目录 0 引言 1 新建基准面 2 在圆柱表现绘制特征 3 总结 ---- 0 引言 之前绘制的草图是绘制在基准面上或实体的表面上，这两种他们都有同样的特性：确定的位置、都是平面，那么想在曲面表面绘制一些特征该怎么实现呢...本次博文使用实例讲解，如何新建基准面，如何利用新建基准面在曲面上绘制特征。...，点击该基准面，弹出菜单中有草图绘制的按钮 ——使用转换实体引用功能，在新基准面上绘制和原上视基准面一样的圆 ——点击拉伸凸台基体，向上拉伸50mm，点击提交 在上面绘制的零件中，一共有...，再在左侧属性栏中选择 平行，得到与圆柱表面相切的新基准面 ——在新基准面中绘制草图，画一个直槽口 ——点击拉伸切除，只需要设置给定深度即可 3 总结 本次博主学习总结了如何新建基准面...，同时温习了之前所学的拉伸凸台基体、拉伸切除等功能，新建基准面可以灵活使用，实现在曲面上进行特征的绘制，下次想自己在某个曲面上加个键槽，使用这个功能就可以轻松搞定。
基本概念：小提琴图通常用于展示数值型数据的分布情况，它由两部分组成：中间的厚实区域表示数据的主体部分，类似于核密度图；两侧延伸出来的细长线条则代表数据的范围和密度，类似于箱形图的茎叶图。...异常值检测：通过小提琴图可以快速发现数据中是否存在异常值或者长尾现象。 优缺点 优点： 直观显示数据分布：小提琴图能够清晰地展示数据的整体分布情况，包括峰度、偏度等特征。...为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图会出现负值部分？ 现象描述：当从没有负值的数据中绘制小提琴图时，有时会出现看似负值的部分。这可能让人感到困惑，因为原始数据中并不存在负值。...在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。 因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。...总结：即使原始数据中没有负值，小提琴图也可能显示出负值部分主要是由于核密度估计引入边界效应所致。理解这一点有助于正确解读小提琴图，并根据需要调整可视化策略以准确传达数据信息。
3D玫瑰花，所以可以任意拖曳成为不同的效果： 然后我让人工智能大模型帮我一句句的解释一下上面的代码： 当然可以，这段代码是使用R语言中的plotly包来创建一个交互式的3D曲面图。...x 中的x值转换为一个25列的矩阵，并且按行填充。...t 中的t值转换为一个25列的矩阵，并且按行填充。...plot_ly(x=~xx,y=~yy,z=~zz,colors = 'Reds',opacity=0.5) %>% add_surface() - 使用plot_ly函数创建一个3D图，并使用add_surface...整体来看，这段代码通过数学公式生成了一系列3D坐标点，然后使用plotly包将这些点绘制成一个3D曲面图，形成了一朵玫瑰花瓣的形状，并且添加了一些装饰线条。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...library(RColorBrewer) library(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID...") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度 df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...geom_sina函数绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的
在使用 Matplotlib 绘制三维曲面图时，可能会遇到一些常见的问题。今天我将全程详细讲解下遇到问题并且找到应对方法的全部过程，希望能帮助大家。...1、问题背景在使用 matplotlib 绘制三维曲面图时，遇到了一个问题。...为了解决这个问题，可以将 n 中的第一个元素和第二个元素分别作为实部和虚部传给 complex 函数，即：n1 = complex(n[0], n[1])修改后的代码如下：import matplotlib.pyplot...numpy.max(Y)+0.05)az.set_zlabel('Err')az.set_zlim(numpy.min(Z)-1, numpy.max(Z)+1)plt.show()现在，代码可以正常运行，并绘制出三维曲面图...通过仔细检查并尝试解决上述问题，你应该能够成功绘制出所需的三维曲面图。如果问题仍然存在，可以考虑查阅 Matplotlib 官方文档或在相关的社区论坛上寻求帮助。
本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。...； 最后一行，显示该图， 如下所示： 5 绘制多变量的密度曲线 这里的图形内容要求同上，但要求所有图排列一起。...可以这样想，在上一题中，实现了一个变量的图，而批量出图应该用循环语句就可以解决，而把所有的图排列的一起， R语言中也有相应包（gridExtra）可以完成。...第1-10行，创建绘图函数参数是列名； 第2行，获取该列的离群值； 第3行，为后续作图时的x轴名称赋值； 第4-5行，绘制密度曲线图，请注意string_aes是专门用于批量出图的功能； 第6-8行，用判断语句对没有离群值的列进行处理...senic %>% select(X3) %>% plot_ly(x=~X3) %>% add_fun(function(plot_ly){ plot_ly %>%
二 ggplot2绘制火山图 2.1 绘制简单的火山图--点图 ggplot(data = data, aes(x = logFC, y = -log10(adj.P.Val))) + geom_point...和文献中的差距较大，以下几个方面可改进： A：上下调基因的区分； B：横轴，纵轴的阈值线； C：重点基因的标示。...5） 标示感兴趣的基因的表达情况 将我们感兴趣的基因添加到数据的LABEL列中，假设以下几个基因是我们重点关注的基因，单独查看以下基因的表达情况 ?...呐，到这里除了数据不一样，基本实现了文献中的火山图，是不是以为到这就结束了？NO!NO!NO! 实现上述静态的就可以发paper去了！...三 plotly绘制交互式火山图 1）plot_ly函数画散点图 library(plotly) plot_ly(data,x = ~logFC, y = ~-log10(adj.P.Val),text
使用的语言都为 python，对于一些 R 语言爱好者就不是那么方便啦，今天小编为大家介绍一个支持 R 语言的开源图形库—— Plotly，赶紧收藏起来，迅速 get 绘制美观实用的图形技能吧～ 简介...本文先介绍 plotly 的 R 包用法，网站左侧有个图形示例导航栏： 图形示例 Plotly 最大的特点是绘制出来的图形都是交互式的，所给示例（图形示例的网址：https://plotly.com/...r/）除了常见的线图、饼图之外，还提供了一些机器学习模型结果的可视化，这样再有建模需求时也能对模型结果进行高质量地展示啦，下图为部分绘图示例： 机器学习 子图 R 包安装 在 R Studio 里使用...，这时可以利用plotly包中的plot_ly函数对多元回归平面进行可视化。...) #install.packages("kernlab") library(kernlab) #install.packages("pracma") library(pracma) #为了在曲面上显示网格线
plotly包：是一个基于浏览器的交互式图表库，建立在开源的JavaScript图表库plotly.js上，plotly包利用函数plot_ly函数绘制交互图。...本文简单介绍几种常见图表的绘制方式，点图、线图及箱线图。...',marker = list(size = 10)) #mode 点图；marker的大小 p ?...", "versicolor")) #定义对应的分类 p plot_ly(data = iris, x = ~Sepal.Length, y = ~Petal.Length, color = ~Species...本文简单介绍了R-plotly包的常用几种交互图形。更详细的图形详见https://plot.ly/r/。当然还有其他的可交互图形的R包，未完待续。。。。。。
大家看惯R语言朴素的外表后，可能觉得一些高大上的气息好像和R语言没啥关系。今天我们为大家就展示下R语言在图像的交互中帅气一面。话不多说，进入我们的主题：网页可互动图像的绘制。...接下来我们，看看它是如何实现互动图像绘制的： 我们利用其自带的数据包进行绘制，首先看下绘制函数：plot_ly ? 其中主要的参数是type可以进行选择我们想绘制的图像的类型。...热图的绘制： m <- matrix(rnorm(9), nrow = 3, ncol =3) p plot_ly( x= c("a", "b", "c"), y = c("d","e",...多图的拼接： 首先我们介绍下一个主要拼接函数subplot ? 其主要的参数nrows，通过它我们可以确定图形分布的行数，从而可以确定每行几个图形。...为图形添加按钮，改变其对应的线的颜色： 这里我们用到的主要的函数是plot_ly中的button参数，细化主要是通过 list(method = "restyle", args
本文介绍基于Python中的gdal模块，对大量长时间序列的栅格遥感影像文件，绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。 ...在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。...其中，image_folder为包含多个.tif格式的影像文件的文件夹路径，pic_folder是保存生成的时间序列图像的文件夹路径，而num_pixels则指定了随机选择的像素数量，用于绘制时间序列图...接下来，我们遍历并恢复pixel_indices中的每个像素索引，计算该像素在每个影像中的每个波段的时间序列数据，并存储在band_list_1、band_list_2列表中。 ...随后，我们即可绘制两个时间序列图，分别表示2个波段在不同影像日期上的数值。最后，我们将图像保存到指定的文件夹pic_folder中，命名规则为x_y，其中x与y分别代表像素的横、纵坐标。
最近有个在读大学的女生，想要我帮忙用python画几个图，在画的过程中觉得有些图还挺有意思的，分享给大家。...1 图1 第一个图是蚊香，感兴趣的小伙伴可以自己尝试在python中用turtle库绘制一下。...第二个图是蚊香的变体图，怎么通过调整蚊香代码，更改颜色和形状，绘制出如下图形？...第三个图是蛛网图，不过不同部分有不同的颜色，你也可以试着改成别的颜色。...，大家都可以参考一下，想一想还有没有别的有趣的画法。
比如代码里面我挑选了top1000的sd基因绘制热图，然后就可以分辨出来自己处理的数据集里面的样本分组是否合理啦。其实这个热图差不多等价于PCA分析的图，被我称为表达矩阵下游分析标准3图！...左边的热图，说明我们实验的两个分组，normal和npc的很多基因表达量是有明显差异的 中间的PCA图，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 右边的层次聚类也是如此，说明我们的normal...为什么挑选top1000的sd基因绘制热图 我这个热图是为了说明本分组是否合理，就是看样本的距离，这个时候你如果需要理解距离，那么你需要学习非常多细节知识。...左边的热图，说明我们实验的两个分组，normal和npc的很多基因表达量是有明显差异的 中间的PCA图，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 右边的层次聚类也是如此，说明我们的normal...和npc两个分组非常明显的差异 为什么选择top1000的sd基因绘制热图其实就是个人爱好，你可以探索top500，1000，2000，5000是否有区别。
将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中 tkinter是python的一个GUI库，有时候PC端UI界面上需要显示复杂的图时候就会用到这点。...1行1列第1个 # 生成用于绘sin图的数据 x = np.arange(0, 3, 0.01) y = np.sin(2 * np.pi * x) # 在前面得到的子图上绘图 a.plot(x,...y) # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg(f, master=root) canvas.draw...注意：NavigationToolbar2TkAgg已经被弃用了，使用python3.5.2中的命令为NavigationToolbar2Tk 例子2 import math import numpy...linewidth=2) #设置网格 return f def create_form(self,figure): #把绘制的图形显示到
最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...library(RColorBrewer) library(ggalluvial) 导入数据 df % column_to_rownames(var="ID...") 数据清洗 # 按列求和单独计算每列的相对丰度 df_new % mutate_all(~ . / sum(.)) %>% rownames_to_column(var="Genus...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...= element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图 plot %>% select(1,3,4) %>% group_by(Genus,group) %>%
为什么 GROUP BY 之后不能直接引用原表（不在 GROUP BY 子句）中的列 ？ 莫急，我们慢慢往下看。...通过上图，相信大家也都能看到，这里不做更深入的讲解了，有兴趣的可以去查相关资料。 为什么聚合后不能再引用原表中的列 很多人都知道聚合查询的限制，但是很少有人能正确地理解为什么会有这样的约束。...SQL 的世界其实是层级分明的等级社会，将低阶概念的属性用在高阶概念上会导致秩序的混乱，这是不允许的。此时我相信大家都明白：为什么聚合后不能再引用原表中的列 。...总结 1、SQL 严格区分层级，包括谓词逻辑中的层级（EXISTS），也包括集合论中的层级（GROUP BY）； 2、有了层级区分，那么适用于个体上的属性就不适用于团体了，这也就是为什么聚合查询的...SELECT 子句中不能直接引用原表中的列的原因； 3、一般来说，单元素集合的属性和其唯一元素的属性是一样的。
经常会看到这样的例子： 当你需要统计表中有多少数据的时候，会经常使用如下语句 SELECT COUNT(*) FROM demo_info; 由于聚集索引和非聚集索引中的记录是一一对应的，而非聚集索引记录中包含的列...（索引列+主键id）是少于聚集索引（所有列）记录的，所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...详情可见MySQL查询为什么选择使用这个索引？...---- 4. count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析 来看看count(1) SELECT COUNT(1) FROM demo_info; 执行计划和...，所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段，此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。
/article/details/51153058 MATLAB中plot函数常常被用于绘制各种二维图像，其用法也是多种多样，本文仅介绍plot函数的基本用法——使用plot函数绘制二维点图和线图。...plot函数的一般调用形式如下： plot(X, Y, LineSpec) 其中X由所有输入点坐标的x值组成，Y是由与X中包含的x对应的y所组成的向量。...注意 在同时绘制多条曲线时，如果没有指定曲线属性，plot按顺序循环使用当前坐标系中ColorOrder和LineStyleOrder两个属性。...，且x向量中相邻两个值之间的增量为pi/100。...定义y向量中的值为x向量的sine值。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...order", groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...calc_taxon_abund(obj, "tax_data", cols = hmp_samples$sample_id...) 绘制树状图热图 # 设置随机种子 set.seed(1) heat_tree(obj, node_label = taxon_names, node_size
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