可视化 创建基于 ggplot2 的优雅可视化。...演示数据集 我们将使用运动员在十项全能中的表现数据集（查看文末了解数据获取方式），这里使用的数据描述了运动员在两项体育赛事中的表现 数据描述： 一个数据框，包含以下13个变量的27个观测值。...显示每个主成分解释的方差百分比。 具有相似特征的个人被归为一组。 viz(res ) 变量图。正相关变量指向图的同一侧。负相关变量指向图表的相反两侧。...# 代表性的质量 # 个人的结果 coord # 坐标 contrib # 对PC的贡献 cos2 # 代表性的质量 使用 PCA 进行预测 在本节中，我们将展示如何仅使用先前执行的 PCA 提供的信息来预测补充个体和变量的坐标...变量对给定主成分的贡献为（百分比）：（var.cos2 * 100）/（成分的总 cos2） # 计算坐标 #:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: logs
对象，降维的坐标在pca_prcp不能识别此Latex公式: x中，每个主成分的贡献值需要根据pca_prcpsdev计算。...# pca_prcp$sdev转为方差值 # 那么每个主成分的方差值是正比于其对数据降维的贡献值 pca_prcp_contrib % .^2 %>% {....主体已经出来了，还需要调整一下细节：修改主题、添加两条虚线坐标轴、保证坐标轴范围以原点对称、坐标轴标题添加贡献值、添加标题。...这个图其实和要复现的图刚好是上下镜像关系，分群和相对位置都是一样的。 不清楚为何是这样。 从绘图的角度考虑，可以将这个图上下镜像（造数据）。...FactoMineR的PCA对象 FactoMineR的主成分分析的坐标和贡献值也可以在PCA对象中找到。
From PLoS ONE 5(1): e8694 (2010) ggalluvial是一个基于ggplot2的扩展包，专门用于快速绘制冲击图(alluvial diagram)，有些人也叫它桑基图(...使用vignette查看演示教程 接下来我们的演示均基于此官方演示教程，我的主要贡献是翻译与代码注释。...()显示柱状图中标签，theme_minimal()主题样式的一种，ggtitle()设置图标题 图1....长表格数据 主要列说明： x, 主要的分类，即X轴上每个柱 stratum, 主要分类中的分组 alluvium, 连接图的索引 5....分类学门水平相对丰度实战 绘制分组对应的分类学，有点像circos 组间各丰度变化，如果组为时间效果更好 Reference Jason Cory Brunson (2017). ggalluvial
当响应变量为连续变量时，ABT执行了回归的功能，返回的结果代表了解释变量对响应变量数值改变程度的相对贡献。...测量了每个鳞片样本中的元素组成，包括锶（Sr）、钡（Ba）、钙（Ca）、铁（Fe）、钾（K）、镁（Mg）、锰（Mn）、磷（P）和硫（S），测量数据中所有变量均经过对数转换。...给出了鱼鳞中各类化学元素含量对区分鱼类已知来源（淡水或河口）的相对重要性，Relative influence表示了相对影响的百分比。...可以看到，锶（Sr）是最重要的元素；铁（Fe）、钡（Ba）、硫（S）等次之，但效应已经相对微弱了；其余元素的重要性则更低。...为了能正常运行gbmplus包，上文使用了一个早期版本的R（v2.7），然而若在2.7版本的R中安装新包（如ggplot2）就特别难受……例如，白鱼同学选择将上述结果导出，然后打开平时最常使用的3.6版本的
，以表彰他在统计应用领域做出的卓越贡献。...作为一个脱离理论界的金融从业者，首先要说 COPSS 奖脱离了理论界，其实就没什么人关注了，在真正的生活中，其实是沧海一粟，对大多数人其实比不上菜价涨了两块钱更重要。...尽管长期以来，统计计算和图形研究者在统计学界都是弱势群体（尤其是图形和可视化，总入不了统计学家的法眼），但我们莫要杀死前面那条恶龙而盘踞山头成为新的恶龙去吞噬他人。...在我眼中，Hadley 有一项能力是将问题抽象至普通人能理解的程度，例如 ggplot2 将统计图形抽象为若干个可自由组合的元素、dplyr 将数据清理抽象为少数几个动词。...在华人统计圈中，对于这两个事件有比较强烈非正面反应的多是有些名声和资格的统计学家，而年轻人和应用领域人士则大多显示出欢迎和愉悦的态度。
排名以机构贡献的论文总数为准，至少有一名作者隶属于该机构，因此一篇论文可能出现在多个机构中。红色和绿色分别表示每个机构的一作论文和最后作者论文数量。 从属于同一个机构的作者已自动合并。...ICML 2019接收论文贡献数排名前50的机构（学界机构和业界机构） 由上图可以看出，在排名前十的机构中，学界和业界机构几乎平分秋色，但谷歌的论文贡献量遥遥领先于第二名MIT，被接收论文数达到了...ICML 2019接收论文贡献数排名前50的学界机构。 上图显示，在众多高校和科研院所中，MIT的论文贡献量最大，达到40余篇，其次是加州大学伯克利分校和斯坦福。...计算相对贡献（即每篇论文的业界/学界附属机构数量除以总附属机构数量）也可以得到类似的数字。总结学界和业界对所有论文的相对贡献可以得到： 学界机构的贡献占77%； 业界机构的贡献占23%。...具体而言，项目作者用署名该机构的作者数除以总的作者数，从而计算该机构的相对贡献。 从下图可以看出来，谷歌、斯坦福、UC Berkley等都名列前茅，而清华、北大和南大也都榜上有名。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 数据格式 将环境数据和生物数据按下图形式放入一个表格中，首列为样品名，首行为环境理化因子或者相关生物参数名称。...将结果的Inner Model中，路径Pr值小于0.1作为所谓“显著”路径，并在图中用红色线条显示。...4.4 总效应柱状图 复制4.1结果中各变量对生态位宽度（SEA）的总路径系数，在Sigmaplot绘制柱状图，柱状图纵坐标设置为-1到1，刻度间隔为0.5，如下图： 4.5 组合图制作 直接将Sigmaplot...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...最终效果图如下： 将组合图在180*135 mm（包括了2mm的出血或天地边）画板中调至合适大小，图中路径系数最终字体大小为6.5 pt，block变量框中字体大小为7 pt，柱状图坐标轴刻度及R2字体大小为
如下： 垂直对比图 使用一个度量值在多个元素之间进行对比，排名，标识特定值以发现数据的规律。若要对离散元素（如：产品，客户，科目）进行分析，应该使用垂直方向的图表。...垂直方向图表可以方便的显示元素标签或集成到表中更直观的显示数据。 如下： 堆叠图 堆叠图可以帮助分析某个值的内部构成关系（如：对总销售额来说的每类产品的销售额）。...如下： 水平差异图 差异图用于对比两个系列并计算每个元素对应度量值的差异。这是商业报表成功的关键构件所在。这同时还需要一种很简单的可被直观理解的方式构建。...如下： 扩展图表 扩展的图表是将多个图表合并的强大模式。在一个视觉对象中，可以将不同主题的图表进行合并，其好处在于共享一个单位尺度标准，这为数据的可视化分析提供了更多信息密度。...如下： 组合图 组合图是专门为了显示有两套坐标体系的图表的。如：同时在一个图中按百万单位来显示销售额，且按百分比显示利润率。
如果我们让Li表示在周期pi中该调度实体的对系统负载贡献，那么一个调度实体对系统负荷的总贡献可以表示为： L = L0 + L1*y + L2*y2 + L3*y3 + ... 其中y是衰减因子。...使用这样序列的好处是计算简单，我们不需要使用数组来记录过去的负荷贡献，只要把上次的总负荷的贡献值乘以y再加上新的L0负荷值就OK了。 在3.8版本的代码中，y已经确定：y ^32等于0.5。...所以，相反，3.8版本的调度器在每个cfs_rq（每个control group都有自己的cfs rq）数据结构中，维护一个“blocked load”的成员，这个成员记录了所有阻塞状态进程对系统负荷的贡献...当一个进程阻塞了，它的负载会从总的运行负载值（runnable load）中减去并添加到总的阻塞负载值（blocked load）中。该负载可以以相同的方式衰减（即每个周期乘以y）。...在等待下一个周期到来之前，throttled processes不能获取cpu资源，因此它们的负荷贡献值会衰减。 三、per-entity load tracking有什么好处？
电极对解码的相对贡献 单个电极的贡献，以及由单个电极组成的脑区，可以以多种方式估算。也许最直接的方法就是简单地训练一个将电极排除在外的网络，并测量WER的增加。...然而，在后者中，每个通道在其相应电极对位置的中间位置被绘制出来。 最后，由于我们只对参与者内部而不是参与者之间的相对电极贡献感兴趣，为显示在图4中，我们将所有数据重新缩放到相同的任意单位范围内。...这些值表现了电极活性的微小变化将如何改变损失函数，以及由此产生的每个电极的相对重要性。在假设对梯度的正贡献和负贡献同样有意义的情况下，我们计算它们随时间和样本的范数得到每个电极的单个(正)数值。...每个脑区对解码的贡献，通过损失函数相对于输入数据的梯度来衡量。 参与者按照相同的配色方案对贡献进行了分解。每个阴影区域表示电极在特定脑区贡献分布的核密度估计数；黑点表示原始的贡献。...缺失的密度(例如，参与者c/蓝色中的时间区域)对应于没有阵列覆盖的区域。a.u指任意单位；IFG指额下回。 图4显示了4名参与者在每个解剖区域内对解码的贡献的分布。在皮质表面的投影如图5所示。
在该论文中作者考虑到AU单元检测和人脸表情识别是两个高度相关的任务，而且人脸表情样本相对容易标注。因此作者提出了一种结合人脸识别元辅助学习的AU单元检测方法。...分别表示的是集合的第张图像。分别表示的是集合中元素的总个数，并且有。表示的是一个编码，特指个面部表情类别上的类别。表示的是第个单元。表示被激活，表示单元没有被不激活。...在元训练阶段，基础网络将一批和样本作为输入样本，并计算每个样本的损失。 元网络中估计和样本的初始权重分别为和。这两个任务的损失通过它们各自的样本权重进行缩放，以多任务方式更新基础网络（）。...在元测试阶段，从验证集中获取一批样本作为输入，并评估更新后的基础网络的性能。 然后，执行元梯度下降步骤来更新元网络。在基础学习步骤中，结合自适应样本权重学习这两个任务，以重新更新基础网络()。...MAL学习增强FER的贡献以提取更多的语义信息来增强AU检测任务。 下图显示了一些代表性图像的权重和一致性值。对于图中的每个面部图像，左上角的两个值意味着权重和一致性值。
细胞通信网络的可视化3.1 使用层次结构图、圆图或和弦图可视化每个信号通路3.2 计算每个配体受体对整体信号通路的贡献，并可视化由单个配体受体对调节的细胞通信3.3 自动保存所有推断网络的模块以进行快速探索...以输入一个信号通路为例。所有显示重要通信的信号通路均可通过cellchat@netP$pathways获取。...为了将细胞群与其丰富的信号通路直接联系起来，如果 W 和 H 中的元素少于 1/R（R 是潜在模式数），则我们将它们中的元素设置为零。...我们使用每个细胞组对通过乘以 W 乘以 H 计算的每个信号通路的贡献分数，构建了一个点图，其中点大小与贡献分数成正比，以显示细胞组与其丰富信号通路之间的关联。...用户还可以降低参数cutoff，以显示每个细胞组关联的更丰富的信号通路。
ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。...直接运行 p 得到的只是一个空白的画布，还需要定义用什么样的图形来表示数据。 以 geom 开头的一系列函数用于指定图形元素，包括点、线、面、多边形等。...一个图层就像是一张玻璃纸，包含各种图形元素，我们可以分别建立多个图层，然后把它们叠放在一起组成最终的显示效果。...efc) head(efc) qdata <- dplyr::select(efc, c82cop1:c90cop9) plot_stackfrq(qdata) 绘图结果如上图所示，我们可以从图中获取每个问题的表述...3.3 热图 热图（heatmap）是将一个矩阵中的元素数值用不同颜色表达，并对矩阵的行或列进行层次聚类的一种颜色图。通过热图，我们不仅可以直接观察矩阵中的数值分布状况，还可以知道聚类的结果。
这k维特征称为主元，是重新构造出来的k维特征。在 PCA 中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下，新的坐标系的选择与数据本身是密切相关的。...如果关注的是变量的相对大小对样品分类的贡献，则应SCALE，以防数值高的变量导入的大方差引入的偏见。但是定标(scale)可能会有一些负面效果，因为定标后变量之间的权重就是变得相同。...（2）特征值 (eigen value) 特征值与特征向量均为矩阵分解的结果。特征值表示标量部分，一般为某个主成分的方差，其相对比例可理解为方差解释度或贡献度 ；特征值从第一主成分会逐渐减小。...特征向量是单位向量，特征向量乘以特征值的平方根构造了载荷loading。列上看，不同变量对某一PC的loadings的平方和等于其征值，因此每个变量的loadings值可表征其对PC的贡献。...每个主成分可以解释的数据差异的比例为 percent_var = eigenvalues*100/sum(eigenvalues) 3. 可以使用summary(pca)获取以上两条信息。
贡献： 现有方法在所有与用户相关的 tile 到达之前都会停止播放。这在360°环境中尤其不可取，因为在停滞事件期间用户可能会移动，可能改变必须获取的视口，从而导致进一步的级联停滞。...由于客户端可以为同一个 tile 发送多个请求，服务器跟踪已发送的每个 tile 的质量，并且仅会在之前以保障流质量获取的情况下才会重复发送一个 tile 。...主管指标为平均意见分数（MOS），客观指标包括： PSNR，在部分实验中使用 PSPNR； 重缓冲率，即会话经历重新缓冲的总时间与总视频播放时间的比率； 不完整帧的百分比，即每个会话中至少有一个跳过的...消融实验将 Dragonfly 与三个变体进行比较：PassiveSkip、PerChunk 和 NoMask（如表 2），每个变体舍弃上述其中一个元素。...NoMask 在中位 PSNR 上与 Dragonfly 相当，然而，在图 8(a)的放大部分中，它显示出一个显著的尾部。这是因为 NoMask 具有一小部分不完整的视口，影响了 PSNR 的尾部。
它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。...我们需要在principal中增加score=T的参数设置，结果将存放在结果的score元素中。...从下面的结果中可以观察到两个因子解释了60%的总方差。...在R中通常使用disk函数得到样本之间的距离。MDS就是对距离矩阵进行分析，以展现并解释数据的内在结构。 在经典MDS中，距离是数值数据表示，将其看作是欧氏距离。...2 经典MDS 下面我们以HSAUR2包中的watervoles数据来举例。该数据是一个相似矩阵，表示了不同地区水田鼠的相似程度。首先加载数据然后用cmdscales进行分析。
factoextra是一个R软件包，可以轻松提取和可视化探索性多变量数据分析的输出，其中包括： 主成分分析（PCA），用于通过在不丢失重要信息的情况下减少数据的维度来总结连续（即定量）多变量数据中包含的信息...它以较少的输入产生了基于ggplot2的优雅数据可视化。 它还包含许多便于聚类分析和可视化的功能。...在PCA，CA，MCA，MFA，FAMD和HMFA之后，可以使用以下高亮显示最重要的行/列元素： 它们的cos2值对应于它们在因子图上的表示质量 他们对主要维度定义的贡献。...如果你想这样做，factoextra包提供了一个方便的解决方案。...如果您想使用PCA / MCA进行预测并使用ggplot2可视化补充变量/个体在因子图上的位置：那么factoextra可以为您提供帮助。
散点图 对于本例中类别的每个值（计算机、家用电器、电视、音响等），散点图显示第一个时间段的度量值（在 x 轴上）与第二个时间段的度量值（在 y 轴上）。...（这实际上强调了将该列选为关注列的原因） 图7 -发现分配发生变化的位置 在图表中，你通常会看到一个数据点 那如何知道不同类别的分布是否相同呢？ 下图显示了不同国家/地区的总销售额。...- 找出分布的不同之处只需下钻到每个类别，然后对比总的分布，找出不同的类别； - 见解的图表提供多种形式的切换，并提供反馈功能，以收集数据改进自动见解的功能。 - 还可以发现哪些类型的见解？...图15 -时序中的季节性 查找时序数据中的周期模式，例如每周、每月或每年的季节性。 图16 -稳定份额 突出显示子值的份额相对于跨连续变量的整体父值有父子关联的情况。...稳定份额见解适用于包含一个度量值、一个维度和另一个日期/时间维度的上下文。 如果特定维度值（例如，“东北地区”）在相应日期/时间维度内占总销售额的百分比稳定，就会触发此见解。
Checkmarx 的研究人员在一份新报告中警告说，开发人员在查看元数据时应当尽力核实背后贡献者的身份，而不应仅停留于对元素据表面的检查。...通常，开发人员在GitHub上寻找开源项目时，会倾向于选择那些活跃的、有积极维护记录的贡献者所提供的项目，Git对每一次更改分配了一个唯一的 ID，该ID记录了由谁更新、具体的更新内容以及时间戳，相对而言...根据报告称，衡量 GitHub 上用户活动的一个重要指标是用户个人资料页面上的活跃热图，显示用户在一段时间内的活跃程度，而攻击者能在注册的全新账户上通过伪造带有时间戳的提交记录，使之看起来已经平台上活跃了很长时间...报告称，尽管 GitHub 提供了隐藏电子邮件地址的方法，但大多数人并没有使用这些功能，这使得攻击者可以相对容易地获取这些邮件地址。...他还建议这些项目贡献者使用GitHub的数字签名功能，对自己的代码进行签名，这样他们的贡献就会被验证。该功能包括一个 "警惕模式"，显示所有在其名下贡献的代码的状态，包括其他人可能在其名下提交的代码。
首先，需要创建一个名为explainer的对象。它是在输入中接受模型的预测方法和训练数据集的对象。为了使 SHAP 模型与模型无关，它围绕训练数据集的点执行扰动，并计算这种扰动对模型的影响。...最后，得到一个 (n_samples,n_features) numpy 数组。每个元素都是该记录的该特征的 shap 值。请记住，形状值是针对每个特征和每个记录计算的。...基值是目标变量在所有记录中的平均值。每个条带都显示了其特征在将目标变量的值推得更远或更接近基值方面的影响。红色条纹表明它们的特征将价值推向更高的价值。蓝色条纹表明它们的特征将值推向较低的值。...s5仍然是这条记录中最重要的变量，因为它的贡献是最宽的（它具有最大的条带）。唯一显示负贡献的变量是s1，但它不足以使预测值低于基值。...因此，由于总的正贡献（红色条纹）大于负贡献（蓝色条纹），因此最终值大于基值。
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