什么是check 最近学习的开源代码中，测试代码都是依赖了一个叫做check库编写的，调查之后才知道，这个check是个单元测试框架。下面对它进行简单的介绍。...Check 最主要的优点是对于每一个测试用例的运行都 fork 一个子进程，这么做的原因是因为 C 语言的独特性： (1) 其它语言如 Java，Python，Ruby等，单元测试出错最多不过是抛出异常...； (2) C 语言如果指针操作错误，乱指一气，可是会 coredump的。...测试框架因此直接退出，用户是看不到任何返回的，只有郁闷的 coredump； (3) Check 的单元测试运行在 fork 的子进程中，可以避免测试框架由于 coredump 而崩溃。...unit_test ├── test_main.c └── test_sub.c sub.c文件 #include "sub.h" int sub(int a, int b) {
看到身边有朋友写了这么一套测试框架，觉得非常有用。执行程序，输入对应的项目，即可进行测试。
之前写过一篇基于C语言链表实现的工作任务注册与执行，链接如下： https://blog.csdn.net/morixinguan/article/details/77986553 后面使用它演变成为了另外一个框架...搞过RK(瑞芯微)平台的都知道，这个平台提供了一个PCBA的测试程序，它是基于Linux内核链表框架实现的，但该程序有一点不好的地方就在于框架用起来不是那么的简单，因此我针对该项目做了自己的优化，使之用起来简单...s32 Run_Priority_work(_work handler,s32 direction,const s32 work_array_size) ; #endif //__WORK_H work.c...1、初始化工作 2、工作任务注册 3、调度任务运行 测试使用：test.c #include #include "work.h" int Test1(int work_num) ; int
本节目标： （1）总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包 （2）生存预测模型的时间依赖性ROC曲线 第一部分：总结常用的绘制ROC曲线的R包： （1）ROCR - 2005 ROCR包已经存在了近14年...，是绘制ROC曲线最常用的工具，这个也是我本人最喜欢用和最常用的R语言包。...下面的代码使用包附带的合成数据集并绘制默认的ROCR ROC曲线。在本文中，我将使用相同的数据集。...blue',lty=2) auc <- performance(pred,'auc') auc = unlist(slot(auc,"y.values")) plot(perf, xlim=c(...0,1), ylim=c(0,1),col='red', main=paste("ROC curve (", "AUC = ",auc,")"), lwd = 2, cex.main
今天跟大家介绍下此图在R语言中的绘制。首先我们看下在R语言中实现双标图的绘制所需要的包ggbiplot和GGEBiplotGUI。...两个包各自有各自的优势，GGEBiplotGUI绘制的图形界面比较简化，但是包含多种绘制形式；ggbiplot借用了ggplot2的优势可以使得图像更加美化，但是呢，绘制形式比较单一。 ?...接下来我们看下如何绘制双标图： 首先看下GGEBiplotGUI这个包的，我们直接看实例，因为就只有一个命令： data(Ontario) GGEBiplot(Data = Ontario) ?...从上面的例子我们也可以看出，虽然此包包含了的很多样式的绘制，但是最为可以拿得出手的科研图来说，还是有点太过简单了，接下来我们看下一个更加美观的双标图的绘制包ggbiplot。...此包包含的功能也是很单一，就三个函数绘制双标图（ggbiplot），绘制碎石图（ggscreeplot），及一个数据集（wine）。那么我们就直接入主题，来看下函数ggbiplot： ?
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....首先绘制第一个track，并使用circos.points为其中一个cell添加其他颜色点 circos.initialize(letters[1:8], xlim = c(0,1)) circos.track...runif(10), runif(10),sector.index = "c", pch = 16, col = "red") ?...circos.track(ylim = c(0, 1),panel.fun = function(x, y) { circos.points(runif(10), runif(10)) }) 我们可以再添加一层绘制曲线以及带阴影区域
今天我们介绍关于R语言绘制热图的一种方法，那就是利用pheatmap包进行热图的绘制。...3 热图的绘制函数就是pheatmap函数，对其参数做以下介绍： 官方的参数初始情况如下图： ? 我们看到它的参数设置和其他的heatmap绘制函数基本一致。...那么我们今天主要讲里面几个主要的参数，具体的热图绘制，调用函数的时候注意以下参数默认值即可。..."white", "firebrick"), CellType =c(CT1 = "#1B9E77", CT2 = "#D95F02"), GeneClass =c(Path1 = "#7570B3...毕竟绘制heatmap一个函数就可以了。 ? 欢迎大家学习交流
箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱子；再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。...数据 使用R自带的数据 代码 导入数据,不想解释各行各列没什么意义，分为两类，一个单一箱图，一个并列的箱图 input1<- mtcars[,c('mpg')] input2 <- mtcars ?...[image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16402362-2ac0c47766f6c866.png?...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 箱图修改每个箱子的标签 boxplot( mpg ~ vs, input2, names = c(..."red", "green"),col = c("green", "red")) ?
,而非折线可以使用下面这种绘制方式....: 先来绘制一个简单的柱状图. var speed = 85; display(speed); 最后就是将多个仪表盘合并在一个图形框架中...option_memory = { tooltip : { trigger: 'item', formatter: "{a} {b} : {c}
今天我们给大家介绍一个绘制抖动散点图的R包ggbeeswarm，但是呢，如果真正多样化绘制还需要ggplot2的协助。...那么也就是我们需要两个包来完成我们抖动散点图的绘制：ggbeeswarm和ggplo2。具体安装我们不再赘述，ggplot2的使用可以参考我们前面的《R语言绘图之ggplot2》。...(c('a','b'),n) ggplot(mapping=aes(labs, dat)) +geom_quasirandom() ?...颜色添加后，我们可能需要对应的组的先后顺序需要按我们的设置改变那么就需要进行一定的改造，示例如下 labs2<-factor(labs,levels=c('b','a'))#level可以设置因子的先后顺序...dat <- list( '10 points'=rnorm(10), '50 points'=rnorm(50,2), '200 points'=c(rnorm(400), rnorm(100,5))
今天小编就来跟大家聊一聊，R中绘专门绘制箭头的arrows函数。函数的用法和参数如下： 我们结合几个具体的例子来深入的解析一下这个函数。...#绘制散点图 plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6)) #添加一个箭头，从二维空间中（1，1）到（4，4） arrows(x0 = 1, y0 = 1,...x1 = 4, y1 = 4) 效果如下 我们也可以同时绘制两个箭头 #绘制散点图 plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6)) #同时绘制两个箭头...#三张图并排一起，mfrow = c(1,3)，一行三列 par(mfrow = c(1,3)) #length = 0.1 plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c...plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6)) arrows(x0 = c(1,3,5,3), y0 = c(3,1,3,5), x1 = c(3,3,3,3
在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。...接下来我们介绍其是如何在R语言中实现的。 首先我们需要导入R包forestplot。具体的安装载入不再赘述。 下面我们看下其主要的函数forestplot。 ?..., 1.209, 2.831, NA, 0.731)), .Names =c("mean", "lower", "upper"), row.names =c(NA, -11L),...,new_page =TRUE, is.summary=c(TRUE,TRUE,rep(FALSE,8),TRUE), clip=c(0.1,2.5), xlog=TRUE, col=fpColors...-.125, 0.075), lty.ci =c(1, 2), col=fpColors(box=c("blue", "darkred")),
C语言的开发场景： 应用软件 主要包含各种软件如：QQ，百度网盘，游戏 （上层） 操作系统 windows/macOS/Linux （下 电脑硬件 ...层） C语言是一个擅长底层开发的语言。...而C语言的主要编译器有：Clang/GCC/MSVS。
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一、C 语言发展 C 语言 被开发之前 并 没有经过 缜密 的 设计 , 而是在 使用过程中 逐渐完善的 ; C 语言发展经过如下阶段 : 初始阶段 : 1972年至1978年 , C语言 初步形成 ,...C99 , C11 , C17 等标准 , 以满足新的编程需求 ; 二、C 语言缺陷 C 语言有如下缺陷 : C 语言 没有经历过 缜密的 设计过程 , 都是根据需求逐渐完善的 , 出现了很多缺陷和漏洞...2、C 语言与 C++ 语言关系 C 语言 与 C++ 语言 并 不是 竞争关系 ; C++ 语言 是 以 C 语言为基础 的 加强版本编程语言 , 可以看作是更好的 C 语言 , 在 C++ 语言...中 , 可以使用 C 语言语法 , 对 C 语言完全兼容 ; C++ 语言 包含 C 语言 , 在 C++ 代码中可以使用 C 语言的语法 , 但是在 C 语言中不能使用 C++ 的语法 ; 3、C++...语言应用场景 C 语言 和 C++ 语言的应用场景 : C语言 应用场景 : 系统软件、操作系统、编译器等 底层系统级应用 ; C++ 语言 应用场景 : 大型应用程序、游戏 等更 高级的应用 ; 在不同的
R语言绘制基因表达基因的“对称散点图 转录组分析中，计算了两组间差异表达的基因后，通常怎样表示？您可能第一时间想到可以使用火山图。...接下来通过该示例文件，展示使用R语言绘制差异基因表达“对称散点图”过程。 2 数据预处理 首先对数据做一些预处理。...log(express$treat+1) #排序，目的是将显著的基因展示在前方图层，避免被不显著基因的点遮盖 express$diff <- factor(express$diff, levels = c(...我们使用ggplot2的方法绘制差异基因散点图。...同样使用ggplot2的方法绘制，和上述过程相比仅在颜色指定上存在区别。
本次内容介绍条形图的绘制，包括基本条形图、簇状条形图、频数条形图、堆积条形图、百分比条形图。 下次将介绍如何对条形图着色、调整条形图的宽度和间距、添加数据标签等内容。...1绘制基本条形图 演示数据 以gcookbook包中的pg_mean数据集为例。...ggplot(pg_mean,aes(x = group,y = weight)) + geom_col(fill="lightyellow",colour="black") 2绘制簇状条形图 演示数据...x轴上的分类变量和一个绘制在y轴上的连续型变量。...输出图片 3 绘制堆积条形图 演示数据 同上，以gcookbook包中的cabbage_exp数据集为例，该数据集包含两个分类变量Cultivar和Date和一个连续变量Weight。
大家应该熟悉网络调控在基因关系之间的重要性，今天我们为大家展示在R语言中如何实现网络图的绘制。绘制的包有很多，我们今天不一一介绍从我个人角度推荐igrapgh。...=c(4,5,5,2,1,1), advice=c(4,5,5,4,2,3)) 以上就是数据中元素的相互关系，以及属性值： ?...数据的前期准备就此结束，接下看如何绘制网络图。 3. plot函数绘制网络图。 ?...main绘制的网络图的标题。 其他的参数类似R语言自带的plot函数。...更加美化的网络图还需要根据每个人的审美去绘制。
由于ggplot2中的geom_line()函数只能绘制折线图，需要用到ggalt提供的geom_xspline()函数绘制光滑的曲线图 geom_line 将所有点连接起来，是折线图但不平滑 geom_smooth...element_text(size=10,face="plain",color="black") ) image.png 通过R自带的spline函数获得一系列插值点后用geom_line()绘制的曲线明显光滑了...axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black") ) image.png也可以直接用geom_xspline()函数 绘制填充面积的曲线图
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