E-R图又称实体关系图，是一种提供了实体，属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。通俗点讲就是，当我们理解了实际问题的需求之后，需要用一种方法来表示这种需求，概念模型就是用来描述这种需求。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是FacetGrid和PairGrid部分，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
上一篇对信号调制有进行了些介绍，本篇将对调制后的信号做还原，即解调。偷个懒，只讲几组比较有代表性的解调信号。
最近读了 Karl Broman[3] 的initial steps toward reproducible research (kbroman.org)[4]，颇有感悟，结合自己阅读时候的体验，分享给你们。
在计算机系统中有很多独占性的资源，在任何一个时刻它们都只能被一个进程使用。比如硬件资源：打印机、扫描仪、光驱。也有一些软件资源：数据库表中的某一个记录、文件系统中某些文件等。两个进程同时使用同一个文件系统中的某个文件会引起文件系统的瘫痪，因此操作系统都具有授权一个进程（临时）拍他的访问某一资源的能力。不然可能会因为两个进程同时请求被占用的资源而导致死锁。 本文中的资源可以是硬件资源、软件资源以及一些数据资源（也属于软件资源），死锁可能出现在软件资源和硬件资源上。 本文只讨论进程死锁，至于线程死锁，其原理基本是一样的。
R 语言具有强大的绘图功能，可以满足科研绘图的需求，越来越多的文章中采用 R 语言来进行绘图。按照绘图方式，R 语言可以分为四大绘图系统，分别是：1、R 基础绘图系统，2、Grid 绘图系统，3、lattice 绘图，4、ggplot2 绘图。除此之外，R 还有非常多的扩展包，几乎可以完成任何形式的绘图要求，无论是 2D 绘图还是 3D 绘图。最新的 shinny 包，还可以绘制交互式的绘图操作。
描绘真实的物理世界时，3D的场景能给人更加直观的感受。然而在数字孪生应用中，除了描绘物理世界，很多时候也需要去描绘逻辑世界，表达对象之间的逻辑拓扑关系，比如组态工艺流程、网络拓扑关系等。在对面这些需求时，2D的表现方式显然更为清晰。搭建3D园区和3D城市，可以使用ThingJS的工具，做一些3D可视化的开发。那面对这些2D场景时，该用什么工具呢？
在用matplotlib进行绘图时，如果在绘制过程中会用到中文，则默认情况下会出现字体警告，中文字符显示为方框或乱码的形式，具体见下方案例：
R语言是即使一款功能强大的统计语言，也是一款内容丰富的绘图工具。从原则上讲，你可以用R语言绘制出你能想到的任何图形。
问题： 背景金融小硕，想学习R语言却不知道应该如何学习，应该按何种步骤，看哪些书或者视频资料等东西，所以提问这个问题，希望知道学习R语言的一般过程是怎样的，谢谢大家~~ 希望大家可以按以下的内容来回答，如不适合则无视。在每个阶段应该看哪些书，有哪些网络上有的视频资料比较好，应该从事什么样的练习加以巩固。 http://www.zhihu.com/question/21654166 Evan 北京大学 回答： 我当初学习R的时候在网上搜到一些R语言学习路线,我在微信圈，微信公众平台上也见多次
本文由知乎著名答主黄宝臣原创，CDA数据分析师已获得授权 学R主要在于5点三阶段： 第一阶段有一点：基础的文件操作(read.*,write.*)、数据结构知识，认识什么是数据框(data.frame)、列表(list)、矩阵(matrix)、向量(vector)，如何提取(包括which, []等)、置换(t, matrix等)、删除(-, which等)、运算(+, -, *, / , %%, %/%等)、转换(as.*)、修改(edit, fix等)数据（包括单个数、行、列、表、变量），安装包、调用
本文是 #用 Stata 画个图#系列的第1讲， 是对 Stata 的画图功能与绘图类型的概括性介绍。
修改绘图参数，如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2))；
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数，他们可以根据使用者的需要进行修改，绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候，我们就需要一些其他的函数来支持了。
Canvas 状态保存机制 中 , 存在两个栈结构 , 分别是 状态栈 和 图层栈 ;
哈喽，欢迎回来，《工程师的秘密武器》系列文章篇三：《建立高效的笔记习惯》。我们前面谈了两个话题，一个是选择合适的笔记工具（电气工程师的秘密武器—完整的知识体系，你有吗？），另一个是设计合理的笔记结构（打造电气工程师笔记模板—搭建专业知识体系），在前面的内容给广大电气工程师建议了一款笔记软件OneNote，也梳理了一个适用于日常工作的笔记结构模板。作为前面内容的完结篇，我们今天要聊的是如何利用OneNote笔记一些技巧和方法建立高效的笔记习惯，让相互关联的专业知识或琐碎技术细节得以记录，实现我们建立个人专业知识体系这一目标。
R语言的学习途径主要有几个：一个是R语言书籍；一个是R帮助文档；还有就是R视频和一些干货教程了。越来越多的R学习者开始在网上分享自己的学习笔记，有的人会搭建自己的博客平台，有的人会使用现成的平台，其中最常用的就是公众号了。今天的推文我就分享5个我平时会经常看的，分享R语言学习笔记干货的公众号。
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状图等），并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从
建国70周年大庆即将到来，各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日，在这个举国欢腾的时刻，我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
启动RStudio后，菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2，安装；
使用原生canvasAPI绘制饼图（南丁格尔玫瑰）。（截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。
交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
这两天有一个学员给我私信，咨询有没有一个工具可以快速完成指定SCI期刊(如Nature)配图的格式(字体、图形刻度、色系等)。
这是我第一次以“老师”的身份上这么大的课。虽说我的公众号主要做R语言可视化，但是我也没上过课呀。为了准备这两节课，我花了将近50个小时准备这4小时的课程。
为了方便大家写出格式良好的题解，插件现在内置题解模板功能，目前模板只有一套，这套模板是「我经常使用的题解模板」。
因为一些网络素材引用不规范，我们的这个笔记被网络吞掉了一次。很多朋友在公众号后台催更，还好鲍志炜抽空抢救回来了，不负大家的等待。
发现这款软件在小样本，常见的临床问题中可以快速的解决我们大部分问题，其简单操作界面以及菜单式操作方式成为很多人选择它的理由。但是，当我们遇到某些大数据，或者复杂统计运算时，如果还拿SPSS作为自己的救命稻草，那可能就是一出损招了，甚至会一度click到想要剁手。
2.自定义控件的绘制流程都基于我的这个库，详见：开源计划之--Android绘图库--LogicCanvas
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 数据清理(Data cleaning) 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City” ，同时其
Flutter七日游第六天：2018-12-21 天气：雨-阴 零、前言 对于掘金的首页已经无力吐槽,也引发了我的一些思考,导致今天的心情不太好 毕竟我Flutter系列的文章都没上过首页(自认为比驳来驳去的有意义很多), 虽然说并不在乎，但多少有些不平。对于那条沸点更是问的...好吧，与我无关，进文 对于问我怎么学习的人，空口白牙说的是鸡汤，我不喜欢喝也不喜欢做。 文中根据实际情况，分享一些个人的编程心得,自己参考一下，取长补短 ---- 一、单线程模型下的异步操作 为什么强调是单线程：Da
往期的教程里详细为大家做了R语言安装和环境配置的课程，错过的喵咪们，课前赶紧复习一下吧。生物信息系列课程-R语言入门；挖掘GEO速成SCI文章系列教程（3）-R语言基础。古语云“字如其人”，现在讲“第一印象”，说的都是形象、气质的重要作用，在科研领域而言，规范的、高质量的图片是发表高水平文章的必备条件。有请我们科研猫特聘作图系列讲师，飞飞老师~
R有着非常强大的绘图功能，我们可以利用简单的几行代码绘制出各种图形来，但是有时候默认的图形设置没法满足我们的需要，甚至会碰到各种各样的小问题：如坐标轴或者标题出界了，或者图例说明的大小或者位置遮挡住了图形，甚至有时候默认的颜色也不能满足我们的需求。如何进行调整呢？这就用到了“强大”的函数par()。我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形，这篇博文就是对函数par()的各个参数进行一下总结。
大数据文摘作品，欢迎后台授权转载 选文：裴迅 编译/校对：裴迅 郭姝妤 现如今，ggplot特别火，这是因为：它是一个特别容易上手的R制图功能包。尽管如此，有时候我还是想用一些比ggplot更简洁的方法。这时候，我会选择用R里基本的绘图功能。基本款的图没有那么精致而且编程起来也有点奇怪，但是用基本绘图功能画图特别快，而且适用于各种类型的数据，很多专业人士都会经常用。这样看来，其实跟UNIX工具包比较像，比如，grep, sed, 和 awk. 来，放松一下，我们要开始玩转R的基本绘图功能了！ 数据源
Python 的绘图功能非常强大，如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中，并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能，那就更强大了。所以本博文只强调绘图代码的实现，绘图中的统计学知识(名义变量，数值变量，xx图与xx图的区别等等)与 Python 基础库操作(seaborn，matplotlib)并不会提及。
上文介绍了scatter plot绘图，相信大家对plot模块有了一定的了解。今天小编将介绍line plot 的绘图内容。
grid包是一个底层的绘图系统，能够灵活地控制图形输出的外观和布局，但是grid包不提供创建完整图形的高级绘图系统，例如，ggplot2和lattice，而是提供绘制开发这些高级绘图的基础接口，
课前准备，R语言的安装和配置都OK了吗？生物信息系列课程-R语言入门；挖掘GEO速成SCI文章系列教程（3）-R语言基础。小板凳排排坐，飞飞老师要开课~
生存分析，survival analysis，是研究影响因素与生存时间和结局的重要方法，直白点说，就是分析“因素”和“生存”是否相关，能够直接将研究的因子和患者最终的预后表型关联起来，其重要性可想而至。
考虑到有几个细节知识点大家自学会有一点困难，我们生信技能树团队恰好有时间，就做几次公益授课，带领大家一起学习哈。已经有的一个是：免费Linux直播培训 ，带领了五百多朋友购买了云服务并且成功使用了，现在进去，还是可以看录播的，里面也有我整理的很多Linux学习资料哈！
使用原生canvasAPI绘制散点图。（截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。
在先前的内容中[[101-R可视化29-底层绘图系统grid学习之使用grid作图]]，我们说过，如果可以结合grid 与ggplot 绘图就好了：一方面，通过ggplot 绘图的高级语法，可以省去许多绘图中复杂的代码设置；另一方面，通过grid 底层的调用，我们也可以实现更加灵活的图层设置。
为了能更方便的查看，检索，对文章进行了精心的整理（PLUS）。建议收藏，各取所需，当前没用也许以后就用到了呢！
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
这个是通过《艺术绘》视频号看到的一个小短篇，莫奈大师的配色果真高级。于是小编有了这么一个想法：虽然我不会画画，但是我会画科研图啊！作为实力型搬运工，我把这配色搬到了公众号里，并且尝试使用这些配色加入到 R 可视化中。
Turtle 库函数是 Python语言中一个流行的绘图函数库。Turtle 意思是海龟，在Python中显示为一个小箭头，通过它的移动而留下美妙的曲线~~~
除了使用scatter函数之外，还可以使用plot函数后加参数'o'来实现，代码如下所示：
plot(x) 以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图 plot(x,y) x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图 sunflowerplot(x,y)同上，但是以相似坐标的点作为花朵，其花瓣数目为点的个数 pie(x)饼图 boxplot(x)盒形图(“box-and-whiskers”) stripchart(x)把x的值画在一条线段上，样本量较小时可作为盒形图的替代 coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 interact
配置文件、结构和绘图文件基础在前几期的分享中已经分享了，今天小编从highlight开始分享绘图block的内容。
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