R中的负值geom_col()低于0 - 腾讯云开发者社区

今天教大家怎么在Excel里制作带负值的双色填充图表正负值双色填充 ▼ 通常如果数据中带负值默认的图表输出虽然能够显示负值但是负值颜色与正值并没有任何区别视觉效果大打折扣今天来教大家怎么处理正负值双色填充的问题...1 互补色填充法吧激活图表选中数据条单击右键进入设置数据系列格式菜单选择第一项：填充勾选以互补色代表负值选框此时可以看到下面有两个可以更改的颜色第一个是图表的默认颜色第二个是白色（也就是默认的负值互补色...）图表中现在负值已经变成了白色我们肯定不希望用白色代表负值颜色万一背景颜色也是白的话负值直接就消失了所以要为负值的互补色自定义一种反差比较大的颜色这里就用红色了现在图表的正负值分别用不同的颜色标识是不是醒目多了...这是从新组织后的作图数据然后利用新数据创建堆积柱形图（堆积条形图）看吧新图表自动把正负值分别填充了不同的颜色不知道大家看明白了没其实理念很简单就是把图表中正值和负值分为两个序列空白单元格无数值默认为...0 这样做成堆积柱形图或者堆积条形图之后软件就可以自动为两个序列分别填充不同颜色因为0值无法显示（每一个数据条本来应该包含两段不同的颜色）所以看起来好像正负值分别填充了不同的颜色这种方法的理念在制作图表中将会经常用到

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为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图（Violin Plot）会出现负值部分？

异常值检测：通过小提琴图可以快速发现数据中是否存在异常值或者长尾现象。优缺点优点：直观显示数据分布：小提琴图能够清晰地展示数据的整体分布情况，包括峰度、偏度等特征。...为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图会出现负值部分？现象描述：当从没有负值的数据中绘制小提琴图时，有时会出现看似负值的部分。这可能让人感到困惑，因为原始数据中并不存在负值。...在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。...截断处理：在某些软件或绘图库中，可以指定 KDE 曲线不要扩展到特定值以下（例如 0），以避免在没有负值数据时显示负值部分。...总结：即使原始数据中没有负值，小提琴图也可能显示出负值部分主要是由于核密度估计引入边界效应所致。理解这一点有助于正确解读小提琴图，并根据需要调整可视化策略以准确传达数据信息。

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让执着成为一种习惯——仿网易数独玫瑰气泡图

没有难学的技艺，只有不够辛勤的付出！今天这篇文章推送仿的的是网易数独的一幅信息图，内容呈现的是全球各国人民对于养老所持的态度，数据来源于Pew Reserch Centre。...（ggplot2系统中，两个较为高阶的用法分别为：极坐标系、地理空间的多边形填充）。...","msyhl.ttc") font.add("myfont","msyh.ttc") font.add("myfzhzh","方正正粗黑简体.TTF") #锁定文件临时目录： setwd("D:/R/...stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE) 仔细观察该图，你会发现，玫瑰图内侧并非底边对齐，而是靠上下中心对齐，要想做到这种效果，必须将一个细分维度转化为负值...（柱形图堆积时会自动将负值堆积在负坐标轴上）。

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了解绘制条形图和折线图的细节

接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记：下面是YT的分享上一个笔记是：R基础知识及快速检阅你的数据第三章条形图条形图通常用来展示不同分类下（x轴）某个数值型变量的取值（y轴...() #条形图的默认图形基本比较丑，需要scale_fill_brewer()或者scale_fill_manual()重新设定颜色 #注意颜色的映射实在aes()中完成的，而颜色的设定实在aes()...设置position='identity'避免系统因对负值绘制堆积条形发出的警告 ggplot(climate_sub, aes(x=Year,y=Anomaly10y,fill=pos))+ geom_col...在代码中添加geom_point()可以实现 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line()+ ylim(0,max(BOD$demand)) #这里也以世界人口为例子进行画图...，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》把R的知识点路线图搞定

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R绘图|转录组上游分析结果可视化-双向柱状图

把数据放到放到txt中（其他格式文件也可以，看个人习惯），去掉百分号并保存为maprate.txt。...read.csv('maprate.txt',header = T,sep = "") # 数据读取 maprate$Assigned=maprate$Assigned*-1 # 将Assigned变成负值...maprate) # 宽数据转长数据 2 作图 library(ggplot2) ggplot(longdata, aes(SampleName, value, fill = Group)) + geom_col...我对其进行以下操作去掉右侧多余的坐标轴调整左侧Y轴点的个数添加截断标志和0线调整字体为Times New Roman，颜色为黑色，部分加粗加红框突出其他微调最终图如下：参考资料：《...R 中的 scale_y_continuous 函数》https://www.delftstack.com/zh/howto/r/scale_y_continuous-in-r/ 《ggbreak：你们要的坐标轴截断

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R中数据的标准化0-1标准化

数据标准化，是将数据按比例缩放，使之落入到特定区间，一般我们使用0-1标准化； x=(x-min)/(max-min) >data <- read.csv('1.csv', fileEncoding='...11 三班陈丽灵 115 0.4318182 12 三班方伟君 136 0.9090909 13 三班庄艺家 119 0.5227273 注意scale( )标准化函数跟0-...1标准化的区别。...标准化的方法很多，根据实际数据分析需求进行选择。

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漫画：什么是流行病的 R0 和 R ？

答案显而易见，平均数是（2+3+1）/3 = 2 如果整个过程没有任何外力干预，那么我们可以说仓鼠流感的基本传染数（R0）是2。 2这个数字看起来不大，但是千万不能小看它。...在数学上，当R0=2时，累计感染者的数量可以写作下面的算式： 1+2+4+8+16+32+64+128+256..........艾滋病：2~5 腮腺炎：4~7 SARS：2~3 麻疹：12~18 至于新型冠状肺炎，从疫情爆发开始到现在，各路专家分析的R0值不尽相同，所以暂时还没有定论，但一定比SARS的R0要高得多。...1.感染周期所谓感染周期，是指一个病人从被感染到痊愈，或者从被感染到死亡的时间跨度。显然，疾病的感染周期越长，患者接触健康人的机会就越多，R0也就越高。...显然，在人口聚集的一线城市，人与人接触的频率更高，疾病也更容易传播；在人烟稀少的地区，人与人接触较少，疾病的传播会受到一定阻碍。上面列出几种疾病的R0都是一个范围区间，正是这个原因。

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Java的字节（byte）数组与Python3中的字节类型负值问题

在Java中，字节数组可以存放负值，这是因为Java的byte类型的取值范围为-128到127之间，而在Python3中，bytes的取值范围为0到256。...Java： -127~128 Python：0~256 在某些场景下，比如AES加密时，会用到Key、IV（偏移量）等参数值的定义，在Java中有可能是如下的： public static byte[...，就是上面Java代码中的负值无法在Python3中直接表示。...面对这种情况，在Python3中可用如下方法进行转换： iv = [1, 3, 8, 22, -13, 125, -40, -124, -27, -10, 57, 13, 46, 22, -3, 5]...iv_byte = bytes(i % 256 for i in iv) 之后在传入Python中对应的AES算法函数当中，相应的加密结果便一致了。

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MySQL中的和0

《MySQL的隐式转换导致诡异现象的案例一则》文章中原始有段写的是，上述例子中 "测试a" 会截成 ""，因此 a=0 ，才会返回字段不为空的。有朋友留言说，这个确定正确吗？"...测试a"应该转成0吧，而不是""？我认为这块写得有些模糊了，但是结论没错。...因为数据类型的问题，"测试a"会转成数值类型，MySQL自动截断，应该截成的是""（空），只是说""和0是相等的，通过CAST可以验证下，"测试a"和''（空）转换成数值类型都是0， select cast...('测试a' AS UNSIGNED), CAST('' AS UNSIGNED); 如果准确些，应该说的是"测试a"自动截成""（空），""和0是相等的，因此得到"a=0"。...近期更新的文章：《MySQL的隐式转换导致诡异现象的案例一则》《MySQL中用到了索引还很慢的一个SQL场景》《什么是"金砖国家"？》

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JS中 == 0的区别

图片先说 [] + {}，根据之前的数据类型转换文字可知，[]会被转为""，{}会转为{}➡️ [object Object]，根据之前文章可知，只要其中一个为字符串，那么就会转为字符串拼接，进而得到的是...再说{} + []，在这里，{}可以大致理解为空代码block，而[]会被转为""➡️0，所以empty+0➡️0，如果避免这个情况，可以将使用（）将{}包裹起来，即({}) + []，那么得到的就会等同于

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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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Linux Shell中的$#、$@、$0

. $ 在Linux Shell脚本中，$#用来表示传入的参数数量。例如： shell脚本test0 #!.../test0 The number of parametes is 0. $ ./test0 1 2 3 The number of parametes is 3. $ ..../test0 a bc The number of parametes is 2. 2. $@ 在Linux Shell脚本中，$#用来表示传入的参数列表。例如： shell脚本test1 #!...遍历$@ for var in $@ do echo "$var" done 3. 0,0,1 在Linux Shell脚本中，$0用来表示要执行的shell脚本名称。...$1，$2用来表示传入到脚本中对应位置的参数，例如： shell脚本test2 #!

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ALSA中aplay -Dhw:0,0 和 aplay -Dplughw:0,0 的区别

aplay -Dhw:0,0 -c 2 -r 48000 -f S16_LE /usr/share/sounds/alsa/Front_Left.wav Playing WAVE '/usr/share...Little Endian, Rate 48000 Hz, Mono aplay: set_params:1305: Channels count non available aplay -Dplughw:0,0...-c 2 -r 48000 -f S16_LE /usr/share/sounds/alsa/Front_Left.wav 可以正常播放....其中的区别就是hw 和 plughw , 参考 Difference between “hwplug” and “hw”得出结论 hw: accesses the hardware device directly...可以通过mediainfo查看文件信息, 发现为1通道格式，而Codec driver 是需要播放的2 channel的,所以需要plug转换为2 channel才可以播放.

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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」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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CPU 指令 NOT R0 的意义与实现详解

而 NOT 指令是逻辑运算的基础操作之一。本文将深入探讨 NOT R0 的具体含义、实现方式及其在计算机应用中的作用。...一、什么是 NOT R0在汇编语言或机器语言中，NOT R0 是一条对寄存器 R0 的值进行按位取反（bitwise NOT）的指令。...它的核心含义是将 R0 寄存器中每一位的值从 0 转变为 1，或从 1 转变为 0。例如，如果寄存器 R0 的值是二进制的 00001111，执行 NOT R0 后，结果会变为 11110000。...例如，当输入信号是高电平（逻辑 1）时，输出信号为低电平（逻辑 0），反之亦然。4. 指令执行流程取指令（Fetch）：从内存中读取指令 NOT R0。...六、总结NOT R0 指令通过简单的按位取反操作，为计算机提供了强大的逻辑运算能力。从硬件的反相器实现到软件中的逻辑处理，它既是基本的操作，又是复杂功能的基石。

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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。...，比如相关性数据：数据范围是-1到1，0是中心点，于是两端的颜色需要两个深色，而中心点可以使用最浅的颜色。...") # [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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Pytorch训练网络模型过程中Loss为负值的问题及其解决方案

问题描述在复现论文的过程中，遇到了训练模型Loss一直为负的情况。程序主要通过深度学习实现一个分类任务。...一般情况下，分类任务的输出y采用One-hot Encoding，即每个值非0即1，对应公式中的y或（1-y）一定是1，而一定要是负值才能保证Loss大于零。...所以初步判断实验数据和模型输出是错误的根源。原因一输入数据未归一化数据没有归一化会造成取对数的过程中数据跨度超过了[0,1]这个范围，那么自然会造成为正，从而Loss小于零。...或者将nn.functional.nll_loss()换成模型中的nn.CrossEntropyLoss()，不过这样需要修改的代码较多，我采用了前者作为解决方案，解决了问题。?3....所以遇到此类问题，回归任务主要检查方案一中的问题；分类问题主要检查方案二中的问题，基本就能解决。

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ggplot2玫瑰图案例——星巴克门店分布图

但是遇到比较小清新的案例，还是值得手动操作一下的。本文图片案例来源于DT财经关于星巴克门店分布TOP20城市分布数据图，用色和呈现形式比较友好，所以就信手拿来作为案例分享给大家。 ?...标签拆成单字换行，竖排布局： label<-strsplit(mydata$label,"") for (i in 1:length(label)){ mydata$label_ff[[i]]0(...1:10-1)+4.5),-(9*(1:10-1)+4.5)) mydata$angle[16:20]<-rev(9*(1:5-1)+4.5) 图形可视化过程： p<-ggplot(mydata)+ geom_col...),expand=c(0,0))+#Y延伸到负值突出圆心的空白scale_y_continuous(limits=c(-100,600))+ scale_fill_manual(values=c("#00643E...图形输出： setwd("E:/数据可视化/R/R语言学习笔记/数据可视化/ggplot2/优秀R语言案例") CairoPNG(file="polar_rose.png",width=2400,height

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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...buildings`)) + geom_bar(stat="identity",width=0.5) + theme(axis.text.x = element_text(angle=0)...element_text(size=10,face="bold")) print(city_plots[[city_]]) ggsave(city_plots[[city_]],file=paste0(...".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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图表中包含负值的双色填充技巧

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