本文将从三个层次引导您如何利用GPT智能助手学习Elasticsearch，并提供详细的案例和经验分享。...一、初级程序员学习基础知识：利用GPT了解Elasticsearch的核心概念，如倒排索引、分片、复制等，以及它如何实现高效搜索和存储。...案例：向GPT请教如何为个人博客创建Elasticsearch索引、导入数据并实现全文搜索功能。GPT将提供详细的代码示例和解释。...实践复杂项目：选择一个具有一定挑战性的项目，例如使用Elasticsearch构建电商网站的商品搜索系统。案例：向GPT请教如何为电商网站设计高效的商品搜索系统，包括查询优化、结果排序等。...无论您是初级、中级还是高级程序员，GPT智能助手都将助您跃升技能巅峰。
算法选择 下面一张图展示了如何为我们工作和任务选择正确的 Scikit-learn 算法。其中每一个节点都是一个条件，然后按照要求和情况进行就可以找到管用的算法。...算法概念 我们不仅需要了解如何构建机器学习模型，同时我们还需要理解构建机器学习的各种概念。...这两个都是在最优化如梯度下降和牛顿法中核心的概念。当然机器学习的概念也少不了，比如前面的决策边界和后面的反向传播算法公式等。 ? ?...SciPy SciPy 库是科学性计算的核心包之一，科学性计算可提供数学算法和构建在 Python 的 NumPy 扩展上的便捷函数 (Convenience Functions) ；该表中还包括线性代数的部分...7. ggplot2 ggplot2 基于图形语法，其思想是你可以利用相同的几个组件构建所有的图形：一个数据集、一个几何集（表征数据点的视觉化标记）和一个协作系统。该速查表用于数据可视化。 ? ?
函数.libPaths()能够显示库所在的位置，函数library()则可以显示库中有哪些包。 ?...例如： install.packages("ggplot2") 2、包载入 包的安装是指从某个CRAN镜像站点下载它并将其放入库中的过程。...例如，要使用ggplot2包，执行命令library(ggplot2)即可。当然，在载入一个包之前必须已经安装了这个包。 例如： library(ggplot2) ?...命令help(package="package_name")可以输出某个包的简短描述以及包中的函数名称和数据集名称的列表。使用函数help()可以查看其中任意函数或数据集的更多细节。...这些信息也能以PDF帮助手册的形式从CRAN下载。 例如： help(package="ggplot2") ?
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包，其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射，即从数学空间映射到图形元素空间。...该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形（如直方图，散点图），而是定义各种底层组件（如线条、方块）来合成复杂的图形，这使它能以非常简洁的函数构建各类图形，而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。...从各自特点上来看，lattice入门较容易，作图速度较快，图形函数种类较多，比如它可以进行三维绘图，而ggplot2就不能。...ggplot2需要一段时间的学习，但当你跨过这个门槛之后，就能体会到它的简洁和优雅，而且ggplot2可以通过底层组件构造前所未有的图形，你所受到的限制只是你的想象力。...图层可以允许用户一步步的构建图形，方便单独对图层进行修改、增加统计量、甚至改动数据。 标度（Scale）：标度是一种函数，它控制了数学空间到图形元素空间的映射。
ggplot2实现了图形语法，它是一个用于描述和构建图形的系统。...例如，ggplot2 :: ggplot（）明确告诉您我们正在使用ggplot2包中的ggplot（）函数。...函数geom_point（）为绘图添加一层点，从而创建散点图。 ggplot2附带了许多geom函数，每个函数都为绘图添加了不同类型的图层。 ggplot2中的每个geom函数都采用映射参数。...跑车有大型发动机，如SUV和皮卡车，但小型车身，如中型和小型车，这提高了他们的汽油里程。事后看来，这些汽车不太可能是混合动力车，因为它们有大型发动机。...绘制美学图后，ggplot2会处理其余部分。它选择了一个合理的尺度来与美学一起使用，它构建了一个解释水平和价值之间映射的图例。
• ggpubr：简化了使用 ggplot2 进行可视化的流程。 • Shiny：用于构建交互式网页应用。 • ggsci：提供了丰富的科学期刊风格配色方案。...• ggstatsplot：增强了 ggplot2 的统计分析和可视化能力。 3. 学习曲线较陡 尽管 R 语言功能强大，但对于新手来说，其学习曲线较陡。...SciPy：提供了许多用于科学计算的函数。 4. Biopython：专为生物学计算设计的工具集。 5. scikit-learn：简单且高效的数据挖掘和数据分析工具。 6....如果你希望在组学分析中引入机器学习或跨学科方法，Python 将是你的得力助手。 如果你需要强大的计算资源和便捷的协作环境，生信云平台则不可或缺。...不过我们应该看到一种趋势：在目前组学数据规模越来越大，分析越来越依靠复杂的计算方法（如深度学习）的情况下，老牌的生信数据分析语言 R 显得有些力不从心，研究人员有逐步向 Python 转移的趋势。
DESeq2", "gsva"))# load packageslibrary("DESeq2")library("gsva")还有一类是开发者把未经过CRAN或bioconductor等审核过但存放在如github...我们可以通过 installed.packages函数判断，并使用lapply函数分次安装所有的R包。...构建函数，使其具有如下功能：判断未安装R包；使用 install.packages或BiocManager::install函数安装来源你不同的R包；用lapply分别加载R包，并不输出加载过程中产生的信息...")InstallPackageFun(packages=packages_biocond , type="bioconductor")高效方式二除了上面这种大规模安装未安装过的R包外，还可以通过已经构建好的...")librarian::shelf(ggplot2, DESeq2)
，通过图层的叠加来构建图形。...ggplot2提供了多种统计变换函数，如summarize、count、bin等。 标度（Scale）：标度用于将数据的取值范围映射到图形属性的取值范围。例如，将数据的数值范围映射到颜色的渐变范围。...ggplot2提供了多种标度函数，如scale_x_continuous、scale_color_gradient等。 坐标系（Coordinate）：坐标系定义了图形的坐标轴和网格线的样式。...ggplot2提供了多种主题，如theme_gray、theme_bw等。 通过组合和调整这些概念，ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。...它提供了许多用于绘制统计图表的高级函数，如散点图、直方图、小提琴图和回归图等。 美观的默认样式：Seaborn具有吸引人的默认绘图样式和颜色主题，使图表在外观上更具吸引力。
4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式，允许用户一步步构建图形，并且便于图层的修改。...4.6.2分图层绘图 (1)数据和映射 ggplot(data，mapping=aes(x，y, )) 其中，data指定数据集:参数mapping用于构建映射，通常使用函数...，在图中绘制图形元素其他类型的图形，如直方图、箱线图等。...如点、线、多边形等，还可以用来绘制. ? 上面函数内部的基本参数都是一样的。
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...3. ggplot2的函数介绍： ggplot2里的所有函数可以分为以下几类： 用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等） 初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）...网站展示的颜色标度 scale_continuous 连续标度 scale_data 日期 scale_datetime 日期和时间 scale_discrete 离散值 scale_gradient 两种颜色构建的渐变色...scale_gradient2 3中颜色构建的渐变色 scale_gradientn n种颜色构建的渐变色 scale_grey 灰度颜色 scale_hue 均匀色调 scale_identity
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析 ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 R|clusterProfiler-富集分析 ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ggplot2|绘制...RNAseq|批量单因素生存分析 + 绘制森林图 2，基因筛选获取最终的模型基因 输入上述单因素预后显著的基因进行Lasso分析，筛选出 重点基因，构建预后模型并可视化RNAseq|Lasso构建预后模型...R|生存分析 - KM曲线 ，必须拥有姓名和颜值 注：可以使用其他机器学习的方法进行筛选，如lasso，随机森林，SVM等，可以参考使用机器学习方法构建预后模型的集大成者文献，2010年NC的文章 Pan-cancer...（修正版） 数据处理|R-dplyr 2，可视化 可视化部分的话，多看一下具体特定函数的帮助文档，出现报错多使用??函数查看一下示例数据的格式 以及 函数等。...其中很多包是ggplot2的扩展包或者使用了很多ggplot2的函数 ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ggplot2 |legend
ggstatsplot是ggplot2的扩展，用于绘制带有统计检验信息的图形。...ggstatsplot和它的后台组件还可以和其他基于ggplot2的R包结合起来使用。...此外，该函数还有一个grouped_变量，可以方便地在单个分组变量上重复相同的操作。...该函数还有一个grouped _变量，可以方便地在单个分组变量上重复相同的操作。...面对这么实用的科研画图小助手，难道不心动吗？大家赶紧下载试试吧！ ggstatsplot R包网址：https://github.com/IndrajeetPatil/ggstatsplot
要在两个变量的组合上构建绘图，请将facet_grid（）添加到绘图调用中facet_grid（）的第一个参数也是一个公式。 这次公式应该包含两个用〜分隔的变量名。 ?...ggplot2中的每个geom函数都有一个mapping参数。 然而，并非每一种aesthetic都适用于每个几何。 您可以设置点的形状，但无法设置线的“形状”。 另一方面，您可以设置线的线型。...许多geom，如geom_smooth（），使用单个几何对象来显示多行数据。对于这些geoms，您可以将组审美设置为分类变量以绘制多个对象。 ggplot2将为分组变量的每个唯一值绘制一个单独的对象。...实际上，每当您将美学映射到离散变量时，ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组（如线型示例中所示）。依靠这个特征很方便，因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。...image.png 如果将映射放在geom函数中，ggplot2会将它们视为图层的本地映射。 它将使用这些映射来仅扩展或覆盖该层的全局映射。 这使得可以在不同层中显示不同的aesthetics。
你开始谷歌一些术语，如“机器学习模型”和“机器学习方法论”，但一段时间后，你发现自己完全迷失在了不同算法之间，于是你准备放弃。 朋友，请坚持下去！...在接下来的文章中，我们将讨论决策树、聚类算法和回归，指出它们之间的差异，并找出如何为你的案例选择最合适的模型。 有监督的学习 vs....线性回归 在线性回归中，我们尝试在输入变量和目标变量之间构建一段关系，并将这种关系用条直线表示，我们通常将其称为回归线。...假设我们拥有著名的 Iris 数据集，它提供了一些方法，能通过花朵的花萼大小以及花瓣大小判断花朵的类别，如：Setosa，Versicolor 和 Virginica。...我们要建立的数学关系是以下形式的： Y=g(a*X1+b*X2) g() 是一个对数函数。 根据该逻辑函数的性质，Y 是连续的，范围是 [0,1]，可以被解释为一个事件发生的概率。 再举个例子！
、形状或大小等图形属性的一个映射，其中还可能包含对数据进行统计变换（如求均值或方差），最后将这个映射绘制在一定的坐标系中就得到了我们需要的图形。...ggplot2的神奇之处~ 二、从qplot开始 2.1 基础图形 用惯了基础的绘图函数之后，突然转到ggplot2的绘图风格，或多或少会有些摸不着头脑，因此我们先从ggplot2中的qplot方法开始...，这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间的一种绘图函数； 与plot相似，qplot()的基本参数是x、y，分别代表所要绘制图像的x轴与y轴，并且为了和数据框高度契合（我也十分鼓励将变量都放进数据框中规整起来...，用summary查看其数据结构， 3.2 通过ggplot()用图层来构建图像 前面我们依次介绍了ggplot2图层语法中的各种主要结构，但仅使用了qplot()进行绘图，其局限性是只能使用在qplot...()中定义的一个数据集和对应的一组图形属性映射，若希望将不同的数据通过不同的图层构建方式来展现在一张图上，就需要使用ggplot()函数，该函数有两个主要的参数，对应了数据和图形属性映射，这两个参数将作为接下来绘图的默认参数
前言 一、AlgebraOfGraphics-Julia版的ggplot2 二、可视化学习圈子是干什么的？...它采用了一种类似于函数式编程的方法，将数据转换和图形构建过程分解为一系列可组合的操作。这种方法使得用户可以更容易地构建复杂的图形，同时保持代码的可读性和可维护性。...定义坐标轴和标尺：您可以使用xaxis和yaxis函数来定义坐标轴，并使用title函数为坐标轴添加标题。您还可以使用guide函数来定义标尺的显示方式。...组合图层：您可以使用+运算符将多个图层组合在一起，形成一个复杂的图形（这和ggplot2非常像）。 显示图形：最后，使用draw函数将图形显示在屏幕上或保存为图像文件。...它还支持各种绘图元素和统计变换，如线条、矩形、柱状图、直方图、箱线图等。
如何为大模型定义语音助手业务，如何为语音助手场景定制优化模型，是我们需要解决的重点问题。在效果提升的同时，如何平衡成本与性能也成为是否可以大规模扩展的关键问题。...到了执行阶段，调用接口获取返回信息后，如北京现在的温度、是否下雨等，再生成话术作为 response 返回给用户，这就是常见语音助手的工作链路。...这样做的好处有：一是发挥大模型推理优势，我们只定义简单原子能力，如“打开”用 open 表示，实体如“后排座椅”用 device 表示等；二是大模型输出代码是其擅长领域，其预训练数据中约 1/5 是代码领域数据...我们定义查天气和定闹钟两个 function，有实体约束和函数注释，便于后续校验大模型输出代码，及数据增广、标注时指引。...基于这些特征，我们建立负反馈挖掘逻辑，借助大模型辅助判断哪些反馈真实且需关注，尤其是与理解问题强相关的反馈，据此构建 case 助力语音助手提升。 整个过程是基于反馈学习的强化学习链路。
R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。...几何对象是用以呈现数据的几何图形对象，如条形、线条和点。 图形属性是几何对象的视觉属性，如x坐标和y坐标、线条颜色、点的形状等。 数值的值和图形属性之间存在着某类映射。...ggplot2 初探 在ggplot2中，图是采用串联起来（+）号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...Salaries by yrs.png 统计函数： ggplot2包中含有大量统计函数来计算所需的量，从而生产更多的可视化数据。通常情况下，几何函数隐式地调用统计函数，我们不需要直接处理这些问题。...修改ggplot2图形的外观 R的基础绘图中,使用par()函数或特定的画图函数的图形参数来自定义基本函数。遗憾的是，这些对ggplot2图形没有影响，该包提供了特定了函数来改变其图形的外观。
而各位大佬在写好包后会心有灵犀的上传到R包的仓库，即CRAN，bioconductor等，以便于大家下载使用~~书中会多次使用tidyverse这个用于共享如何构建以及使用数据的R包合集，让大家更轻松地使用数据...，如果希望更详细的了解不同设定如设置行名，最大读取行数等等可以使用 ？...read_excel来diy自己的数据 除此之外其余包如gdata包的函数read.xls()能够读取.xls数据（需要安装JAVA） xlsx包的函数read.xlsx()能够读取.xlsx数据（需要安装...也使用了管道 第二章：快速浏览数据 简单的函数我们经常使用R基础包中的绘图函数，但是如果图形更复杂，ggplot2就会成为更好的选择。...绘制散点图 library(ggplot2) ggplot(mtcars, aes(x= wt, y= mpg))+geom_point() #这里的第一部分ggplot2创建绘图对象，将数据框传递给该函数
cowplot是ggplot2包的一个简单插件（或称拓展包），它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题，使用少量代码即可实现主题统一的修改，如轴标签大小、画图背景。...我也更喜欢通过添加元素构建图形。因此，默认的cowplot设计完全没有网格。下面图形的结果跟ggplot2的theme_classic()主题很像，但它们有一些重要的不同之处，特别是字体大小。...plot_grid()函数与save_plot()函数组合使用效果是非常好的。...函数ggdraw()会建立绘制图层，用于操作该图层的函数名都以draw_开头。生成的对象是一个标准的ggplot2对象。...这个函数需要安装 magick包，该包可以将不同格式的图形与ggplot2整合。
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