R语言在作图时难免会用到公式，往途中添加标签公式的方法有很多，R基础包自带的expression函数就是一个，除此之外还有latex2exp可以在R语言中使用latex的命令来给图片添加公式。...本文基于expression函数常用的命令从常用的运算符、大型运算、集合运算、希腊字母等方面给出常用的公式命令。...，x对应的是系数。...= format(summary(model.lm)$r.squared, digits = 4), p = format(summary(model.lm)$coefficients...[2,4], digits = 4)) eq R)^2~"="~r2~","~italic
不知道大家在用R绘图的时候，有没有遇到过需要在图中显示大于等于（≥）或者小于等于（≤）符号。小编发现一个很奇怪的现象，在Rstudio里面可以正常显示，但是保存到pdf文件中就变成了=。...我们来看一个简单的例子 plot(cars,ylab="dist ≥ 50 & dist ≤ 100") 可以看到，y轴标签可以正常显示。...效果一样杠杠的。
本文介绍基于R语言中的raster包，读取单张或批量读取多张栅格图像，并对栅格图像数据加以基本处理的方法。...1 包的安装与导入 首先，我们需要配置好对应的R语言包；前面也提到，我们这里选择基于raster包来实现栅格图像数据的读取与处理工作。...首先，如果有需要的话，我们可以先到raster包在R语言的官方网站（https://cran.r-project.org/web/packages/raster/index.html）中，查阅raster...如果大家的栅格图像行数与列数不完全一致，可以参考文章ArcPy栅格裁剪：对齐多个栅格图像的范围、统一行数与列数，对各个栅格图像加以统一。...由此可以更加明显地看出添加[]符号与否的差异。 本文就只是对R语言raster包读取、处理栅格数据加以基本的方法介绍，至于更加深入的用法，我们将在后期的文章中加以介绍。
介绍这个包扩展了ggplot2，提供了用于对齐和组织多个图的高级工具，特别是那些自动重新排序观察结果的工具，比如树形图。...它提供了对布局调整和情节注释的精细控制，使您能够创建复杂的、出版质量的可视化，同时仍然使用熟悉的ggplot2语法。...create complex, publication-quality visualizations while still using the familiar grammar of ggplot2.案例安装R包...install.packages("ggalign")install.packages("ggalign", repos = c("https://yunuuuu.r-universe.dev"..., "https://cloud.r-project.org"))# install.packages("remotes")remotes::install_github("Yunuuuu/ggalign
---- 之前开发的 ezcox 包提供了批量建模和展示森林图的功能，我自认为森林图要比 ggpubr 提供的 ggforest 好看。森林图的绘制实际是基于 forestmodel[3] 的实现。...forestmodel 一个简单的使用示例如下： library("forestmodel") #> 载入需要的程辑包：ggplot2 library("survival") library("dplyr...有读者说展示点估计的方块比较大，能否方便调节。我检查了下这个设置的底层代码，发现默认设定是 5，由于 forestmodel 包本身没有支持这个设定的修改，所以我只有改源码解决。...安装修改后的版本： remotes::install_github("ShixiangWang/forestmodel") 修改方式如下： pretty_lung % transmute...这个修改也可以直接应用到 ezcox 的图形绘制中去。 不需要更新 ezcox ” library(ezcox) #> Welcome to 'ezcox' package!
下面，本文将尝试将动量策略应用于调整后的数据（历史价格，股息和拆分数据，以预测公司的未来或获得市场见解）： #*********************************************...T, auto.assign = T) #***************************************************************** # 构建另一个不含股利的价格调整后的回测环境...仅包含调整后的价格 #***************************************************************** # 排名60天变化率 #******...”-拆分和股息调整后的价格数据。...信号和损益仅从调整后的数据时间序列中得出。 “实际”-仅使用拆分后的调整数据，尚未对股息进行调整。信号和损益仅从唯一的拆分调整后的数据时间序列中得出。
本文介绍基于R语言中的raster包，批量读取多张栅格图像，对多个栅格图像计算平均值、标准差，并将所得新的栅格结果图像保存的方法。 ...在文章R语言raster包读取栅格遥感影像中，我们介绍了基于R语言raster包，对单张或多张栅格图像加以平均值、标准差计算的方法；但这一篇文章中的标准差计算方法仅仅可以对一张栅格图像的全部像元加以计算...首先，我们按照文章R语言raster包读取栅格遥感影像中提到的方法，配置、加载raster包，并通过stack()函数读取同一文件夹下的全部栅格图像，具体代码如下所示。...当然，前述提到的文章R语言raster包读取栅格遥感影像中的方法也是可以对多个栅格图像计算平均值的。...上图即为多个栅格图像的像元数值时间序列依次计算标准差所得的结果。 此外，由于我这里的栅格像元数据与实际表达的数值之间有一个缩放系数0.01，因此通过下述代码将其像元值恢复为实际含义的数值。
类图中的关系 关联关系 关联(Association)关系是类与类之间最常用的一种关系，它是一种结构化关系，用于表示一类对象与另一类对象之间有联系，如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等等。...在UML类图中，用实线连接有关联关系的对象所对应的类，在使用Java、C#和C++等编程语言实现关联关系时，通常将一个类的对象作为另一个类的成员变量。...组合关系 组合也是关联关系的一种特例，他体现的是一种contains-a的关系，这种关系比聚合更强，也称为强聚合；他同样体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束...关联和聚合 （1）表现在代码层面，和关联关系是一致的，只能从语义级别来区分。（2）关联和聚合的区别主要在语义上，关联的两个对象之间一般是平等的，例如你是我的朋友，聚合则一般不是平等的。...关联和依赖 （1）关联关系中，体现的是两个类、或者类与接口之间语义级别的一种强依赖关系，比如我和我的朋友；这种关系比依赖更强、不存在依赖关系的偶然性、关系也不是临时性的，一般是长期性的，而且双方的关系一般是平等的
今天就来谈一谈bootstarp框架中的栅格系统，了解它是如何与布局容器配合使用的。...栅格系统所谓的栅格就是和小时候练字的方格本子是非常相似的。但栅格系统也有它的特别之处，它的大小并不是固定的。...负值的 margin就是下面的示例为什么是向外突出的原因，在栅格列中的内容排成一行。 栅格系统中的列是通过指定1到12的值来表示其跨越的范围。...栅格类适用于与屏幕宽度大于或等于分界点大小的设备 ， 并且针对小屏幕设备覆盖栅格类。...结语 今天学习了栅格系统的原理，对栅格系统有了初步的了解和认识。但在实际运用的时候还需要对bootstrap框架的源码进行一些学习，特别是其中css的部分，对于布局来说是非常重要的。
R矢量地图栅格化（将shapefile转换成raster） 背景 在处理地图数据时候，经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大，读取也不方便。...案例 利用raster包自带的数据进行演示。读取的是SpatialPolygonsDataFrame，关于如何读取shp文件，可以用rgdal与sf的命令。...关键是 rasterize，rasterize(shape, r, 1)里面有三个主要参数： shape是shp文件 r是要栅格化的范围及像素大小；需要先定义 1表示，栅格化后，所有值大小 library...reclassify 下面我么将NA替换成0，或者，value=12的替换成100. shape_r = rasterize(shape, r, "ID_2") par(mfrow=c(1,2)) shape_rc...参考 栅格化shp数据 Rasterize polygons with R 替换raster中NA数据 根据shp裁剪raster地图 [sf裁剪 https://rpubs.com/cyclemumner
geom_text风格需要调整三个地方：label边框去除、label底色去除、文本颜色调整。 这三个参数分别由label.colour、 fill、color控制。...y = 4, label ='first line\n R^...这里的上标使用的^字符，也可以html的sup标签。 至于上面的例子中特地提到换行和空格，是因为他们配合R中的无穷量Inf，可以实现一个相对优雅的固定排版布局。...比如我们想实现一个label在右上角的布局，那么就可以设置x和y均是Inf，则label会出现在x和y的最大值处，在图中也就是右上角的位置，再通过hjust和vjust控制此label的中心点，即可实现注释文本永远在右上角对齐的效果...= Inf, label ='first line\n R^
有时估计值会高于真实值，有时低于真实值，但只要平均值等于目标值，我们就会说估算值是无偏见的。 协变量调整 现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量，在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成，随机组和基线变量作为协变量。 我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据，随机化50％治疗= 0和50％治疗= 1。...通过调整X获得的估计值更接近真实值1，并且标准误差更小，表明更精确的估计。通过调整协变量获得的精确度取决于协变量和结果之间的相关性的强度。...调整协变量时的假设 我们已经看到，调整基线协变量可以提高我们的治疗效果估计的精确度。但要做到这一点，我们已经拟合了一个更复杂的回归模型。...事实证明，在逻辑回归中调整基线协变量会降低治疗效果估计的精确度，但（会增加相应假设检验的能力）。
拼图筛选流程： 抓出一把拼图 注：一把的数量允许动态得调整 铺展在桌面上 并行对非字母信息筛选并处理 优质连块拼图 取出 形状是边界拼图 取出 字母向下 翻面 并行对字母信息筛选并处理 相似字母...XY 收集 相似字母不再出现 取出 注：随机查找n次无结果 边界拼图 取出 已出现过的字母 取出 最后一组字母 相似字母X 收集X 相似字母不再出现 取出X 直接收集Y 取出Y 注：随机查找...n次无结果 注释：仅支持两只手，左手字母靠前，右手字母靠后 注释：XY集合的选择靠特征，可选的组合有：AH、BDCG、EF 拼图拼接流程 筛选最外边 拼接里边 开始拼 拼接部分
在某些时候，需要在 R 画图中添加中文，但是默认情况下，R 对中文的支持不好。这里推荐一个showtext的 R 包。...这样，在你写的 R 代码中，开头添加： library(showtext) showtext_auto(enable=True) # 表示之后用上同样的字体 font_add("kaishu",...的会话信息 > sessionInfo() R version 3.6.2 (2019-12-12) Platform: x86_64-conda_cos6-linux-gnu (64-bit) Running...函数 runif()是 R 语言生成均匀分布随机数的函数，句法是：runif(n, min=0, max=1)，其中 n 表示生成的随机数数量，min 表示均匀分布的下限，max 表示均匀分布的上限；若省略参数...# 默认生成5个[0,1]上的均匀分布随机数 [1] 0.2784 0.7755 0.4107 0.8392 0.7455 round是 R 语言里的 “四舍五入” 的函数，具体的规则采用 banker's
Figure1c image.png 今天的推文主要是学习的是ggplot2作图的时候如何实现图中嵌图 数据集是 pan_matrix_stats.csv,大家可以自己找到论文的数据下载链接，或者直接在公众号后台留言...20210919获取今天推文的示例数据和代码 论文中提供的代码文件是 Figure_1_C_pan_gene_frequency.R，但是有一个问题是他这个代码并不能完全画出Figure1c这个图 首先是画堆积柱形图...，因为做饼状图的数据和论文中的不一致，这个就在这里不调整了。...最后一个问题是 他是如何实现原图中紧贴着x轴的那些颜色块的呢？...image.png 暂时没有想明白 论文中提供的代码也没有实现的代码 欢迎大家关注我的公众号 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
在某些时候，需要在 R 画图中添加中文，但是默认情况下，R 对中文的支持不好。这里推荐一个showtext的 R 包。...这样，在你写的 R 代码中，开头添加： library(showtext) showtext_auto(enable=True) # 表示之后用上同样的字体 font_add("kaishu",...的会话信息 > sessionInfo() R version 3.6.2 (2019-12-12) Platform: x86_64-conda_cos6-linux-gnu (64-bit) Running...学习几个 R 函数 runif()是 R 语言生成均匀分布随机数的函数，句法是：runif(n, min=0, max=1)，其中 n 表示生成的随机数数量，min 表示均匀分布的下限，max 表示均匀分布的上限...# 默认生成5个[0,1]上的均匀分布随机数 [1] 0.2784 0.7755 0.4107 0.8392 0.7455 round是 R 语言里的 “四舍五入” 的函数，具体的规则采用 banker's
Guarnera 摘要：如果G的每个诱导路径都是最短路径，则图G =（V，E）是距离遗传。...在本文中，我们证明了任何距离 - 遗传图中的偏心函数（v）= max {d（v，u）：u∈V}几乎是单峰的，即每个顶点（v）> rad（G）+ 1有一个偏心较小的邻居。...这里，rad（G）= min {e（v）：v∈V}是graphG的半径。 此外，我们使用该结果来表征距离 - 遗传图的中心，并提供线性时间算法以找到大的中心顶点子集，并且在一些情况下，所有中心顶点。...我们引入了两种新的算法技术来逼近距离 - 遗传图中的所有偏心率，包括线性时间加法1近似。
然后将整理好的数据按照要求放进去就可以了，真正比较复杂的是对图表的各种设置，使图表明确、美观。...这种方法需要自己下载字体，这样相对就比较麻烦一些了，设置方法如下： import matplotlib.font_manager as fm myfont = fm.FontProperties(fname=r'D...二者有的时候有一点语法区别，一般plt是直接跟要设置的对象，比如设置x轴的标题名，你可以用plt.xlabel()，ax一般是加个set之后再跟要设置的对象，同样的问题，可以用ax.set_xlabel...#初始数据格式 plt.xticks([1,2,3,4,5,6]) #文字格式 plt.xticks([1,2,3],[r'A',r'B',r'C']) 当然坐标轴是ax级别的元素，也可以通过ax进行设置...3.7 设置网格线 网格线就是图中间的线，可以认为设置有无，线形，颜色等，基本用法是plt.grid。
十二列栅格 现在回到更具体范围来，我想通过一个非常通用的网格使用方法来帮助你形成你的第一个布局构建体系。十二列栅格是个很好的助手。 为什么十二列栅格那么方便？...对于初学者来说，这个栅格可以同时被作为三，四和六列栅格使用，所以它足够灵活，处理各种不同的内容材料的时候游刃有余。...让我们看一下使用了这个栅格的高灵活度的几种布局: 四列栅格 四列网格的主要优点是它很简单，它有很强的平衡界面能力以及可靠性。 这个例子里面每个栅格跨越三个列。...六列栅格 文中的例子里，这个六列栅格每栏跨越两个单元列，这使它比三列栅格更有挑战性一些。 它将三列栅格中每一列另外拆分为两列。 六列栅格给设计带来更多选择和机会，让你可以更方便地微调较小的细节。...这同时也意味着同一个网站的各个页面的结构不应完全不同—— 调整每个页面使其有共同点来实现一致性应作为设计计划的一部分。 让我们再来看一些Etsy成功解决此问题的示例。
*思路为：在预测的下一位姿上做一些细小的调整(对x、y、theta做细小调整)；对于某一次调整后的预测下一位姿，利用下一位姿的扫描数据，构建下一位姿的栅格地图；以下一位姿的栅格地图与当前位姿的栅格地图的重合度作为目标函数...-------------- %局部栅格地图信息 % Grid map information metricMap = gridmap.metricMap;%栅格地图中0元素所在的位置靠近非零元素位置的最短栅格距离构成的矩阵...);%栅格地图中的最左端的横坐标(全局) minY = gridmap.topLeftCorner(2);%栅格地图中的最下端的纵坐标(全局) nCols = size(metricMap, 2)...% 旋转 % Rotation for theta = pose(3) + [-r, 0, r]%遍历这个三个旋转角 [旋转角-r 旋转角 旋转角+r]...;%把预测的下一位姿的扫描数据中，和当前栅格地图的距离大于1.1的数据 筛选出来 % if isempty(newPoints)%意思是 预测的下一位姿的扫描数据 完全落在当前位姿构成的栅格地图中
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