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Origin2018安装与使用(整理中)

折线图 4.1 数据显示 4.2 legend中添加线条标注 4.3 调节柱状条形宽度 4.4 去除线条锯齿 5. 柱状 5.1 绘制不均匀的柱状 6....绘制双Y 6.1 绘制双Y 6.2 现有图层添加新图层 1. origin下载安装 Origin 2018(32/64位)下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/...4.1 数据显示 双击需要显示数据的线条—>标签 4.2 legend中添加线条标注 双击文本对象legend->添加图例符号 4.3 调节柱状条形宽度 双击需要调节的柱状->间距...首先插入数据(前两组),然后再建立一组数据(坐标均匀分布),设置列为X 采用C列为x,B列为y,绘制柱形,效果如下: 打开刻度线标签,类型里选择来自数据集的文本 在数据集名称下拉菜单中找到...绘制双Y 这里介绍一下绘制双Y的两种方法: 6.1 绘制双Y Origin:如何使用Origin画双Y 6.2 现有图层添加新图层 右击空白处,新图层->右-Y(关联x的刻度和尺寸

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【R语言】高维数据可视化| ggplot2中会“分身术”的facet_wrap()与facet_grid()姐妹花

这通常比facet_grid()更好地利用了屏幕空间,而且显示基本是矩形的。 分面是根据数据类别按照行或者列,或者矩阵分面的方式将散点图,柱形等基础图标展示四到五维的数据结构。...,由vars()引用并定义面,比如rows=vars(x)是指将变量x作为维度进行分面,并且可以使用多个分类变量。...可以变量进行命名(将名称传递给标签器)。比如cols=vars(x)表示将变量x作为维度进行列分面。 scales:表示分面后坐标的尺度按照什么规则进行适应。...strip.position:默认情况下,标签显示图形的顶部。使用地带。位置通过设置条带,可以将标签放置四个边的任意一边。...facet_grid()按照x调节取值范围 06 facet_grid()调节y的取值范围 ?

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Multisim软件使用详细入门教程(图文全解)

调节电位器-第一种方法 将鼠标悬停在电位器,会出现右所示的滑杆。用鼠标拖动滑杆,便可改变电位器滑动端与两个固定端之间的电阻阻值。...3)此时“Select a Component”窗口关闭,左单击鼠标将器件图标放置电路图纸的恰当位置。...此时“Select a Component”窗口关闭,左单击鼠标将“地”的图标放置电路图纸的恰当位置。...Y/T按钮:X显示时间刻度,Y显示电压信号的幅度 “Channel A”项和“Channel B”项         Scale:设置Y方向每格代表的电压数值         输入方式: AC...选中用于分析的输出变量,点击“Add”(添加)按钮,即可将其加入“Selected variables for analysis”(选中用于分析变量)列表中 4)单击“Remove”(删除)按钮,可以将不需要显示的变量移回

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陀螺仪工作原理_电子陀螺仪工作原理

大家好,又见面了,是你们的朋友全栈君。 我们知道陀螺仪使用来测量平衡和转速的工具,载体高速转动的时候,陀螺仪始终要通过自我调节,使得转子保持原有的平衡,这一点是如何做到的?...同样,由于存在相应方向的可以相对旋转的连接头(红色连接头),转子和旋转轴将仍然保持平衡,如下图: 最后假设,船体发生了yaw摇晃,也就是偏航,此时船体发生水平旋转。相对旋转发生在蓝色连接头。...陀螺仪中的万向节死锁 现在看起来,这个陀螺仪一切正常,在船体发生任意方向摇晃都可以通过自身调节来应对。然而,真的是这样? 假如,船体发生了剧烈的变化,此时船首仰起了90度(这是要翻船的节奏。。。。)...蓝色连接头:可以给予一个相对偏航的自由度。 没错,三个连接头,提供的自由度只对应了俯仰和偏航两个自由度,横滚自由度丢失了。这就是陀螺仪的“万向节死锁”问题。 若计绿x,红为y,蓝为z。...那么记为z为主轴,y为副轴,x为自由;绕z会影响到x,y;绕y会影响到x,绕x不会影响其他。 这种动态方式下的欧拉角(z,y,x)等价于静态欧拉角(x,y,z)。

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Python气象绘图教程(五)

开启网格线命令grid,使用字典的方式调节标题、坐标名大小颜色fontdict、图形添加图例 legend。 3、一张子图中共用某条坐标两张子图中共用某条坐标。...共享x时,两边y的零刻度是不一致的,这要结合你分析的数据及时改变,其命令如下: ax1.set_ylim(-1,5.5) ax2.set_ylim(5,30) xlim和ylim是用来设置坐标的范围的...和上个教程的体系相比,y主刻度的基础出现了副刻度。...三、散点图基础 散点图也是经常使用的一类图表,其主体结构语句为: plt.scatter(x,y,s,color='',cmap='',marker='',alpha='') 其中,(x,y)是其坐标中的位置...还可以绘制更加酷炫然而没多大用处的: ?

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欧拉角_欧拉角

旋转步骤如下: 物体绕全局的 Z 旋转 α 角 继续绕自己的 X (也就是图中的 N )旋转 β 角 最后绕自己的 Z 旋转 γ 角 这里有一副动很直观的展示了旋转过程(角度标记的有点不一样...2.3.4 死锁 现在看起来,这个万向节一切正常,在船体发生任意方向摇晃都可以通过自身调节来应对。然而,真的是这样? 假如,船体发生了剧烈的变化,此时船首仰起了90度(这是要翻船的节奏。。。。)...它失去了自身的调节能力。那么这是为什么呢? 之前万向节之所以能通过自身调节,保持平衡,是因为存在可以相对旋转的连接头。在这种情况下,已经不存在可以相对旋转的连接头了。 那么连接头呢?去了哪里?...没有关系,这里还有做得非常好的视频,以供参考: https://v.qq.com/x/cover/e055516g79w/e055516g79w.html 欧拉角旋转以及万向节死锁_腾讯视频 对视频主要内容总结如下...使用弧度时,弧度比其他单位允许更多的数学解释。 除了实际的几何图形外,在数学的微积分,分析和其他子学科中都使用弧度。 弧度和度数有什么区别?

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PID自整定功能

用户可以使用用户程序或PID调节控制面板来启动自整定功能。同一时间最多可以有8个PID回路同时进行自整定。PID调节控制面板也可以用来手动调试老版本的(不支持PID自整定)CPU的PID控制回路。...PID调节控制面板 1中: 当前设定值指示 显示当前使用的设定值 过程值指示 显示过程变量的值 当前的输出值指示 显示当前的输出值 可显示过程值、设定值及输出值的PID趋势 2....图形显示区 图中: 过程变量和设定值的取值范围及刻度 PID输出的取值范围及刻度 实际PC时间 以不同颜色表示的设定值、过程变量及输出的趋势 调节参数 这里你可以: 选择PID参数的显示:当前参数、...这里你可以设定趋势的时基,时基以秒为单位 当前的PID回路号 这里你可以选择需要监视或自整定的PID回路 关闭PID调节面板 要使用PID调节控制面板,PID编程必须使用PID向导完成。...为了使PID自整定顺利进行,应当做到: 使PID调节器基本稳定,输出、反馈变化平缓,并且使反馈比较接近给定 设置合适的给定值,使PID调节器的输出远离趋势、下坐标,以免PID自整定开始后输出值的变化范围受限制

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KUKA机器人外部配置你一定要知道的那些知识

首先硬件方面: 1驱动器大小的选择 原则kuka只支持他们自己的马达,不过实际运用中也有高手使用过其他品牌的马达,并且成功运行。...比如接错位置,多个外部弄错了编码器线和电源线等 接触不良,控制柜下面的电源线接口(x7.1),经常会有人把插芯顶出来。...3减速比 好像大多数机械设计都算不准导轨的减速比,如果你使用的不是KUKA导轨的话,这个减速比是需要计算的,要达到示教器显示的位置和实际导轨的位置一样。否则可能会出现一些坐标上的问题。...5了解相关外部的系统变量 kuka机器人发展到KRC4以后很多人都不知道配外部所需要了解哪些变量了。...workvisual已经帮我们把外部的配置变成了图形化操作了,所以很多工程师是不会调节外部的相关调试性变量的。

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R高级|cowplot包拼图(3):overlap

align_plots将图片对齐 pl=align_plots(A,B_black) View(pl) 我们可以看到,pl是一个list,长度是2,提取第1个元素命令是pl[[1]],也就是A,提取第...加图片B_black ggdraw()+ draw_plot(pl[[1]]) + draw_plot(pl[[2]]) 我们看到2附图的x和y都没有对齐,我们align_plots...这幅的overlap并没有将x和y对齐,而是将图片缩小、然后放在右上角,所以,我们并不要align_plot对齐x和y,直接使用ggdraw和draw_plot即可。...y=0.3) 总结: 到目前为止,我们花了3节内容,来讲解cowplot包拼图的2种模式 1、plot_gird命令,图片排版,结合NULL,可以灵活调节图片之间的距离,当NULL对应的相对宽度或相对高度为负数值...,可以实现图片的overlap 2、使用ggdraw和draw_plot,来实现图层的叠加,如果需要图片的x和y都对齐的话,那么需要使用图片对齐命令align_plots,对图片进行对齐,生成一个list

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高维数据图表(2)——PCA的深入探究

一般情况下,我们说明因变量的影响因素是通过多元分析来说明,而CCA更直观展现了这点。...CCA的组成元素与解读 坐标:代表主成分,x是第一主成分,y是第二主成分,以此类推 矢量箭头:代表环境要素,长度越长表示越重要。...x投影代表对第一主成分的贡献;y投影代表对第二主成分的贡献 矢量夹角:夹角越小,环境要素之间的相关性越强。其中夹角的cos值是两个环境要素的相关系数。...(4)矢量箭头绘制:例如两个主成分,每一个变量对这两个主成分都有一个贡献率,就可以确定变量坐标图上的位置。确定位置后我们使用箭头命令进行绘制,即可得到矢量箭头。...第二幅对不同的变量扩大倍数和设色,并将样本点合并至一个图中,可以分析出不同成分主要受哪些因素影响,也可以看出城市的相似性等信息。同时也可以看出不同变量对主成分的贡献大小与它们之间的相关性。

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安捷伦频谱仪操作手册_安捷伦频谱仪LAN设置

大家好,又见面了,是你们的朋友全栈君。 频谱分析仪的基本使用方法 一、使用前须知 使用频谱分析仪之前,有必要了解一下分贝(dB)和分贝毫瓦(dBm)的基本概念,下面作一简要介绍。...AT5010频谱分析仪可同时测量多种(理论是无数个)频率及幅度,Y表示幅度,X表示频率,因此能直观的对信号的组成进行频率幅度和信号比较,这种多对比件的测量,示波器和频率计是无法完成的。...假如中心频率和扫频宽度设置正确,X有10分格的长度,则当扫频宽度低于IOOMHz时,只有全频率范围的一部分可被显示。...(15)水平位置旋钮(X-POS):水平位置调整旋钮。 (16)水平幅度调整旋钮(X-AMPL):水平幅度调整旋钮。 水平位置及水平幅度调节仅仅在仪器校准时才用。正常使用下一般无须调节。...当需要对它们实施调节时,则需要用一台很精确的射频振荡器配合使用。 (17)耳机插孔(PHONE):阻抗大于16n的耳机或扬声器可以连到耳机插孔。

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Biological Psychiatry:高外周炎症信号与情绪调节网络和中央执行网络的低静息态脑功能连接相关

rsFC的一个优点是,它可以使研究者不受任务参数限制的情况下研究大规模的大脑网络。最近的研究强调了这些功能性脑网络的稳定性,表明可以使用rsFC来测量个体内的稳定特征。...基于对DMN连通性的meta分析对DMN ROI进行了定义。 表1给出了每个ROI的坐标和标签 ? ? 1给出了每个静息态功能连接网络ROI的位和矢位图。...分析处理中被试至少保留436个全脑(即4分钟)。采用带通滤波去除低频和高频噪声(0.01~0.08Hz)。使用6mm全宽半峰值的进行空间高斯平滑。 静息态功能连接分析: 具体如上文研究一相同。...研究二 通过一系列分层回归分析,研究者将炎症变量回归到每个静息态功能连接网络。并对所有模型中的性别、年龄和青春期状态进行控制,表3中给出了这些分析的结果。 ?...最后,aSN和DMN中的静息态功能连接与任何炎症变量均无显著相关性(p>0.10)。(S1显示了炎症变量与ERN内特定节点间关联之间的关系。)

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Current Biology:真实课堂小组动态互动中脑同步活动跟踪

研究假设认为一组学生的同步神经活动可以预测(并支撑)课堂参与和社会动态。那么当学生感到与材料或彼此联系互动时,大脑形式和量化意义“同步”?...使用emotiv EEG脑电帽内置的两陀螺仪对头部运动进行评估,并与EEG电极同步采样。陀螺仪提供两个变量,?x还有?y,分别表示围绕?和?的固定分辨率(1°/?)的角速度。?...是穿过被试耳朵上方脑电帽底座的“水平”(S1B)。?是沿垂直于脑电帽臂和X的方位角方向的“垂直”。为了消除脑电数据中头动,这两个变量被用作回归函数。emotiv脑电帽中的陀螺仪具有1°/?...个体“特质”差异(1)重复测量多水平线性回归分析教学方式x群体亲和力对个体-小组TI的影响计划天生喜欢群体的学生会有更大的神经同步性?...(3)相邻非面对面学生亲密度x配对TI相关度后续执行物理邻近性是否调节课堂上亲密性和同步性的相关性?(4)非相邻学生亲密度x配对TI相关度后续执行课堂上亲密度和同步性与直接互动或物理接近相关

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SceneKit_入门05_照相机

3D文字 让学习成为一种习惯 原理分析 视角 视角 上图是一个游戏场景 照相机的位置为(10,0,0) 物体A的位置为(0,0-6),yFor 表示的是Y的视角。...可以不太理解,的确有点抽象。...举例说明: 游戏引擎中,照相机好比就是你的眼睛,你眼睛X(左右看)和Y(上下看)有个最大角度,这个角度我们叫做xFov和yFov,想想一下,如果是这视野大了,我们能看到的范围就会变大,这个时候...视野小 视野大 焦距 焦距 f: 焦距 从可以看出,焦距越大,视野越小,焦距越小视野越大 相信你应该明白了游戏引擎中照相机的作用了吧!...1.一个手指头的时候,照相机对准(0,0,0)沿着球体表面旋转 2.两个手指头平移手势,照相机是X和Y移动 3.捏合手势,是Z移动 致读者 SceneKit 游戏框架的照相机使用,基本内容已经讲解完毕

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笔记︱横截面回归模型中调节效应+中介效应(横截面回归模型两大方向)

调节效应 Y与 X的关系受到第三个变量M的影响 调节变量可以是定性的 (如性别) ,也可以是定量的 (如年龄) 影响因变量和自变量之间关系的方向 (正或负 )和强弱 调节效应和交互效应 从统计看...,调节效应和交互效应是相同的 (对H0:c=0进行检验,c显著,则调节效应显著) 从概念看,交互效应中,两个自变量地位不固定,可以任意解释。...若存在多个交互效应,比如: y~x1+x2+x1*x2+x3+x4+x3*x4 如果出现x1*x2不显著,那么可以直接删除?...——不可以; 如果x1*x2显著,x2的系数反而不显著了,可以直接删除?...——不可以; 正确的建模步骤是: 1、先做无交互效应的模型:y~x1+x2+x3+x4,然后进行变量筛选; 2、剩下的变量再来考虑交互效应,若上述的四个变量全部都留下,那么再来做交互项x1*x2、x3

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Plotly中绘制三种经典的股票交易图表(含视频讲解)

Plotly中绘制三种经典的 股票交易图表(含视频讲解) 大家好,是 Lemon 。 背景 股票价格曲线,带可调节的时间条的怎么绘制?...默认的面积曲线图 Plotly 中,可以使用 plotly express 的 area 来绘制面积曲线图。...每个烛台符号沿着 X 的时间刻度绘制,显示随着时间推移的交易活动。 蜡烛的示意图如下: ? 默认的蜡烛 Plotly 中,可以使用 candlestick 来绘制蜡烛。...对蜡烛进行个性化修改 同样的,我们可以对蜡烛进行一些个性化的修改,同样涉及标题、可调节的时间栏、y数值范围等。...默认的OHLC Plotly 中,可以使用 ohlc 来绘制蜡烛

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节律失调:Theta-Gamma耦合精度改变损害老年人的联想记忆

为了考察是否配对记忆比项目记忆的年龄差异更大,以再认得分为因变量,年龄为被试间变量,记忆条件(项目/配对)为被试内变量,进行混合ANOVA分析,发现年龄和条件的主效应,表明两个年龄组被试都表现出项目记忆表现优于配对记忆...3. a, 单试次水平,年轻人和老年人在节律分段的theta频段范围内显示出可靠的峰值。图中显示了每个频段(x的功率(y),相对于背景光谱(红色)节奏性片段(蓝色)中平均功率。...相比之下,单纯项目记忆两个年龄组都有更多的非峰值功率增加。5. a, 配对记忆(左)和单纯项目记忆(右)theta相位bin(x的gamma功率(y)分布的年龄差异。...b, 配对记忆(左)和单纯项目记忆(右)gamma频段(50-75Hz)功率谱的时间(x)和频率(y)的示意图。c, 正确配对反应比例(y)和个体耦合相位(x;角度)的关系。...最后,值得注意的是,神经递质(如多巴胺和去甲肾上腺素)已被证明可以调节神经可塑性,最近的研究表明多巴胺可以调节高低频段的耦合。另外,情景记忆的个体差异与神经递质功能的差异有关。

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AJP:大脑功能连接的内在模式调节重度抑郁患者抗抑郁治疗反应中的作用

2: 由舍曲林治疗效果预测驱动的调节作用 舍曲林组中,对于一些调节变量,更高的连接性预示着对舍曲林更好的治疗反应(小A和B;说明例子见小C),而其他调节变量,较低的连接性预测舍曲林更好的疗效(...由安慰剂驱动的调节作用 与舍曲林相比,很少有网络内的连接模式能预测安慰剂治疗的理想结果(3)。相反,ECN、海马、丘脑、VN和SN之间的网络连接可以有力地预测安慰剂效应。...3: 由安慰剂治疗效果预测驱动的调节作用 安慰剂组中,对于一些调节变量,更高的连接性预示着对安慰剂更好的治疗反应(A和B;说明例子见图C),而其他调节变量,较低的连接性预测安慰剂更好的疗效(D...4:复合调节变量与最后一次随访时HAM-D分数之间的关系以及接受或者不接受统计推荐的治疗方式时的缓解率 A中,两条治疗线交点以下,安慰剂是首选,在这一点以上,舍曲林是首选。...B,幸运分配组(随机分配到由复合调节变量确定的统计的首选治疗组)和不幸分配组(随机分配到由复合调节变量确定的统计的非首选治疗组)的缓解率。HAM-D =汉密尔顿抑郁量表(17项)。

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NCB|心咽发育多样化的单细胞转录轨迹分析

然而,后期伪时间中变化的gene与突然的生物转变terms等一致,例如细胞分裂。...为了识别这种“开关式”的不连续性发育,作者利用细胞之间的相关性进行层次聚类,在心脏咽部轨迹确定了10个假设的离散调节状态,包括两个多能状态,以及八个连续向特定发育方向的转换(d)。 ? ?...研究人员使用每个基因的PC1来估计每个gene对离散调节状态的contribution(c)。这表明多能状态主要由TVC特异性基因和引发的心脏和咽部肌肉标记物的组合表达决定。...总的来说,这个分析表明,进化保守的转录程序,包括Ebf1,Gata4等的同源物调节基因,控制心脏与咽部肌肉的在心咽中胚层中的发育选择。...其实每一次看文章都是抱着看看他们有木有什么新的R包可以借鉴或者是他们的代码公开后可以进行一下原文的复现,但发现多数是以失败告终的,尤其是一些要是不看那篇文章根本不知道有这回事的包,所以不要总去想着去

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《Honey Select》捏人剖析

上图中我们可以看到, 脸部有很多骨骼, 尝试把模型导出来, 对其进行分析: ? 针对鼻子的骨骼, 进行平移/旋转/缩放, 嗯, 看起来捏脸就是这么回事了. ?...对于"鼻子整体上下"来说, 的确是只需要调节NoseBase的Y值就可以了, 我们需要做的就是根据滑杆最大值和最小值之间进行线性插值. ?...(或多个):Tx/Ty/Tz/Rx/Ry/Rz/Sx/Sy/Sz 使用滑杆预设的调节范围之间进行插值 插值不一定是线性的, 可能是有多个关键帧 每个调节项可能对应不只一根骨骼 以此为指导思想, 继续结合...X 其次是骨骼调节关键帧表: ?..., 根据滑杆值插值出Local Transform 使用代码逻辑把老的Transform数据转换成新骨架能用的骨骼Transform 把骨骼Transform全部更新到模型 尝试UE4中使用PoseableMesh

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