我们主要使用两个参数控制线条的位置，slope控制斜率，intercept控制截距，下面是一个简单的例子，我们在散点图层上叠加截距为20，斜率为2的直线： library(ggplot2) p <-...x轴，则可以使用geom_vline()来快捷地添加垂直线条，xintercept传入的参数即为线条在x轴上的位置，若传入向量则可同时添加多条线条： library(ggplot2) p <- ggplot...，多用于表现某些水平或比例类指标随时间的变化情况，下面是一个朴素的例子，以huron湖水水平变化数据为例： library(ggplot2) p <- ggplot(huron,aes(x=year,...： library(ggplot2) library(reshape2) #载入数据 data <- airquality #统计缺失值位置并保存为矩阵 na.count <- is.na(data[...~cut) p 2.8 curve()与segment() 有时候我们需要在已绘制的图形中添加线段、曲线、小箭头之类的注解，这时候就可以用到ggplot2中的geom_curve()与geom_segment
生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段，而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值！...为了复现方便，使用内置lung数据集 #载入所需的R包 library("survival") library("survminer") #载入并查看数据集 data("lung") head(lung...可以很容易的发现与文献中的差异，部分可优化点： 1）区分两条线的颜色和legend 2）坐标轴，标题，主题优化 3）Risk table 4）P值，OR值，CI值等注释信息 三 KM曲线“美颜” 1 survminer...以上基本就完成了KM曲线颜色，线型大小，标签，横纵坐标，标题，删失点等的修改，Q2搞定！ 注意：中位生存时间表示50 ％的个体尚存活的时间，而不是生存时间的中位数！...3）添加其他信息 可类似上述annotation得方式，使用ggplot2添加文字，箭头，公式等其他信息，下面为你可能需要的ggplot2的几个知识： ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2
然而，在 RNA-seq 数据中，方差随平均值增加。例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...避免这种情况的一种简单且经常使用的策略是取归一化计数值的对数加上一个小的伪计数；然而，现在具有低计数的基因往往主导结果，因为由于小计数值固有的强泊松噪声，它们在样本之间显示出最强的相对差异。...★DESeq2 建议大型数据集（100 个样本）使用方差稳定变换 (vst) 而不是 rlog 来进行计数变换，因为 rlog 函数可能需要运行很长时间，而 vst() 函数在类似情况下更快。...由于大多数基因没有差异表达，样本之间通常具有很高的相关性（值高于 0.80）。低于 0.80 的样本可能表示您的数据和/或样本污染中存在异常值。 沿轴的分层树指示哪些样本彼此更相似，即聚集在一起。...DESeq2 有一个内置函数，可以在后台使用 ggplot2生成 PCA 图。这很棒，因为它使我们不必输入代码行，也不必摆弄不同的 ggplot2 层。
然而，在 RNA-seq 数据中，方差随平均值增加。例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...避免这种情况的一种简单且经常使用的策略是取归一化计数值的对数加上一个小的伪计数；然而，现在具有低计数的基因往往主导结果，因为由于小计数值固有的强泊松噪声，它们在样本之间显示出最强的相对差异。...DESeq2 建议大型数据集（100 个样本）使用方差稳定变换 (vst) 而不是 rlog 来进行计数变换，因为 rlog 函数可能需要运行很长时间，而 vst() 函数在类似情况下更快。3....由于大多数基因没有差异表达，样本之间通常具有很高的相关性（值高于 0.80）。低于 0.80 的样本可能表示您的数据和/或样本污染中存在异常值。沿轴的分层树指示哪些样本彼此更相似，即聚集在一起。...DESeq2 有一个内置函数，可以在后台使用 ggplot2生成 PCA 图。这很棒，因为它使我们不必输入代码行，也不必摆弄不同的 ggplot2 层。
将未完成的文本翻转 180 度至随沿边的左侧或右侧。使用随沿要素创建文本时，可以使用此快捷键。 O 使用“随沿要素”选项。 打开编辑器设置对话框。使用随沿要素创建文本时，可以使用此快捷键。...Shift 加快 x,y 的变化速度。 沿所需方向移动指针。再次按下 Shift，以返回 x,y 的标准变化速度。 Caps Lock 减慢 x,y 的变化速度。 沿所需方向移动指针。...使用表面捕捉可以将浮动测标按需定位到当前立体光标位置的高程表面。该功能可提供立体光标位置的 z 值。此要素要求影像包含经过计算的统计数据以及使用双线性或三次卷积重采样方法构建的金字塔。...时间 时间滑块的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 注释 Ctrl+空格键 播放/暂停。 按时间滑块设置中定义的方向和速度从头至尾播放时间序列，或重复按下键盘快捷键暂停播放。...Ctrl + Shift + 右箭头 前进。 按时间选项卡上的步骤设置中定义的步骤数量向前移动。 Ctrl+Shift+Left 后退。 按时间选项卡上的步骤设置中定义的步骤数量向后移动。
缺点：它的p值可能和直接的R统计结果有一点点差异。 3.名称：RColorBrewr包 简介：提供3套配色方案，连续型，渐变色；极端型可生成离群点；离散型形成彼此差异明显的颜色标记分类数据。...5.名称：ggannotate包 简介：在github上，对于ggplot2觉得调legends的位置，图形形状觉得费力的同学，可以使用ggannotate进行交互式修图，让你使用R有一种使用Graphpad...16.推荐：suevminer 简介：这个是做生存分析里面最基础的R包了。可以根据数据绘制出你想要的结果，还能通过选择pval=TRUE会显示两组差异检验结果的pvalue。可谓是集大成于一体了。...23.推荐：ggfortify 简介：最开始在初学R的时候，一开始就知道如果要表达时间序列可以用最基本的ggplot2来实现。但是接触了ggfortify你就能打开人生的新天地，找到人生的新世界。...一个矩阵，一个分组文件，是否显示坐标轴，三个参数到位，一个精美的PCA图就来了 。想加上椭圆没问题，设置ellipse为T，想加上箭头没问题，var.axes=T. 缺点：加上三维展示更好。
bed文件不同了) end: 基因结束位置 (负链的基因起始位置绝对值大于结束位置) strand: 基因属于哪条链 (可选) 如果想显示基因的子区域，如外显子、或翻译为特定功能域的区域等。...()是一个ggplot2几何性状，它用箭头表示基因。...用theme_genes美化图形 由于生成的图可能看起来很混乱，因此ggplot2主题theme_genes提供了一些合理的缺省值美化结果。...geom_gene_label()使用ggfittext包将标签文本放入基因箭头内。...查看子基因（subgene）片段 我们可以使用geom_subgene_arrow()突出显示子基因片段，例如蛋白功能域或局部比对区域。
，可以直观展示数据的动态变化过程，最后我们可以将动画保存为GIF、视频或动画网页，以便在RStudio或笔记本之外使用。...如下面这个例子以动态图展现了历年来诺贝尔获奖者出生地的变化情况，《利用gganimate可视化全球范围R-Ladies（R社区性别多样性组织）发展情况》一文中有更详细的事例展示如何使用此包。 ?...尤其是针对时间或者空间分布可视化具有十分好的效果。 ?...但在描述性统计分析中，雷达图正在被越来越多的人使用，适用于显示三个或更多的维度的变量。 ?...条形图、散点图、方框图、地图等，并在悬停时显示数据信息(例如数据值或标签)，如下图所示。
对于时间序列数据,使用图形进行分析可以帮助我们快速发现: 基本模式，如趋势或周期性规律 异常情况，包括缺失值或异常值 数据分布的变化 本文需要用到的python库如下： from datasetsforecast.m3...时间序列图 绘制时间序列图是时间序列分析的第一步。时间序列图是一种线形图，用于展示数据值随时间的变化趋势。...在示例时间序列中，我们可以看到平均值在 3 月份最低。在某些月份（例如 5 月），该序列显示出强劲的正趋势。 分组密度图 现实中的时间序列数据往往会受到各种因素的干扰和影响，导致数据模式产生变化。...这里随意选择了这个特定的时间步骤。但是，你可以使用变化点检测方法来检测重要的时间步骤。 分组密度图 我们绘制了临界点前后的分布图。分布有明显的变化。...分组密度图: 根据干扰事件对数据进行分组，比较不同状态下数据分布的差异。本文使用Python的plotnine库进行可视化,它提供了丰富的统计绘图功能，是基于R的ggplot2设计的。
此时按钮可以移动位置，也可以调整按钮的大小。 选择设置控件格式时，选择属性，可以选择按钮的大小和位置是否随单元格的变化而变化。根据需求进行选择即可。...设置最小值和最大值得范围，以及所需要的步长（即每次调整的大小）。选择单元格链接，即显示最终值的单元格。 示例中设置为0-100的范围步长为1，显示单元格为C2单元格。...设置完成后点击向上的箭头即数值减小，向下的箭头即数值缩小，每次变化一个步长。 数值调节钮通常用于参数调整。其他属性可以调整，包括位置变化、大小调整、打印时是否打印等。不做多说明。...设置单元格链接，即显示值得单元格为C2单元格，然后设置数值范围的最小值和最大值，以及步长和页步长。两者的区别是，步长是点击两个上下箭头时数值的变化大小。而页步长是移动中间滑块时数值的变化大小。...示例以步长为1，页步长为10，可以在示例中看到点击两端箭头时，数值以1为单位变化。而移动滑块时，数值是以10为单位变化。 对于不习惯上下或者有需要将滚动条横向放置，只需要右键选择滚动条。之后调整大小。
通过AT89C51单片机控制传感器对检测地点的烟雾、温度进行实时检测，并把检测结果进行数据信息处理，可以实现声光电一体化报警、浓度显示、温度显示等功能。...二、MQ-2灵敏度特性 烟雾传感器在最佳工作条件下，接触同一种烟雾，其电阻值RS随气体浓度变化的特性称之为灵敏度特性，用K表示。...资源获取，蒋宇智QQ（2327603104） 虽然对于不同的烟雾，器件灵敏度特性K的值也会各有差异，但是它们都遵循同一规律。...logRS=mlogC+n 式中，m为器件相对烟雾浓度变化的敏感性，又称烟雾分离能，对于烟雾，m值为1/2～1/3；C为检测烟雾的浓度。...n为与检测烟雾，器件材料有关，并随测试温度和材料中有无增感剂而有所不同。 三、设计说明 首先，需要说明的是：由于Proteus软件没有MQ-2烟雾传感器模型，仿真中用滑动变阻器代替。
而在总脑葡萄糖摄取，氧气利用和血流量的形态随年龄保持稳定的基础上，大脑有氧糖酵解的形态变化非常显著，在较年轻的成年人大脑中显示出高有氧糖酵解的脑区随年龄增长发生的变化尤其显著，这说明老化的人类大脑经历了特征性代谢变化...为了验证本文提出的假设，首先对前人研究中报道的全脑代谢率进行meta-analysis，包括成年人整个寿命周期里随时间变化的葡萄糖摄取量(CMRGlc), 耗氧量(CMRO2), 以及血流量(CBF)...图3展示了几个局部脑区大脑代谢参数随年龄的变化轨迹，阴影灰色区域表示黄土曲线的SE，尽管使用基于文献的全脑估计将必然掩盖个体间定量的差异，但除了少数例外所有脑区的四类代谢都有所减少，尤其是AG的下降非常显著...图3 此外，对性别匹配的年轻人（21-35岁）和老年人（60-76岁）脑区AG值分布的比较也发现了一些差异（图4）：除AG量化的总体减少之外，老年人AG值在全脑分布呈“扁平化”，而年轻人不同脑区AG值明显差异...图4 由此假设特定脑区老龄化相关的变化程度与年轻时脑区的AG有关：在皮层和皮下的灰质区域和小脑中，AG随年龄的变化与年轻时对应区域的AG值高度相关（20-23岁年轻人的脑区AG值与该脑区AG变化的斜率，
如果UIView设置了autoresizesSubviews，那么他的子控件的bounds如果发生了变化，他的子控件将会根据子控件自己的autoresizingMask属性的值来进行调整。...值得注意的是：autoresizingMask的枚举值是使用位移的形式给出的，这样设置的好处在于，当我们使用代码给某个视图设置autoresizingMask属性时，我们可以给autoresizingMask...但是，例外的是，storyBoard中子控件内部的两个带箭头的虚线和枚举值UIViewAutoresizingFlexibleWidth | UIViewAutoresizingFlexibleHeight...如果用autolayout给UILabel设置约束，只需要设置x、y、width，无需设置height，UILabel会自动包裹内容，并且随内容的多小而变化。...父控件随子控件变化而变化 如果希望父控件随子控件（UILabel/UIView）高度的变化而变化，就不要给父控件添加高度约束，只需要子控和向父控件在垂直方向上添加约束，这样子控件高度改变，父控件高度也会随之改变
Sun等人通过监测麻醉大鼠大脑中动脉闭塞后pH值的变化证明了这种方法的潜力，现在已经在成人中使用这种方法进行了人体研究，以更好地描述缺血半暗带的特征。...T2加权成像显示慢性丘脑梗死(箭头)。导管血管造影显示管腔不规则。VWI显示室壁增厚和向心性强化(箭头；右图) D大动脉炎。...纳米氧化铁(铁基血管内造影剂)血管造影显示左颈总动脉不对称的小口径(箭头)，继发于血管壁增厚。平扫VWI显示左侧颈总动脉的环壁增厚(箭头)。...但是，仍需要记录血液动力学变化并衡量功能和代偿性变化演变的成像技术。 越来越多的儿童使用ASL-MRI测量组织水平的CBF(图1)，可一致地显示大脑中、前动脉区域的低灌注模式，且常伴有后灌注。...A 7.0T血管壁成像显示颅内血管壁节段(白色箭头)和基底动脉病变(黑色箭头)。 B同一志愿者在3.0T(1mm)和7.0T(0.7 mm)条件下，常规扫描时间为5min，进行T1WI扫描。
分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意，ggplot2包在定义组或面时使用因子。 这里我们使用mtcars数据集查看分组和面，并进行绘图。...Salaries by Rank.png 该图显示了不同学术地位对应薪水的缺口箱线图。实际的观察值（教师）是重叠的，因而给予一定的透明度以避免遮挡箱线图。它们还抖动以减少重叠。...首先，查看薪水是如何随学术等级变化的： data(Salaries, package='car') library(ggplot2) ggplot(data=Salaries, aes(x=salary...smooth是默认值 formula= 在光滑函数中使用的公式。...theme(legend.position=c(.1,.8)) # 图例的左上角分别距离左侧边缘10%，底部边缘80% 标尺 ggplot2包使用标尺把数据空间的观察值映射到可视化的空间中。
我们使用R自带的数据集women为例进行分析，women数据集中包含了15个年龄30~39岁的女性身高和体重信息，如下所示： 现实生活中身高是更容易观测的一个量，现在我们基于这些数据建模，通过身高来预测体重...接下来我们可以分别列出因变量观察值、拟合值、残差： 对于回归模型我们可以进行作图展示： library(ggplot2) ggplot(women, mapping=aes(x=height, y=weight...回归诊断最简单的一个方法就是将模型各种情况进行可视化，如下所示： par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) 如下图所示：第一幅图是残差随拟合值的变化情况，可以检验线性假设，理论上来说如果线性模型十分吻合...第三幅图是标准化残差绝对值的平方根随拟合值的变化情况，用来检验同方差性假设，如果满足假设，也即不同自变量水平下因变量方差是一样的，那么图中数据点应该是均匀分布的（红线近似水平）。...在构造的多项式里，x与x^2并不一定是独立的，这有可能会产生附加问题，另一种方法是使用poly()函数产生正交多项式，如下所示： library(ggplot2) N=300 x=1:N+rnorm(N
，可以实现声光电一体化报警、浓度显示、温度显示等功能。...MQ-2灵敏度特性烟雾传感器在最佳工作条件下，接触同一种烟雾，其电阻值RS随气体浓度变化的特性称之为灵敏度特性，用K表示。...K=RS/RO式中，RS为烟雾传感器洁净空气条件下的电阻值，RS为烟雾传感器在一定浓度的检测烟雾中的电阻值。虽然对于不同的烟雾，器件灵敏度特性K的值也会各有差异，但是它们都遵循同一规律。...logRS=mlogC+n式中，m为器件相对烟雾浓度变化的敏感性，又称烟雾分离能，对于烟雾，m值为1/2～1/3；C为检测烟雾的浓度。...通过调节DS18B20传感器和RV3滑动变阻器上下红色箭头，改变温度大小或烟雾等级，使系统达到报警状态。此时，仿真结果如下3个图所示。
其上下限范围不固定，随股价的滚动而变化。...它们对于探索值在时间维度、地点维度或与分析相关的其他维度上的排名变化非常有用。...当你想说明一些数量是如何随一周中的某一天而变化，或者它是如何随时间变化的时候，最好使用日历图。 11.烛台图 烛台图（也称为日本烛台图）是一种金融图表，用于描述证券、衍生品或货币的价格变动。...重要的是，不是纯粹根据数据更改半径，而是按比例更改半径，以便每个线段的面积随数据的变化而变化。更改原始半径值将不成比例地更改面积，导致人们错误地感知数据。...流图通过使用流动的有机形状显示不同类别数据随时间的变化，这些形状有点像河流。这使得流图在美学上更令人愉悦，看起来更吸引人。 在流图中，每个单独流形状的大小与每个类别中的值成比例。
， NMSE的值大于1，意味着模型预测还不如简单地把所有观测值的平均值作为预测值， 但是通过这个指标很难估计预测值和观测值的差距，因为它的单位也和原变量不一样了，综合各个指标的优缺点，我们使用三个指标对模型进行评估...`aov`函数对mae指标进行方差分析， summary显示差异不显著，说明不同树数的随机森林的mae指标差异不显著（p远远大于0.05），即没有必要做多重正态检验了，但为了展示整个分析流程，还是得做一下...adj值都远远大于0.05，组间不存在差异。...，那我们不妨将三个指标随树数的变化趋势可视化，使用折线图分析一下它们的差异。...n，论文中提到采样大小超过256效果就提升不大了，明确越大还会造成计算时间的上的浪费，为什么不像其他算法一样，数据越多效果越好呢，可以看看下面这两个个图， ?
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