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柱形配色丨细节问题

本期呢,白茶分享一个我们日常做表使用频率较高的小技巧,为柱形添加动态配色!虽然这个技巧并不难,但是包含有一个基础性的小坑。 先来看看本期的数据。 编写基础代码: 聚合 = SUM ( '例子'[数据] ) 编写配色代码: 月份配色 = VAR BCMON = SELECTEDVALUE ( '日期表'[年度月份] ) VAR BCMAN FAF9F0" ) 代码含义: 1、利用SELECTEDVALUE函数传递当前上下文,选取当前筛选的年月; 2、利用CALCULATE函数计算出上期的数据; 3、利用IF函数进行判断,根据不同的结果进行配色 这不是很标准的利用DAX进行动态配色嘛,没感觉哪里不对啊! 别急,咱们继续往下看: 添加柱形,将日期维度和数据放入其中如下。 这个其实就是本期白茶想分享给大家的问题: 度量值本身没有错误,但是无法选取为数据配色,什么原因呢? 1 2 3 ... 公布答案:格式问题!

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WGCNA的TOM矩阵热配色问题

逆向收费读文献2019-19) 关键问题答疑:WGCNA的输入矩阵到底是什么格式 其中有一个是“老米”投稿:手把手10分文章WGCNA复现:小胶质细胞亚群在脑发育时髓鞘形成的作用 , 里面是有TOM矩阵热, 就是配色很奇怪。 奇怪的配色 但是官网配色是: ? 官网配色 首先,这个差异其实并不重要,当然了这个TOM矩阵热本身就可有可无,仅仅是因为教程里提到了而已,大部分情况下,就是凑。 再说,这个配色问题,跟WGCNA没有关系,是R语言技巧罢了。 或者说是搜索技巧: https://www.biostars.org/p/394615/#394743 简单的配色代码即可解决: TOMplot(plotTOM, geneTree, moduleColors

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    Python-matplotlib 散点图配色设计

    引言 这篇推文还是python-matplotlib 散点图的绘制过程,涉及到的内容主要包括matplotlib ax.scatter()、hlines()、vlines()、text()、添加小图片和定制化散点图图例样式等 season],lw=.8,zorder=2) (3)第56-60行 图片的插入,代码如下: img = image.imread(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公众号\Python 总结 本片绘制推文还是灵活的使用python-matplotlib进行散点图的绘制,主要涉及的绘图技巧为:ax.scatter()、 hlines()、 vlines() 以及散点图例的定制绘制,其目的就是为了熟悉绘图技巧

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    VisualStudio 修改配色 使用 VisualStudio 配色应用Resharper配色

    如果觉得 VisualStudio 的配色不好看,那么可以到这个网站下载其他的配色。 使用 VisualStudio 配色 一般 VisualStudio 没有提供C#的配色,所以需要自己去下载主题 我推荐大家到 https://studiostyl.es/ 下载主题,下面是我找到的一些好看的主题 点击下载 应用Resharper配色 如果希望使用 Resharper 的配色,那么可以通过点击 Resharper 的设置,点击 Code Inspection ,点击 Settings 进入设置。 通过 Color Identifiers 可以打开、关闭 Resharper 的配色 如果更新了配色没有用,那么可以通过修改 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual

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    SCI论文配色-matplotlib分类柱状绘制

    引言 今天在查看资料时,看见一篇SCI论文的配十分抢眼,图表的整体绘制不是很难,但整个配色还是瞬间让图表“高大上”起来,如下: ? (这种配色真的适合发sci论文 ? ? 但抱怨归抱怨,接下来还是使用python-matplotlib 对上图进行仿制。 02. 基本绘制 python-matplotlib 绘制分类柱状的步骤相对比较简单,即ax.bar()的灵活使用即可,下面为没有任何定制化绘制的默认绘制代码: import numpy as np import 可以看出,默认的matplotlib的配色真的是······· ? ? ,接下来,我们通过定制化绘制使其看起来舒服同时也符合SCI期刊配色要求。 03. ,当然了,如果大家有知道matplotlib比较优秀的配包,也可以后台留言或者直接进群讨论啊!!

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    Python-matplotlib 绘图配色设计

    ha='center', va='center',fontsize = 8.5,color='black') plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公众号\Python 下面就从数据处理、填充面积以及色彩选择三个方面进行处理,来使这幅变得高大上起来 ? ? 。 python Scipy 包提供了interpolate模块可以实现对一维二维数据的插值处理,在对一维数据时,interp1d()提供了如nearest、quadradic等多种插值方式,详细内容大家可以查看官网啊 ha='center', va='center',fontsize = 8.5,color='black') plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公众号\Python 2.3 面积填充 加上填充面积可以使得图表看起来不那么单一,而且········(好吧·····我编不下去了,我就是为了最后成好看下而已 ? ? )。添加如下代码即可添加填充面积效果。

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    【R语言】热绘制-heatmap+gplots配色方案

    前面给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+R自带的配色方案来绘制热 ☞【R语言】热绘制-heatmap函数 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热 ,这次我们使用gplots这个R包里面的配色方案 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 首先我们还是先读取需要的数据,这里用到的数据跟【R语言】热绘制-heatmap函数用到的数据是一样的 #读取所有 需要先去掉下一行中的#,再运行进行安装 #install.packages("gplots") #加载gplots包 library(gplots) 最后我们就可以来利用heatmap和gplots里面的配色方案来绘制火山配色方案,红色高表达,绿低表达 heatmap(data, cexCol = 1,scale="row",col = greenred(100)) 5.采用gplots包中的colorpanel配色方案 ☞ 一个R函数搞定风险评估散点图,热 ☞ R绘制甲基化和表达谱联合分析热

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    【R语言】热绘制-heatmap+RColorBrewer配色方案

    前面给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+R自带的配色方案来绘制热 ☞【R语言】热绘制-heatmap函数+默认配色方案 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 也给大家介绍了如何使用R自带的 heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热 ☞【R语言】热绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数 +grDevice的配色方案来绘制热 ☞【R语言】热绘制-heatmap+grDevice配色方案 ☞R语言中的颜色(三)-grDevice包 今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热,这次我们使用 RColorBrewer这个R包里面的配色方案 ☞R语言中的颜色(四)-RColorBrewer包 首先我们还是先读取需要的数据,这里用到的数据跟【R语言】热绘制-heatmap函数用到的数据是一样的 -heatmap函数+默认配色方案 ☞【R语言】热绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞【R语言】热绘制-heatmap+grDevice配色方案 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 ☞

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    python matplotlib包图像配色方案分享

    可选的配色方案: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r 以上这篇python matplotlib包图像配色方案分享就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    【R语言】热绘制-heatmap+grDevice配色方案

    前面给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+R自带的配色方案来绘制热 ☞【R语言】热绘制-heatmap函数 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap 函数+gplots的配色方案来绘制热 ☞R语言】热绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热,这次我们使用grDevice 这个R包里面的配色方案 R语言中的颜色(三)-grDevice包 首先我们还是先读取需要的数据,这里用到的数据跟【R语言】热绘制-heatmap函数用到的数据是一样的 #读取所有miRNA的表达矩阵 -heatmap函数+默认配色方案 ☞【R语言】热绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 ☞R语言中的颜色(三)-grDevice 包 ☞ 超详细的热绘制教程(5000余字),真正的保姆级教程 ☞ R语言绘制基因表达热(简易版) ☞ 一个R函数搞定风险评估散点图,热 ☞ R绘制甲基化和表达谱联合分析热

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    配色工具3.0之批量配色

    最初我开发了一个工具:选择一张图片,生成对应的配色方案。比如选择下图 可以生成下图这样的配色方案及相应的文件。配色文件有两个,分别适用于Power BI和微软Office。 详见《Office用户必备——配色工具2.0!!!》。 最近有朋友问,能不能批量生成配色方案:即一次性识别一堆图片,然后批量生成色卡,就像下图这样。 于是,就有了本文的这个工具。 操作方式跟之前的一样:双击打开exe文件,多选任意张图片,然后就会获得每张图片对应的配色方案。 使用说明&程序获取 程序文件夹总大小约24M,运行文件约10M。 程序获取方式:后台回复 【配色3】 三个字即可。 程序好用的话,可以请我喝杯咖啡哦~

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    Python数据分析之Seaborn(配色方案)

    Seaborn配色方案 配色是图表设计里最重要的方面之一,因为如果配色方案好,它可以清晰展现数据的模式和规律,否则就会把这些规律和模式隐藏起来。 Seaborn让选择和使用配色方案变得简单且适用于你工作的数据种类和你想要达到的可视化目标。 : (6, 6)}) 调色板 颜色很重要 color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色 color_palette()不写参数则默认颜色 set_palette()设置所有的颜色 regression-tutorial [Axis grid objects]http://seaborn.pydata.org/tutorial/axis_grids.html#grid-tutorial [10分钟python

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    pycharm推荐配色和字体_pycharm主题配色方案

    pycharm的默认主题和字体什么的真是不敢恭维,尤其是在用惯了vscode的one dark pro主题后,再看pycharm真是觉得有点。。。

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    一张色环教你搞定配色_24色环颜色调配

    一张色环教你搞定配色! 不管是在平面设计或网页制作中,还是在平常生活中的衣服穿搭和室内装潢中,要想打造出非凡的视觉效果,合理的颜色搭配非常重要。 三角对立配色(The triad ) 采用等边三角上的三种颜色进行搭配,可以在维持色彩协调的同时,制造强烈的对比效果。即便采用淡色或者不饱和色,这种搭配也可以营造出生气盎然的效果。 四元组配色(The tetrad ) 选定主色及其补色之后,第三种颜色可选择色换上与主色相隔一个位置的颜色,最后一个颜色选择第三种颜色的补色,在色环上正好形成一个矩形。举例见下图。 正方形配色(The square) 利用色环上四等分位置上的颜色进行搭配。这种方案,色调各不相同但又互补,可以营造出一种生动活泼又好玩的效果。举例如下图。

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    网页设计配色方法论:配色秩序

    小编说:每一种色彩都有其自身的特质,而这一特质的发挥,还需要依赖于色彩在整个配色时所处的位置、面积等,即色彩与其他色彩所形成的秩序。 配色有理性的层面,也有感性的层面。 配色也需要遵循一定的节奏,有的配色跳跃明快,有的又显得舒缓柔和。我们从理性出发的同时,也要把自己的思维深入到感性的层面去理解色彩。 主 色 主色是指在配色中处于支配地位的色彩。 在配色前,主色是最先确定的色彩,例如,当我们想要设计一个珠宝展示的页面,我们决定这个页面所需要的色彩是紫色时,紫色就是主色。 一般情况下,主色是配色中使用面积最大的色彩。用于主要的组件、组件的背景和大面积色块等。 ? 页面中的主色是清爽的蓝色。尽管背景也运用了大面积的白色,但是黑白灰色属于无彩色,无彩色并不参与到配色过程中。 页面的背景色为蓝绿色到蓝紫色的渐变色,因此配时就应该考虑与背景色的搭配协调 ?

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    前端配色网站

    由于绝大多时候需要自己去确定网站的基本颜色基调,于是去找了一些配色网站,做一下笔记。

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    SecureCRT背景配色

    128 128 0 255 128 128 ANSI颜色 3.终端-》仿真 4.会话选项-》终端 注意使用颜色方案是指vim使用颜色方案,ANSI颜色是指secureCRT的配色方案 ,这两个都要勾选上,这样会有个问题,因为vim的配色方案是会影响secureCRT的配色方案的。

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    超实用PPT配色技巧,帮你高效完成配色

    完成一套美观合格的PPT,除了逻辑和版式,还有就是配色配色看似简单,却有一些不可逾越必须遵循的秘籍。今天iSlide这篇配色秘籍,全都来自实战经验,非常好上手,一起来收!    如果公司设计了VI,推荐用标准的VI配色。   说了最好用,再说说最不好用闪瞎双眼的配色。 调低颜色的亮度和饱和度,让配色更舒服 04.png   五、配色的灵感来源   前面都是我职场制作幻灯片的经验分享。   那如何才能让配色创意源泉不断输出,很简单只需多看一些优秀的设计作品。    注意是优秀作品,过程中你会发现自己配色的审美会不断提升。   总结   商务幻灯片配色要遵循逻辑内容为主,配色方案不要花哨扰乱视觉。   相反使用越淡的背景色效果越好。 最好不要使用刺眼的配色方案,为了让配色看起来更舒服,建议使用饱和度亮度比较低的配色值。   幻灯片中颜色不要超过三种,最好只用一种颜色来表示强调对比。

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