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SwiftUI中的水平条形图

SwiftUI中的水平条形图水平条形图以矩形条的形式呈现数据类别，其宽度与它们所代表的数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图的基础上创建一个水平柱状图。水平条形图不是简单的垂直条形图的旋转。...在Numbers 等应用程序中，水平条形图被定义为独立的图表类型，而不是垂直条形图。除了条形差异外，x轴和y轴的格式也需要不同。...Chart in SwiftUI Hide Bar Chart Axes in SwiftUI Bar Chart with multiple data sets in SwiftUI SwiftUI 中的水平条形图...将条形图转换为水平水平条形图不仅仅是在垂直条形图上的配置，有一些元素是可以重复使用的。...在创建垂直条形图时学到的技术可以重复使用，但最好将水平条形图视为与垂直条形图不同的图表。当我们深入到轴等组件时，可以看到两个图表中的轴线都是一样的，但是它们的标签和定位在x和y之间是换位的。

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R绘图练习 | 突出显示个别条形的重叠条形图

专注R语言在生物医学中的使用首先是加载R包和数据 library(tidyverse) library(ggtext) library(showtext) showtext_auto() load(..."E:/R/r-learning/r4ds/000files/df_animals_2.rdata") 主题设置 theme_set(theme_minimal(base_size = 19, base_family...labs(title = "突出显示个别条形的重叠条形图")+ # 主题细节调整...theme(plot.title = element_markdown(), axis.text.x = element_blank() ) 本文用到了很多之前学过的R...包和技巧： ggplot2修改坐标轴详细介绍超详细教程：修改ggplot2图例让你的ggplot2主题支持markdown和css 让你的ggplot2支持markdown语法

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Power BI 优化表格矩阵中的条形图

Power BI内置的表格矩阵可以使用条件格式中的数据条模拟条形图，如下图所示：这种操作方式的核心缺点是条形高度无法调整。...以下是完整度量值，把度量值放入条件格式图标即可正常显示： SVG表格条形图 = VAR MinNegative = MINX ( FILTER ( ALLSELECTED ( '店铺信息'[...Max_Width ) & "' y2='100' stroke='black' stroke-width='3'/> " RETURN SVG 设置方式如下图所示，度量值中的增长率替换为你模型中的指标可以复用...目前Power BI的条件格式图标仅支持正方形样式，使得显示效果不能最优，本文的方法算是夹缝中求突破。...所谓一通百通，度量值也可不用在表格中，略微修改后使用HTML Content放大显示： ----

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【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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「R」R 中的方差分析ANOVA

因此回归分析章节中提到的lm()函数也能分析ANOVA模型。不过，在这个章节中，我们基本使用aov()函数。最后，会提供了个lm()函数的例子。...R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响控制A时，B对y的影响控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。有相同的字母的组说明均值差异不显著。

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R tips: R中的颜色配置方案

数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有

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「R」说说r模型中的截距项

y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean

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如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

） R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R...语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图 R语言之可视化（23）高亮某一元素 R语言之可视化（24）生成带P值得箱线图 R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr...包） R语言之可视化（26）ggplot2绘制饼图 R语言之可视化（27）通过R语言制作BBC风格的精美图片 R语言之可视化（28）蜜蜂图 R语言之可视化（29）如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序...问题：如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p <- ggplot(ra.melt

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R中的sweep函数

函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值

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R中的循环绘图

❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法

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R中的小技巧

1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串，不过在R中会返回数据类型。...","virginica": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 2.通过链接读取数据 site 的网站...(5),y=runif(5)) names(df) <- 1:2 取第一列，如果是这样则会报错： df$1 报一个“错误: unexpected numeric constant in "df$1"”的错误...但是这样可以： df$`1` df$后tab键提示出来也是会有反引号的。...： irisSL <- iris$Sepal.Length # 分成五个bins cut(irisSL, 5) # 也可以按我们想要的范围分割 cut(irisSL, breaks = seq(1,8,1

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「R」R检验中的“数据是恆量”问题

之前我学习和自己分析时就遇到过，尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题（这类数据明显不服从正态分布），可以使用正态性检验，或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的，如果一样就不要这个了。...所遇到的问题：分析两个样本之间是否存在差异，每个样本三个重复。现在用的是t.test，但有些样本三个重复的值一样（比如有0,0,0或者2,2,2之类的），想问下像这种数据应该用什么检验方法呢？...以下是我的回答：数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果一样，则输出原始的结果，再筛选其中差异大的基因。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r

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「R」获取R包中的函数和对象列表

方案在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version

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R中的替换函数gsub

R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...useBytes = FALSE) 其中pattern是要替换的字符，replacement是替换成的字符，x是对应的string或string vector。...vector举例如下： > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...duplicated(clin$case_submitter_id) #提取非重复的样本的临床信息 clin=clin[index,] 可以得到如下临床信息表前面给大家讲过☞肿瘤TNM分期

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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「R」tidyverse 中的公式函数

img 公式保存了创建它的环境使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...2.886256 -0.782301 0.476785 2.117951 0.472815 0.553460 -0.980149 #> [99] 0.150879 -2.060062 在公式中，...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

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R中的线性回归分析

回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3...)之间的回归模型，来预测因变量Y...的发展趋势。...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项，是回归直线在纵轴上的截距 b——回归系数，是回归直线的斜率 e——随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响...回归分析函数 lm(formula) formula：回归表达式y~x+1 lm类型的回归结果，一般使用summary函数进行查看预测函数 predic(lmModel,predictData...,level=置信度) 参数说明： lmModel：回归分析得到的模型 predictData：需要预测的值 level：置信度返回值：预测结果 data <- read.table('data.csv

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分析R中的Elasticsearch数据

您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...通过使用CData驱动程序，您可以利用为经过行业验证的标准编写的驱动程序来访问流行的开源数据R语言。...类路径：将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下，这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。...您可以使用内置条形图功能创建简单的条形图： par(las=2,ps=10,mar=c(5,15,4,2)) barplot(orders$Freight, main="Elasticsearch Orders

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「R」ggplot2在R包开发中的使用

尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...常规任务最佳实践使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！.../package=vdiffr [6]testthat: https://testthat.r-lib.org/ [7]vctrs: https://vctrs.r-lib.org/

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谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，提速 Upsert

反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。...开篇就是结论接续上一篇《谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，从 20 秒到 0.5 秒》之后，这次，我们带来了关于利用反应式编程进行 upsert 优化的案例说明。...而且，通常来说，在程序中进行一次去重可以减少向数据库中传入的数据，这本身也很有意义。...最近作者正在构建以反应式、Actor模式和事件溯源为理论基础的一套服务端开发框架。...——Newbe.Claptrap 框架水平扩展实验谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，从 20 秒到 0.5 秒谈反应式编程在服务端中的应用，数据库操作优化，提速 Upsert Newbe.Claptrap

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