大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...(…/images/sprite-search.png) no-repeat; } .search em:hover{ background-position: -30px 0; /* 精灵图第一个值是...X轴的值 第二个值是Y轴的值，基本上都是负的多少多少 */ } 精灵图本质： 用一张大图包含所有小图，最关键的地方在于使用backgrond-postion属性精确定位 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
共定位分系是寻找GWAS和*QTL的多效性SNP的分析方法。...另外跟在孟德尔随机分析之后，在MR后面做的共定位分析，其实最好的结果是两个表型并不在遗传学上共享因果变异，这样才能更有利的证明两个表型之间的因果关系。...，H4值的范围在0-1之间，0表示概率为0%，1表示概率为100%。后验概率越高越好。很多文献认为PPA > 0.95的位点是共定位位点，也有一些文献会放松要求到0.75。...接下来我们看下在R中如何进行实现这个分析方法。首先是包的安装： install.packages("coloc") 1....共定位分析 ####abf 算法 my.res <- coloc.abf(dataset1=D1, dataset2=D2) 数据结果中包含两个子结果，一个是summary，主要描述了SNPs数量，以及
示例如图2： 图2 GPS卫星网络 为了解算测站的三维坐标，必须观测4颗GPS卫星，称为定位星座。 1.1.2地面监控系统 对于导航定位来说，GPS卫星是一动态已知点。...所以如果想知道接收机所处的位置，至少要能接收到4个卫星的信号。如下图所示： 图3 GPS位置计算方法 从以上四个方程中解出x，y，z和t就可以定时、定位。...网传的微信三点定位原理也是这个样子。 图6 三点定位原理 由于基站定位时，信号很容易受到干扰，所以先天就决定了它定位的不准确性，精度大约在150米左右，基本无法开车导航。...当某些WiFi信息不在数据库中时，可以根据附近其他的WiFi位置信息推断出未知WiFi的位置信息，并上传服务器。 图7 WiFi 定位 3.2数据采集 这些AP位置映射数据怎么采集的呢？...图8 AGPS定位 AGPS的优势主要在其定位精度上。在室外等空旷地区，其精度在正常的GPS工作环境下，可达10米左右，堪称目前定位精度最高的一种定位技术。
R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。...饼图 饼图，将一般的柱图进行直角坐标轴到极坐标轴的转换（coord_polar()) ggplot(df,aes(x=factor(1),a,fill=factor(var)))+ geom_bar...) # 点和线距图是对象a的数据有盘高盘低，条形图是关于对象b的图，成交量 # facet_grid(item~....瀑布图 瀑布图可表现图形涨跌趋势，后一个柱子和前一个柱子有增长和下降的关系。...漏斗图 漏斗图的数据分布在图形中间，用coord_flip()转换方向，可以看到不同组的最大，最小值的差异 df_tmp4% select(1:3) %>% arrange(a) %
布局函数 layout() 上面的方法创建的子图大小是相同的，而 layout() 就要高级不少。...layout() 将图片内部区域分割为一组行和列，但行高和列宽度可以分别控制，并且每个子图可以占据超过一行或一列的位置。 layout() 用矩阵作为参数来表示上述的思想，矩阵的值就是子图的序号。...巧妙地设定矩阵，就可以自由实现多种组图方式了。不过显然到这里，还感觉差一些东西：默认情况下，所有的行高和列宽尺寸都是相同的， 而且内部也是以这种方式分割。怎么实现自定义的行高或列宽？...这里 heights 设定的是一个相对占比，比如子图 1 占 5/(5+3)。同样的操作可以应用到 widths上。...更多的操作查看文档啦~ 这里其实只要知道 layout() 函数，以及通过矩阵设定子图排列的思想使用起来就简单的。 更复杂的操作就要学习 grid 了，可能未来的某天我会学习并写写。
蜜蜂图或蜂群图（beeswarm）这个名字，大家可能比较陌生，但是大家肯定都见过他的尊容。下面这张图就是一个典型的蜜蜂图。因为看上去像一群飞舞的蜜蜂而得名。...从图中可以发现，beeswarm很好的体现了数据的分布，更加清楚、直观。而jitter图和散点图，难以快速获取信息，point图中点过于密集，jitter中分布过于散乱。...这也是很多科学论文选择beeswarm图的原因，在小样本下也许jitter或者points的方法也能够传达我们想要传递的信息，但是在样本量较大的时候，这两个绘图方法就不太适合了。...而beeswarm图在大样本的情况下也比较适用。不仅可以体现每一个样本具体情况，而且能够查看整体的情况。...后面小编会详细给大家介绍beeswarm这个R包的使用，绘制更多不同类型的蜜蜂图。
survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。...读者需要记住的是，该包可视化的组件基本都是由ggplot2驱动的，所以常见的ggplot2修改方法同样适用于survminer可视化的生存曲线、表格等等。...查看文档的方法很简单，函数名前面加一个问号。 ?ggsurvplot ? 信息就出来了，每一个选项都有说明，还有相关函数及链接。...接着我讲一个今天看到的小例子。 直接画一个生存曲线。...估计这就是万佛朝宗吧，ggplot2的伟大在此。 ★相关链接：https://github.com/kassambara/survminer/issues/196 ”
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...首先我们看下安装和载入，其安装通过bioconductor安装： source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ComplexHeatmap...matrix(rnorm(40, -2), 4,10)) rownames(mat) = paste0("R", 1:12) colnames(mat) = paste0("C", 1:10) Heatmap...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?
引言 研发工程师日常的工作除了开发实现新需求之外，排查定位问题也是重要的组成部分。...如果在发生线上故障的时能够快速定位线上bug并且修复bug，不仅是研发工程师技术能力的重要体现，同时也可以帮助线上及时止血避免平台故障进一步蔓延，从而导致影响用户体验或者产生不可挽回的资损。...因此本文主要聚焦日常工作中经常遇到的异常场景，梳理了问题排查定位的思路大图，这样大家在实际项目中如果遇到类似的异常场景，可以按照思路大图进行问题排查定位解决，相信大家掌握了故障定位的分析套路之后就可以做到遇到问题时临危不乱...Java服务异常 系统资源问题定位 系统资源问题定位的核心是找到到底是哪个进程在异常占用系统资源，特别是在服务器中混部了多种服务的时候，经常会遇到系统资源竞用的情况。...同时结合实际的经验提炼了各个异常情况下的问题根因分析思路以及排查定位大图，大家在遇到类似问题的时候可以参考大图中的思路进行问题排查定位以及解决。 END
写在前面 旭日图（sunbrust diagram），通常也被称为多层饼图（multi-level pie chart）或径向树图，通常会用来展示层级占比关系，通过一系列的圆环展示层次结构。...冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。...开始绘图 需要调用的R包有以下4个 library(ggraph) library(igraph) library(RColorBrewer) library(dplyr) 读取数据 #df<-read.csv...('旭日图.csv',header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) df<-read.csv(file.choose( ),header=TRUE,stringsAsFactors...=FALSE) 旭日图 分割角度均等平分 edges<- data.frame(rbind( cbind(rep('origin',4),unique(as.character(df$Season)))
因此，有几篇论文采用了两级检测器进行物体检测，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，与单阶段检测器不同，两阶段检测器需要获得区域建议，对结果进行分类并调整候选边界框位置，由于两级检测器的设计思想...语义信息的应用 语义信息和SLAM技术是相互促进的两部分，语义信息与定位和建图相结合可以提高定位和场景理解的准确性，近年来，语义vSLAM技术推动了定位和地图的发展，对自动驾驶、移动机器人和无人机等研究领域产生了重大影响...本节将重点讨论语义定位和语义建图的两个方面。...面对急剧的视点变化，论文[72]采用语义图描述符匹配进行全局定位，以实现多视点下的定位。...B、 语义建图 建图是SLAM的另一个目标，它服务于vSLAM中的定位问题，通常，我们希望机器人保存地图，以便机器人在下一步工作中不需要重复构建地图，从而节省大量计算资源，在应用中，由vSLAM构造的地图包括稀疏地图
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的...R&bioconductor包（非常适用于基因组数据分析） 首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames...library(ggplot2) data$ID <- rownames(data) data_m <- melt(data, id.vars=c("ID")) View(data_m) data为9行10列的标准正太分布数据...scale_fill_gradient2('legend name', low = 'blue', high = 'red', mid = 'white') #修改图例名字以及图中颜色 大神Y叔也有画热图的
饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。...饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。 下面会介绍两种在R中实现饼图的方法。...这里做了两种类型的标签，下面两图就是根据不同标签绘制的。labs包含了百分比和名字，中间用\n来分行；lab则只包含百分位数。...ggplot2 包绘制饼图 使用R中ggplot2包的geom_bar()函数绘制堆积柱形图，然后将直角坐标系转换成极坐标系，就可以显示为饼图，但还是需要使用geom_text()函数添加数据标签。...但是可以看到：由于缺乏饼图与数据标签之间的引导线，总感觉美观度不够，所以推荐使用graphics包的pie()函数绘制饼图。 代码以及资料存在我的github上，可见文末原文链接。
microbiome dynamics 中有这么一张补充图，介绍了本研究中涉及到的处理和取样的时间线。...这种图通常被称为时间热图或时间线图，结合了颜色块、标签和标记，我们按照以下步骤进行绘图： 数据准备：整理你的数据，确保每个时间点的数据都在正确的位置。...添加颜色块：根据数据在相应的时间点添加颜色块。 添加标记：如红点和绿点，表示“Metagenome”和“16S rRNA amplicon seq”等。...添加图例：确保图例清晰，与图中使用的颜色和标记一致。 优化和调整。...下面我们尝试用R复现此图 1生成示例数据 data <- data.frame( Category = c(rep("Control", 18), rep("Drought", 18)), TimePoint
气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列，和散点图一样。...气泡图通过气泡的位置及面积大小，可分析数据之间的相关性。 本文可以看作是《R语言数据可视化之美》[1]的学习笔记。...前两部分可见（跳转）： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 该书对气泡图的绘制并不是非常详细，小编将内容进行了大量拓展。下面的例子将一步步带你完成气泡图的绘制。...该图基本可以满足我们日常生活的气泡图的可视化了。相信大家通过前面的详细的介绍，应该可以自行绘制，只要换个数据，懂得各个代码的含义即可。...如果不喜欢圆形的气泡图，可以将代码中的shape=21进行更改，正方形是shape=22，得到的图如下： ?
R中plot3D包的polygon3D()函数和segments3D()函数可以绘制三维面积图，lines3D()函数可以绘制三维曲线图，所以，综合这几个函数可以绘制三维瀑布图，该代码，数据来源R语言书可视化之美...在此，就完成这个三维瀑布图了，美观度极佳，可解释性也不错。 添加第四个变量 如果想加入第四变量也是没问题的，具体不再重复。完整代码可见R语言书可视化之美或者我的github中。 ?...行分面的带填充的曲线图 使用分面图的可视化方法也可以展示瀑布图的数据信息，关于分面图可视化方法我已经在R可视乎|分面一页多图介绍过。...当然峰峦图也可以很好地展示瀑布图的数据信息，具体将在下一次可视化推送中进行介绍。 以上对绘制瀑布图（这里指的和网上说的瀑布图还不一样）进行了详细介绍了。...本篇视为《R语言数据可视化之美》学习笔记，并进行函数详细介绍与解释，版权归原作者所有。其他可视化图可在菜单命令[可视化]中搜索得到。
火山图是用于差异表达分析结果可视化的一种有效方法。...今天，我们来介绍一个用于增强火山图绘制的强大 R 包：EnhancedVolcano ，该包拥有强大的绘图功能，用户可以简单的通过设置颜色、形状、大小和阴影等参数定义不同的绘图属性，此外通过可以通过添加连线的方式有效避免数据点之间的重叠现象...使用 EnhancedVocalno 包绘制的火山图基本可以直接用于文献发表，可以说非常简单又实用的一款神器了。 1. 下载与安装 R 版本：3.6.1。...legendVisible = FALSE 可以不展示图注 3.6 校正后的 p 值作图 EnhancedVolcano(res, lab = rownames(res), x = 'log2...EnhancedVolcano 包绘制火山图就先介绍到这里。
极树状图类似于系统发育图或者环形的聚类图，其效果如下图所示： 查了一下相关资料，可以通过以下两种方法实现。以下用mtcars数据为例。...as.phylo(hclust(dist(new_mtcars))),type="fan") 2. circlize和dendextend 用circlize_dendrogram画图，可以比上一种方法更精细的画图
Circos图加拿大的生物信息科学家 Martin Krzywinski 开发的，最初主要用于基因组序列相关数据的可视化。现在越来越多的领域把Circos图引入其中。...今天我们介绍在R语言中如何绘制Circos图。 首先我们看下Circos的官网（http://circos.ca/），其实他们提供了自己的绘制工具包，为了更加方便绘制Circos。...我们利用了R语言中的circlizeR包进行Circos的绘制。 ? 1. Install.packages(“circlize”)#安装R包。 2. R包的载入之后的状态 ? 3....我们看下R包中可以实现的功能函数列表。...circos.genomicInitialize 基因染色体分布图形绘制不带条图 circos.genomicHeatmap 绘制热图 circos.genomicDensity 基因密度图绘制 circos.genomicLabels
摘要 视觉同步定位和建图（SLAM）在过去几年中引起了高度关注。...关键词 机器人·SLAM·定位·传感器·因子图·语义 1 引言 经过几十年的详尽研究和深入调查，同步定位和建图 (SLAM) 持续在机器人社区进行的研究中占据主导地位。...在我们的综述中，我们根据用于执行定位和建图的特征对最先进的基于特征的视觉 SLAM 解决方案进行分类。在每个类别中，都对所采用的 SLAM 的实现进行了彻底的讨论和比较。...定位和建图也可以由多个机器人车辆以分布式方式完成，同时利用 [134] 中提出的并行性，其中跟踪和图像采集是轻量级过程，在所有 MAV 上并行运行，由于其计算需求，建图时由功能强大的计算机在机外完成。...图 8 总结了可用于加速定位和建图过程并实时完成估计的技术。 3.1.3 解决尺度不确定性 当使用单目相机时，SLAM 系统需要处理固有的尺度不确定性挑战，这是由于难以从单帧中辨别深度而导致的。
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