简单来说，它可以告诉我们： 各个变量的方差： 协方差矩阵对角线上的元素就是各个变量的方差，反映了每个变量自身数据的离散程度。
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
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
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
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
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
❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra
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
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
❝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
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。
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。
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。
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： ?
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
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
首先，在R语言中进行地理探测器操作，可通过geodetector包、GD包等2个包实现。...其中，geodetector包是地理探测器模型的原作者团队开发的，其需要保证输入的自变量数据已经全部为类别数据；其具体操作方法大家可以参考栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包。...其中，读取栅格数据的方法，大家参考R语言raster包读取栅格遥感影像即可；关于数据格式的转换，大家参考栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包即可。这一部分的内容本文就不再赘述。...可以看到，my_gd变量包含了每一个连续变量在离散化后，对应的最优离散化方法与类别数量，以及地理探测器的各个分析结果。...此时，在RStudio软件的右下方“Plots”中，即可看到可视化结果，如下图所示。其中，我们可以通过下图中红色方框内的箭头，实现不同图片的切换显示。
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）。...例如，一个包可能定义了 如下一个S3类用于表达式不同离散值的概率： mpg_drv_dist <- structure( c( "4" = 103 / 234, "f" = 106.../ 234, "r" = 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
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