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R之可视化①③散点图+线目录

散点图一般用于展示两个变量之间的关系(比如线性相关)例如两个基因表达量的相关性。 cor.test(data? 395, p-value = 0.01334 95 percent confidence interval: 0.02600102 0.21984192 cor 0.1241053 实例:通过以下代码计两个基因的相关性

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跟着PNAS学画图:Rggplot2分组添加线

今天的推文重复的内容是论文中的Figure1Aimage.png分组折线图用到的数据集是链接里的dat文件夹下的 df4qx.rda文件,首选是导入数据 load(datadf4qx.rda)head( library(tidyverse)df4qx %>% pivot_wider(names_from = sex,values_from = qx) %>% head() image.png这一步是为了方便计不同年龄男女死亡率的比例 span = .25)+ theme_minimal(base_size = 16) image.png这里原始代码还设置字体了,我这里就跳过了,因为我的电脑没有这个字体接下来做细节调整添加一条水平辅助线dftemp element_blank() )+ labs( y = Sex ratio, log scale, x = Age ) image.png欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本今天推文的示例数据和代码可以在公众号后台留 20210829 获取(精确匹配开头结尾都不能有空格)小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

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    VNPY CTP 仿真柜台怎么用来实现CTP 程序TICK级回测

    即可选用C++、Python、JAVA、C#等编程。 此外,如果选用C++这样的编译性,相比脚本,可以直接把程序编译成机器可读的二进制代码,因此效率和安全性都更高。 simnow模账户,采用simnow模账户和期货实盘账户开发出的程序是通用的,但simnow模账户和实盘账户成交和结机制还有几点不同: (1)成交机制不同,模账户采用对手价成交,实盘在盘中撮成交 (4)模行情除了和实盘一致的行情服务以外,还提供了24小时服务器进行测试,但不提供结,适用作CTP开发时的功能测试。 如果需要实盘账户,请去各大期货公司开户。 支持的编程和CTP框架对于各种CTP 编程框架,例如Python框架、Java框架、C#框架等,VNPY仿真柜台的实现是一样的,因为这些的框架本质上还是调用C++的库文件。 上海期货交易所只提供了 C++原生DLL,对于其他均是第三方封装了,只能称为CTP框架。

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    怎样在等值面上用 Wolfram 的神经网络B样条线

    今天我们将在本文中简单探索一个结Wolfram的神经网络与B样条功能的有趣问题。 ? 本文尝试就此提供一个简单的思路,并探索如何利用可微分编程(在当前版本Wolfram中这通过神经网络框架来实现)来避免繁复的公式、节省可观的内存消耗。 用神经网络求解问题现在我们有能输出 c线上的各 s 个点的线模型 curvePrototype,有能评价任意组输入点对目标面符程度的 surfaceMatchNet,将两者拼接起来,我们立即得到能评价线对目标面符程度的网络 事实上,传统的公式+的方式理论上是可行的且实际上通常更快,但神经网络提供了一个描述问题和计过程的不同方式,在该方式里内存的消耗大大降低了:??我们能用类似的方近似获得面上的测地线吗? 对等值面来说,求测地线将对应着约束优化问题,在神经网络表述下并没有那么直接又高效的方。另一方面,对参数化面,我们总可以用类似方高效其测地线。?

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    退火(SAA)C与MATLAB实现

    爬山在介绍模退火之前,先介绍一下爬山。爬山是一种贪心。 其目标是要找到函数的最大值,若初始化时,初始点的位置在C处,则会寻找到附近的局部最大值A点处,由于A点出是一个局部最大值点,故对于爬山来讲,该跳出局部最大值点。 模退火便是基于这样的原理设计而成。 模退火从某一较高的温度出发,这个温度称为初始温度,伴随着温度参数的不断下降,中的解趋于稳定,但是,可能这样的稳定解是一个局部最优解,此时,模退火中会以一定的概率跳出这样的局部最优解,以寻找目标函数的全局最优解 C实现计-x^2-4x+3的最大值:C#include #include #include #include  #define num 1000000 迭代次数 double k=0.1;double

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    用Python进行机器学习小案例

    概要本文是用Python编程来进行机器学习小实验的第一篇。 用NumPy有效地咀嚼数据,用SciPy智能地吸收数据Python是一个高度优化的解释性,在处理数值繁重的方面要比C慢很多,那为什么依然有很多科学家和公司在计密集的领域将赌注下在Python 用更高阶的线数据用直线是不是很好呢?用直线的误差是317,389,767.34,这说明我们的预测结果是好还是坏呢?我们不妨用更高阶的线数据,看是不是能得到更好的效果。 这里我们进一步看一下实验结果,看看我们的预测线是不是很好的数据了呢? 相对于高阶多项式线的过现象,对于低阶的线,由于没有很好的描述数据,而导致欠的情形。所以为了更好的描述数据特征,使用2阶线数据,来避免过和欠现象的发生。

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    「首席架构师推荐」数值分析软件列表

    MATLAB 是一种广泛使用的专有软件,用于执行数值计。它有自己的编程,可以实现数值。GNU MCSim 一个模和数值积分包,具有快速蒙特卡罗和马尔可夫链蒙特卡罗能力。 XLfit是Excel的一个插件,提供线和统计分析。General-purpose computer algebra systems(通用计机代数系统)主要文章:计机代数系统列表? triinos是一个开源面向对象库的集,用于科学和工程应用。triinos基于可伸缩的并行线性代数。 FEniCS项目是PDEs自动化解决方案的项目集。Hermes是一个高级自适应有限元库,用于解决偏微分方程和多物理耦问题。Fityk是一个线和数据分析程序。 IGOR Pro,一个强调时间序列、图像分析和线的软件包。它带有自己的编程,可以交互使用。LabPlot是一个基于KDE平台的数据分析和可视化应用程序。

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    CAM选择填空

    C. D.3.下列编程方中,不属于数控加工编程的方为(  B  )A. 手工编程 B. 梯形图编程 C. APT编程 D.  (  C   )A.线性化处理   B.线  C.矢量化处理  D. 装配特征 C. 精度特征 D. 材料特征17.下列编程方中,复杂面数控加工编程一般使用方为(  D  )A. 手工编程 B. 梯形图编程 C. APT编程 D.  数表公式化常用处理方:函数插值和(   B  )A 线性插值  B 线  C样条线   D圆弧插补20.基于网络的CADCAM系统一般有哪二种模式(  D   )A.  数控加工编程方,通常可为:手工编程,数控自动编程, CADCAM系统自动编程。2. 三维实体模型的计机表示有多种方,常见有 扫描表示 、边界表示 、CSG 等。

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    C经典

    2. 一个整数,它加上100后是一个完全平方数,再加上168又是一个完全平方数,请问该数是多少?

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    入门深度学习,理解神经网络、反向传播是第一关

    同时考虑到许多读者是使用C++、Java、Go的,TensorFlow还提供了和Python“平行料库”的接口。 用线连接这几个点,延着线的走势,可以推出第七个数字——7。由此可见,回归问题其实是个线(Curve Fitting)问题。那么究竟该如何? 机器不可能像你一样,凭感觉随手画一下就了,它必须要通过某种才行。 假设有一堆按一定规律分布的样本点,下面我以线为例,说说这种的原理。 其实很简单,先随意画一条直线,然后不断旋转它。 问题到此使似乎就已经解决了,可是我们需要一种适应于各种线的方,所以还需要继续深入研究。 我们根据线不断旋转的角度(斜率)和的误差画一条函数线,如图: ? 这个过程完全就是前面讲过的梯度下降的线性回归。 一般直线的精确度要比线差很多,那么使用神经网络我们将如何使用线

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    R通过loess去除某个变量对数据的影响

    并且可以对同一数据进行多次不同的,先对某个变量进行,再对另一变量进行,以探索数据中可能存在的某种关系,这是普通的回归做到的。LOESS平滑方  1. 对区间内的散点一条线y=f(x)。的直线反映直线关系,接近x0的点在直线中起到主要的作用,区间外的点它们的权数为零。    4. x0的平滑点就是x0在出来的直线上的点(y0,f( x0))。   5. 对所有的点求出平滑点,将平滑点连接就得到Loess回归线。 R代码 loess(formula, data, weights, subset, na.action, model = FALSE, span = 0.75, enp.target, degree 先用loess进行线gcCount.loess

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    二维高斯求取光斑中心及C++实现

    (1)二维高斯去推导一个二维高斯方程可以写成如下形式:?其中,G为高斯分布的幅值,,为x,y方向上的标准差,对式(1)两边取对数,并展开平方项,整理后为:? 假如参与的数据点有N个,则将这个N个数据点写成矩阵的形式为:A = B C,其中:A为N*1的向量,其元素为:?B为N*5的矩阵: ?C为一个由高斯参数组成的向量: ? (2)求解二维高斯线N个数据点误差的列向量为:E=A-BC,用最小二乘,使其N个数据点的均方差最小,即:? 在图像数据处理时,数据量比较大,为减小计量,将矩阵B进行QR分解,即:B=QR,分解后Q为一个N*N的正交矩阵,R为一个N*5的上三角矩阵,对E=A-BC进行如下推导: ? (3)C++代码实现,的实现过程中由于涉及大量的矩阵运,所以采用了第三方的开源矩阵Eigen,这里真正用于高斯的函数是bool GetCentrePoint(float& x0,float

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    基于MATLAB的多项式数据研究-毕业论文

    MATLAB主要包括数值计和符号计函数,以及绘图函数和编程函数。它利用矩阵作为数据运的基本单元,使MATLAB中的矩阵运变得非常高效。,它还提供了丰富的内置函数供人们使用,非常的方便快捷。 除了上述说的之外,MATLAB也是一门编程,它具备大部分编程的特性,而且比其他的编程要容易,并且效率更高,但是它的缺点也很明显,便利的内置功能导致了它编译的速度很慢,而且不能脱离MATLAB MATLAB具有多种数学运功能,几乎涉及到所有的工程问题。它可以通过实时的优化和容错来调整,而不是底层的编程,这样可以大大减少编程工作量。 装入工具箱。 n 为选取的方   进行线后计所得到得值可以将线与源线画出来:  legend(ydata,fit); 图9 导出图像3.5 多项式数据的MATLAB实现 多项式线出来上面的方之外

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    NCL专辑 | 常用插值函数集锦

    NCL作为一门气象专业,自带了很多气象届常用的和命令,比如各种强大的插值函数。 NCL的插值函数都在ngmath库(该库是Fortran、C、NCL可直接调用的数学命令的集)中。 根据插值方的不同,NCL的插值函数主要可以分为以下几类:csagrid系列:该系列函数利用一个三次样条近似演输入数据的函数。 注意,csagrid 是 ngmath 数据库中唯一一个为三维数据提供面近似的软件包。 计插值和近似方可以分为两个基本类:函数方和加权平均数方函数方是对已知数据一个代数面,然后从面中提取插值或近似值。加权平均方则是计插值或近似值作为已知值的加权平均值。

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    自动驾驶Apollo源码分析系列感知篇(六):车道线Dark SCNN及车道线后处理代码简述

    人可以轻易分辨道路上的车道线,但是对于机器而,却非常的难,人脑有先验知识,有极速的上下文理解能力,但机器而只有一张 2 维的图片,然后从中寻找有意义的特征,再线表达式的形式。 车道线检测的研究由来已久,大概分 2 种流派:传统 CV ,主要是边缘检测,然后通过霍夫变换检测直线,再聚类,再,这种很初级,鲁棒性很差,但因为简单是绝大多数同学入门车道线检测的 helloworld AI ,主要是 CNN,也有人用 CNN + LSTM,AI 天生就适提取义特征,也容易达到端到端的效果。 我当时的想是做“AI+传统”:一个极度轻量的 AI 模型去预测画面有几条车道线。用传统 CV 去检测、。 有了采样点就可以进行线表达式了。2.车道线车道线是用 3 次多项式表示。?

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    R分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例

    DLNM解释DLNM的结果可以通过使用3-D绘图提供沿两个维度变化的关联,通过为每个滞后和预测变量的值构建预测网格来解释。第一是与特定暴露值相关联的滞后反应线,定义为预测变量特定性关联。 一般的想是通过特定函数加权过去的暴露,这些函数的参数由数据估。在癌症流行病学和药物流行病学中,说明了类似于DLM的线性-暴露-反应关系模型。 首先,我将一个简单的线性模型与模型公式中包含的交叉基矩阵。 ---- 点击标题查阅往期内容R分布滞后线性和非线性模型(DLMs和DLNMs)分析时间序列数据 R分布滞后线性和非线性模型(DLM和DLNM)建模 R广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2 时间序列数据 Python | ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量 R中生存分析模型的时间依赖性ROC线可视化 RARIMA,SARIMA预测道路交通流量时间序列分析:季节性、周期性

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    R用神经网络改进Nelson-Siegel模型收益率线分析

    ,然后逐步地随机修改收益率,最后尝试NS模型以新的收益。 在每一步中,我们计两条相邻线之间的最大距离(supremum-norm):maxDistanceArray = max( abs(oldYieldsArray - newNsYieldsArray) maxDistanceArray的概率密度   如下所示: 分布尾部在视觉上在0.08处减小,但对于收益率线,每天偏移8个基点并不罕见。 ,然后逐步地随机修改收益率,最后尝试NS模型以新的收益。 maxDistanceArray的概率密度   如下所示: 分布尾部在视觉上在0.08处减小,但对于收益率线,每天偏移8个基点并不罕见。

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    答读者问~Rggplot2添加线并给指定点添加注释

    还是使用昨天推文的示例数据:3个品种小麦种子的7个不同的指标,这7个指标分别是A 面积B 周长C紧凑度LK 长度WK 宽度A_coef 偏度系数LKG 腹沟长度使用周长和面积构建方程首先是读入数据seed

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    【安富莱二代示波器教程】第18章 附件C---波形

    mod=viewthread&tid=45785第18章      附件C---波形emWin5.44中新增的样条函数Spline可以实现波形,即波形插补。 样条的英单词spline来源于可变形的样条工具,那是一种在造船和工程制图时用来画出光滑形状的工具。在中国大陆,早期曾经被称做“齿函数”。后来因为工程学术中“放样”一词而得名。 在计机科学的计机辅助设计和计机图形学中,样条通常是指分段定义的多项式参数线。 由于样条构造简单,使用方便,准确,并能近似线和交互式线设计中复杂的形状,样条是这些领域中线的常用表示方。?

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    C实现洗牌

    首先看一道题目:有一个大小为100的数组,里面的元素是从 1 到 100,随机从数组中选择50个不重复数。 同样上面的问题也可以这样解决,第一次随机到一个数后,将这个数取出来,再从剩下的99个数字里随机取出第二个数,这样随机50次取出的书就不会重复,这就是今天的主题:洗牌 洗牌 Fisher-Yates Computer Programming》作者,理论的创始人。 我们现在所使用的各种复杂度分析的符号,就是他发明的。 等概率:洗牌有些人也称等概率洗牌,其实发牌的过程和我们抽签一样的,大学概率论讲过抽签是等概率的,同样洗牌选中每个元素是等概率的。       int randX = randNumberM;   int randY = randNumber%M;      swap(iX,iY,randX,randY);} 更多案例可以go公众号:C入门到精通

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