三与第四象限与上图差不多，最终目的就是求敌人的位置与X轴之间的夹角，第三象限应该加180度，第四象限加上270度数。这里就不罗嗦了，很简单的东西。...X坐标，但是此时我们并不知道(X,Y)的长度，所以需要先求出(X,Y) 如下图所示。...上图中：我们需要求出(X,Y)的距离，此时我们已经知道了M和C的长度，则此时我们可以直接使用勾股定理M的平方 + C的平方 （开方）= Z，得到Z之后，通过 sin a = (x/z) => sin a
A 点是我们画圆圈需要的中心点，也是我们需要按钮控件的中心点。半径这个我们可以设置，这个半径距离多少，我们就可以根据设计图微调即可。 B点作为剪头的初始点，我们蒙版上面的剪头是让 UI 切出来的图片。...知道 C点距离 B点位于那个象限，我们就可以求出来 C点的坐标，那么就可以画出剪头的位置所在。 我们定义一个新的枚举，用于标识象限。...如果没有设置大小 也不设置 if (CGSizeEqualToSize(item.arrowSize, CGSizeZero)) { return; } // 根据绘制的中心点和偏移量计算出.../ 2.0; } break; // 如果是第二象限 X+W/2 Y+H/2 case GBMaskItemQuadrant2:...+ item.arrowSize.height / 2.0; } break; //如果是第三象限 X+W/2 Y-H/2 case
分布分析对比分析统计分析帕累托分析正态性检验相关性分析 分布分析 分布分析 → 研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量 极差 / 频率分布情况 / 分组组距及组数 import...bins, right)：按照组数对x分组，且返回一个和x同样长度的分组dataframe，right → 是否右边包含，默认True # 通过groupby查看不同组的数据频率分布 # 给源数据data...创建子图及间隔设置 ax1 = fig3.add_subplot(,,) x = range(len(data)) y1 = data['A_sale'] y2 = -data['B_sale']...# 参考直线：四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定，看散点是否落在这条线的附近 # 绘制思路 # ① 在做好数据清洗后，对数据进行排序（次序统计量：x(1)<x(2)<.......,alpha = 0.1) ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],'-r') plt.grid() # 绘制QQ图，直线为四分之一位数、四分之三位数的连线，基本符合正态分布 ----
回顾两个知识点： 在一平面中，确定一坐标原点（0，0），水平向右为x轴正方向，竖直向上为y轴正方向，从右上方开始顺时针依次为第一象限、第二象限、第三象限和第四象限。...平面中的任一点的坐标应该是：其与原点所在直线的倾斜角的余弦为x，正弦值为y。...从效果图来看，我们应该把view区域按照数学中的平面坐标来区分，雷达图中心点（外接圆圆心）为坐标原点，水平向右的半径为x轴正方向，竖直向上的半径为y轴正方向，从右上方开始顺时针依次为第一象限、第二象限、...第三象限和第四象限。...E、计算文字的位置 ? 此步骤是将文字大小计算并设置到对应List中。 我们将文字位置分了四类：类似于数学中的四各象限，不同象限的位置应该分别处理。
此次的插件开发采用 Webpack 管理，代码拆分为不同的模块，添加和修改功能能够快速追踪定位。此次图表功能包含折线图、柱状图、扇形图、圆环图、雷达图、圆环进度比图。 ? ?...先画出 x、y 坐标轴，然后均分 x 轴，将时间点绘制上去，然后根据数据值，再求出 (x, y) 坐标点，使用 lineTo 绘制出连续折线图。 1....坐标轴 要确定坐标轴的起始坐标点，x 轴开始点 ( 设置的间距 , Canvas 高度 - 间距 ) 和结束点 ( 宽度 - 间距 , 高度 - 间距 )，y 轴开始点 ( 间距 , 间距 ) 和结束点...绘制扇形和上面描述的绘制圆环是一样的思路，根据圆心角来划分，循环出各个点，计算每个点占总数的比，然后乘以圆心角总数，就是各个部分的占比。...再配置上不同的颜色，一个简单的扇形图就完成了，如果想加上线条标注数据，那就要根据象限来判断，绘制路径。绘制雷达图，先绘制出正多边形，根据圆心角来判断线条路径（可自行查看数学公式）。
为了进行这种估计，我们从样本与总体均值的平方差的平均值，来估计未知的总体方差。 这种估计技术的负面影响是，因为我们正在采样，我们更有可能观察到差较小的观测，因为它们更常见（例如它们是分布的中心）。...乘法的最终结果是无偏样本方差。...想象一下单样本 T 检验，并绘制一个“正态形状的”山丘，以1为中心，并以1.5为标准差而“展开”，然后在0处放置一个标志并查看标志在山丘上的位置。...双样本非配对等方差双边 T 检验 想象一下单样本 T 检验，并根据标准差绘制两个（正态形状的）山丘，以它们的均值为中心，并根据他们的标准差绘制它们的“平坦度”（个体延展度）。...请注意，如果我们根据来自该总体的样本估计总体的方差，我们应该使用第二个等式，将 n 替换为 n-1 。
前言 在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包...：ggplot2 密度分布图 在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差，能够精确地反映总体的分布规律，密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。 原文的的密度分布图的绘制软件为R，为啥不用Python？...","salary") 接着使用下面的代码加载ggplot2，并设置x轴，此时图形长这样?...= professional), alpha=0.4) + xlim(0,80000) options(scipen=200)就是用来处理坐标轴的科学计数法，并且我们的x轴不需要那么大的范围，因此使用
让我来演示一下非参数方法，并根据经验估计一个分布。我任意汇总了三个伽马分布和一个正态分布来生成一个不遵循任何特定形状的分布（见图1）。右尾部存在一些极端值。...建模流程 本文提出了异常检测的步骤 1、2、3 建模流程，包括模型开发、阈值确定和特征评估。在步骤 1 中建立模型并分配离群值后，步骤 2 建议绘制离群值直方图以选择阈值。...图(C.1)中的左右两幅图显示了两个观测值的单变量离群值得分，x轴表示维度，y轴表示单变量离群值得分。蓝色和橙色虚线分别表示离群值的95%和99%百分位数。...图(C.1)中的左右两幅图显示了两个观测值的单变量离群值得分，x轴表示维度，y轴表示单变量离群值得分。蓝色和橙色虚线分别表示离群值的95%和99%百分位数。...,y_train_scores, threshold) 表格显示了正常组和异常组的特征计数和百分比。
落在扩展线之外的点是单独绘制的，通常会被认为是异常值。 因此，箱线图提供了汇总统计数据（方框和扩展线）和直接数据可视化（异常值）。...但是箱线图的问题是它隐藏了数据的形状，它告诉我们一些汇总的统计数据，但没有显示实际的数据分布。 直方图 绘制分布图最直观的方法是直方图。...提琴图 结合汇总统计和核密度估计的箱线图的一个非常好的扩展是小提琴图。小提琴图沿 y 轴显示不同的密度，因此它们不会重叠。默认情况下，它还在里面添加了一个微型箱线图。...山脊图 山脊图沿 x 轴绘制了多个核密度分布，它比小提琴图更直观。在 matplotlib 和 seaborn 中都没有默认的山脊线图。素以需要joypy包。...F 检验统计量由下式给出 其中 G 是组数，N 是观察数，x̅ 是总体平均值，x̅g 是组 g 内的平均值。在组独立性的原假设下，f 统计量是 F 分布的。
落在扩展线之外的点是单独绘制的，通常会被认为是异常值。 因此，箱线图提供了汇总统计数据（方框和扩展线）和直接数据可视化（异常值）。...但是箱线图的问题是它隐藏了数据的形状，它告诉我们一些汇总的统计数据，但没有显示实际的数据分布。 直方图 绘制分布图最直观的方法是直方图。...在原假设下，两个分布应该是相同的，因此打乱组标签不应该显着改变任何统计数据。 可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。...山脊图 山脊图沿 x 轴绘制了多个核密度分布，它比小提琴图更直观。在 matplotlib 和 seaborn 中都没有默认的山脊线图。素以需要joypy包。...F 检验统计量由下式给出 其中 G 是组数，N 是观察数，x̅ 是总体平均值，x̅g 是组 g 内的平均值。在组独立性的原假设下，f 统计量是 F 分布的。
绘制柱状图，需要使用的是plt.bar方法，其主要输入的有两个参数，一个是x轴的值，一个是高度，比如，我们绘制一下各球队首轮平均得分的柱状图： pts = np.array(mergedf[['PTS...上面的图还是有几个问题的，首先，我们不希望X显示的是数值，我们希望展示各个球队名称的缩写，同时刻度可以不从0开始，这样看上去区分度不是十分的明显。...其次，能不能在图中添加两条直线，分别表示球队得分和失分的平均值？我们一个一个来解决。...对于第二个需求，我们使用plt.vlines和plt.hlines方法，对于plt.vlines方法，它是在图中绘制一条竖直线，因此需要指定x轴的坐标，同时需要指定y轴的起始坐标和结束坐标，对于plt.hlines...方法，它是在图中绘制一条水平线，因此需要指定y轴的坐标，同时需要指定x轴的起始坐标和结束坐标： offense_mean = np.mean(pts[:,0])defense_mean = np.mean
一、老板的任务 老板今天又给一个任务： 计算肝脏细胞中 X 基因与 Y 基因的关系。 现在，两个基因在各个细胞中的表达值都有了。 绘制不同细胞中 X，Y 基因的表达值在坐标轴上。...这些点所在象限，最终的值都为正值，也就是说这五个点对总协方差的贡献都是正值。 协方差值为正，斜率为正，这告诉我们当协方差为正时，就可以将二者的关系分类为正趋势。如果协方差为负，则相反。...当然，也可以用 X 基因来预测 Y 基因，就行下图这样的： ? 如果该数据越接近趋势线，根据 X 基因值去预测 Y 基因值就会落在较小范围内，那么 X 基因就会告诉我们更详细的 Y 基因信息。...但是这里要注意描述问题，以上是用 X 基因根据趋势线和数值去预测 Y 基因的值。而不是代表着 X 基因值会导致 Y 基因值的变化。...Var(mean)：数据值与其平均值的差的平方和，用来衡量数据点离均值线的远近 Var(line)：数据值与蓝线的差的平方和，用来衡量数据点离拟合线的远近 最终 R^2 的范围是 0 到 1，因为拟合直线附近的变化
文章目录： 一.论文实验图表的重要性 二.柱状图绘制 三.饼图绘制 四.折线图绘制 五.条形图绘制 六.词云图绘制 七.方框图绘制 八.重点：四象限图绘制 九.重点：演员关系图谱绘制 十.总结 《娜璋带你读论文...几个图并排放在一起，如果有可比性，并排图的x/y轴的取值范围最好一致，利于比 较。...---- 八.重点：四象限图绘制 如果读者认为Excel仅能绘制简单的图形，那就错了。...接下来我们利用Excel绘制一个比较难的图形——四象限图，通过该图来评估电影的用户画像，从票房和豆瓣评分两个角度介绍，也是本文的重点。...效果图如下所示： 第一步：假设存在春节档和国庆档电影票房超10亿元的影评信息，如下图所示。我们将票房大于30亿元的定位超高票房电影，豆瓣评分大于7的认为高质量电影。那么，如何绘制四象限图呢？
通过这种方式，可以降低过滤掉任何活细胞群的风险。 经常一起评估的两个指标是** UMI 的数量和每个细胞检测到的基因数量**。在这里，绘制了基因数量与线粒体读数分数着色的 UMI 数量的关系。...联合可视化计数和基因阈值并额外覆盖线粒体分数，得出每个细胞质量的总结图。...# 可视化检测到的基因与 UMI 数量之间的相关性，并确定是否存在大量基因/UMI 数量少的细胞 metadata %>% ggplot(aes(x=nUMI, y=nGene, color=mitoRatio...= 250) + facet_wrap(~sample) image-20221012214520416 好的细胞通常会表现出每个细胞更多的基因和更多的 UMI（图的右上象限）。...质量差的细胞可能每个细胞的基因和 UMI 较低，并且对应于图左下象限中的数据点。通过该图，评估了线的斜率，以及该图右下象限中数据点的任何散布。这些细胞具有大量的 UMI，但只有少数基因。
通过这种方式，可以降低过滤掉任何活细胞群的风险。经常一起评估的两个指标是UMI 的数量和每个细胞检测到的基因数量。在这里，绘制了基因数量与线粒体读数分数着色的 UMI数量的关系。...联合可视化计数和基因阈值并额外覆盖线粒体分数，得出每个细胞质量的总结图。...# 可视化检测到的基因与 UMI 数量之间的相关性，并确定是否存在大量基因/UMI 数量少的细胞metadata %>% ggplot(aes(x=nUMI, y=nGene, color=mitoRatio...250) + facet_wrap(~sample)图片好的细胞通常会表现出每个细胞更多的基因和更多的UMI（图的右上象限）。...质量差的细胞可能每个细胞的基因和 UMI 较低，并且对应于图左下象限中的数据点。通过该图，评估了线的斜率，以及该图右下象限中数据点的任何散布。这些细胞具有大量的UMI，但只有少数基因。
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