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。...下面小编就来简单介绍一下代码 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus,...size = 11, color = "black"), # 设置x轴标题的边距、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r...= unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background = element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 绘制组间冲积图
❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra
加载R包 library(tidyverse) library(ggtext) 导入数据 df <- readr::read_csv('data.csv') 构建标签数据 labs <- data.frame...12, 22, 32, 42, 52), label = c('10', '20', '30', '40', '50'), color = "black") + # 在y
一、PCA背景 在脑科学的研究中，我们通常会获得高维度多变量的数据，虽然高维度数据为我们的研究提供了更大的分析和研究自由度，但是也会无形当中为我们的分析增加很多成本和工作量。...我们这里所说的主成分分析PCA正是基于这样的实际需求而发展出来的一种降维算法。 本文中，笔者重点对PCA在脑科学研究中的应用进行论述，使读者先对PCA的应用场景有一个全面了解。...更重要的是，当你再次从硬盘中调取压缩后的数据后，可以把PCA降维后的数据通过矩阵变换恢复原始数据。...如图1所示，3维空间的数据点，经过PCA降维之后，投射到2维平面上，在2维平面上可视化数据对我们来说更容易更直接。...4）提取ERP中特定的ERP成分 在脑电ERP研究中，某些ERP成分往往是相互叠加的，这样就会使得成分的幅值和潜伏期的测量不太精准。
接着在得到的低维度空间绘制观察结果。 下图显示了利用主成分分析从高维度（三维）数据到低维度（二维）数据的转换。请别忘了，每一个所得到的维度都是特征p的线性组合。...下图是在模拟数据上用两个预测值绘制的。需要注意的是，主成分的方向，正如预期的那样，是正交的。这表明在这两个主成分之间的相关系数为0。...当变量被缩放后，我们便能够在二维空间中更好地表示变量。 在Python & R中应用 主成分分析方法 （带有代码注解） ▼ 要选多少主成分？...让我们在R中做一下： #加上带主成分的训练集 > train.data 在Python中运行主成分分析，只需从sklearn库导入主成分分析。和上文提到的对R用户的解释是一样的。当然，用Python的结果是用R后派生出来的。
❝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。...加载R包 library(tidyverse) library(lubridate) library(scico) library(ggforce) 导入数据 df <- read_csv("data.csv...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
p=22537 在本文我们在ggplot2中制作的饼实际上是一个条形图转换为极坐标。如果我们想制作一个像上面截图那样的地图，这就很困难了。 相关视频 但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。...首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。 本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。 例如，假设我们有以下数据。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。...ggplot(map_data('world'), aes(long, lat) +pie(aes(x=long, y=lat, group=region, r=radius 这是一个简单应用，我发现很多人喜欢它
这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 的Red通道计算出相应的Alpha
地图绘制思路： ① 绘制需要展示的地图，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； ② 在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； ③ 根据数据的大小，设置每个区域展示的颜色的深浅...，获取地图对象，获取每个区域的名字以及顺序； m <- map("state"); m$names #第二步，在每个区域的名字和顺序后面，加上我们需要展示的数据以及经纬度； data <- read.csv...text(data$x, data$y, data$name, cex = 0.6) 绘制好的地图： ?...二、在地图上增加热力地图 热力地图： 以特殊高亮的形式，显示数据地理分布情况的图形。...，设置为显示数值的大小 inches 缩放比例，将圆形的大小缩放到合适程度 add 是否追加到图形中，在地图上增加图形，需要设置为TRUE bg 图形的背景色 代码实现： library
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。...加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(magrittr) library(reshape) library(RColorBrewer) library...,read_tsv("group.xls"),by=c("name"="sample")) 绘制冲积图 ggplot(plot, aes(name, value, alluvium = Genus, stratum...size = 11, color = "black"), # 设置x轴标题的边距、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r...= unit(0.1, "cm"), # 设置图例水平间距为0.1厘米 legend.box.background = element_blank() # 设置图例框背景为空白 ) 图片 绘制组间冲积图
details/122304257安装完成并连接服务器之后，我们需要安装一些拓展程序：Chinese (Simplified),Python和Jupyter插件：VScode登录上服务器之后,我们可以在终端或者左侧目录中创建文件...这时候我们就需要VScode中的一些插件来方便我们写代码。我们直接在左侧的拓展中搜索R，然后安装即可。...然后是代码补全：当我们把鼠标放到函数上时，还能看到帮助文档：如果需要直接在jupyter中安装R的内核，可以直接在终端打开的R中进行操作：install.packages('IRkernel')IRkernel...总结总的来说，R语言的IDE中，Rstudio是最为常用和流行的。而JupyterLab则更多地被应用在Python数据分析领域。...在本文中，我们介绍了如何通过安装插件，在VS Code中远程连接服务器，并愉快地开始编写Python和R代码。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale
GL.IssuePluginEvent(GetRenderEventFunc(), 1); } 这个脚本挂到Camera上即可, OnPostRender会分别针对左右眼调用两次, 所以Native那边会产生两次绘制...另外, Native这边也可以从视图矩阵中还原出眼睛位置: XMMATRIX invViewMatrix = XMMatrixInverse(nullptr, g_CB.View);...XMVECTOR eyePos = XMMatrixTranspose(invViewMatrix).r[3]; 参考资料 http://forum.unity3d.com/threads/native-c-plugin-in-world-space
那么如何绘制树图呢？...首先绘制树图需要的包： install.packages(“treemap”) 树图函数： treemap(x,index,vSize,vColor,palette,range,border.col...设置边框的颜色值 type 设置统计数据的大小的类型，一般选择value，也就是值类型 代码实现： install.packages("treemap", repos='http://cran.r-project.org
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_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图
在本教程中，我们将深入探讨重建此地图的具体细节。我们将使用全球河流分类 （GloRiC).GloRiC对世界野生动物基金会HydroSHEDS的全球河流网络进行监督分类，以在全球层面创建河流覆盖类型。...后者在SQL用户中是众所周知的。在此上下文中，如果满足条件，它会根据宽度列分配一个值。 # 2....相反，包使用 s2 库中的球面几何运算符。在我们的例子中，这会破坏代码，因为某些河流线具有无效的球形几何图形。 一个快速的解决方法是通过sf：：sf_use_s2（FALSE）关闭此功能。...在本教程中，我们将使用世界等距圆柱投影来展平地图。因此，我们首先定义此投影，然后转换坐标。 # 3....在本教程中，您学习了如何导入河流空间文件以及如何在 R 中制作欧洲的炫酷河流地图。随时检查完整代码这里，克隆存储库并根据需要重现、重用和修改代码。
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...= 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show(...) 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。
要想在jupyter notebook中运行R语言其实非常简单，按顺序安装下面扩展包即可： install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon',...devtools','uuid','digest') library(devtools) install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec() 在R...中执行上述四行代码，重新打开你的jupyternotebook即可看到对于R的支持标志： ?
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