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Linux如何在Vim更改颜色主题

Vim是我们在Linux中非常常用一款文本编辑器。Vim 是一款免费、开源文本编辑器,它功能许多其他文本编辑器大致相同,比如 Sublime Notepad++ 。...Vim既可以在命令行执行,也可以在图形界面操作。 Vim 教程有很多,本文我们主要讲的是如何更改 Vim 颜色主题。 Vim 对于初学者来讲的话,其实不是非常友好。...不过需要注意这里描述 Vim 配色方案是应用在代码上,具体而言就是在代码一些关键字上加上特定颜色,不是应用在终端背景颜色。...我们可以到在 Github上找到很多不错主题,而其中很多也可以通过 Vimcolors.com 来获取。其中有些主题不仅改变代码语法颜色,还会改变背景颜色。...找到自己喜欢主题之后,可以用以下方式来将这些主题应用到你 Vim

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    何在 Python 绘图图形上手动添加图例颜色图例字体大小

    但是,并非所有情况都可以通过 Plotly 默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 手动将图例颜色字体大小应用于 Plotly 图形。...数据帧“考试 1 分数”“考试 2 分数”列分别用作 x 轴 y 轴。“性别”列用于使用颜色参数对图中标记进行颜色编码。 ...legend_font_color参数设置为“=red”以更改图例文本颜色,legend_font_size参数设置为 14 以增加图例文本字体大小。...这些参数控制图上显示图例颜色字体大小。 最后,使用 Plotly  show() 函数显示绘图。...Python 手动将图例颜色图例字体大小添加到绘图图形

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    用R来拼图排版,告别AIPS(三):添加注释信息

    ) #图C 拟合曲线 p3 <- ggplot(mtcars) + geom_smooth(aes(hp, wt)) + ggtitle('plot3') 一、添加标题,修改标题字体类型字体大小...(text = element_text('mono')) 当然标题字体大小也是可以修改 #改变标题字体大小为28 patchwork + plot_annotation(title =...选1,表示用数字来标注 patchwork + plot_annotation(tag_levels = '1') 当然标号大小也是可以修改 #调节标号大小为20 patchwork +...patchwork + plot_annotation(tag_levels = c('A', '1')) 我们还可以自定义前缀,后缀链接符 #标号加前缀,连接符后缀 patchwork +...(tag_levels = list(c('#', '&'), '1')) 这里标号位置也是可以根据需要来进行调整 #控制标号摆放位置,以及对标号位置进行微调 patchwork + plot_annotation

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    R语言绘图|patchwork拼图

    一、安装patchwork包install.packages("patchwork")library(patchwork)二、简单运算符拼图p1<-ggplot(data = diamonds) +...() 调节行列宽度高度p1+p2+p3+p4+p5+plot_layout(ncol = 2,heights = c(1,2,3)) #ncol设置两列,而且height是每行高度分别是1/2/3图片...)图片六、插入空白 plot_spacer()p1+plot_spacer()+p2#在p1p2之间插入一个空白图片七、插入图片标签(p1|p2)/(p3|p4)+plot_annotation(tag_levels...= "A")&theme(plot.tag=element_text(color="blue",size=16))tag_levels参数:“A”大写字母 ;“a”小写字母 ;“i”小写罗马字母 ;...“I”大写字母罗马字母 ;“1”数字排序theme设置标签参数,包括颜色大小图片‼️自定义标签名称(p1|p2)/(p3|p4)+plot_layout(tag_level = "new")+plot_annotation

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    R语言 基础作图

    ggplot2基础包中有一定绘图函数,但为了满足作图要求,可以优先考虑ggplot2*ggplot2通过不同geom函数生成图层,从前往后覆盖,因此需要考虑函数书写顺序**ggplot2以+连接各个...geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))#2.属性设置(颜色大小、...透明度、点形状,线型等)#color(由表示颜色字符串(#666666代表象牙黑),或"blue","red"等表示),size,alpha,shape(由一组数字编号表示,或可以shape=""...fill两个属性### Q2-1 空心形状实心形状都用color设置颜色ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length...dev.new(),甚至重启#附作业解答及注意事项# 6-1# 1.加载test.Rdata,分别test以ab列作为横纵坐标,change列映射颜色,画点图。

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    scRNA分析|单细胞文献Fig1分组umap图细胞比例柱形图

    一般会有细胞类型全局umap图,分样本 分组umap图 ,以及分样本 分组细胞类型比例柱形图。...;但是分样本umap图标签顺序是MET样本在上 PT样本在下,想更改一下 ,可以使用以下设置factor方式进行。...注:group.by 选择metadata某列 即可以进行展示了 。当然可以添加你想展示各种score,表达量,时序结果等等。...p1 / (p2 + p3) 二 细胞比例柱形图 绘制细胞比例柱形图的话,只需要根据metadata样本(分组)细胞类型(cluster) ,table后获得长数据,然后ggplot2绘制即可...(p1 + plot_sample)/((p2+p3)+plot_group) + plot_annotation(title = "FIG1", tag_levels = "A") 简单汇总一下

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    使用patchwork进行拼图一些细节

    说到拼图,那必须得好好学习patchwork包,这个包是Thomas大佬作品,一经推出就火了,迅速取代了R其他拼图包。...简单拼图 嵌套拼图 非`ggplot2`对象拼图 堆叠成组 快速拼很多图 修改子图形 修改全部子图形 控制整体布局 增加空白占位图形 控制行列数 行列精细控制 Fixed aspect plots...插入图形 控制图例 标题、副标题说明文字 给子图添加序号 修改整个图形外观 安装 # 2选1 install.packages('patchwork') # install.packages("...就是大写字母,用小写a就是小写字母: patchwork + plot_annotation(tag_levels = 'A') plot of chunk unnamed-chunk-43 当然外观是可以修改...: patchwork + plot_annotation(tag_levels = list(c('#', '&'), '1')) plot of chunk unnamed-chunk-48

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    (文末送书)绘图技巧 | 一行代码实现多图组合和风格主题设置

    p1 + p2 当突变进行合并之后,我们可对最后一个(p2)进行其他ggplot2图层元素添加,添加标题(title): p1 + p2 + labs(subtitle = 'This will appear...nrow_byrow_set 注意这次结果上一个结果不同(图中红圈标出),plot_layout()函数还有很多其他功能,小伙伴们可自行探索哈~~ 堆叠包装不同图表(Stacking and packing...plots) 这个功能也是小编最喜欢功能之一了,而patchwork包提供了 「|」- 并排图表, 「/」 -堆叠图表 操作,来灵活对不同图表进行排列组合。...(tag_levels = 'a') ?...tag_levels 标签功能这里只介绍基本,还有更多用法,小伙伴们可去官网进行了解。

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    88-R可视化20-R几种基于ggplot拼图解决方案

    R 拼图方法 · 语雀 (yuque.com)[1] (11条消息) 目前最全R语言-图片组合与拼接_R语言中文社区-CSDN博客[2] 前言 有的时候你可能想要把两个不同图放在一起比较,亦或是想要实现文章这种排列...stat(count)), stat = 'bin2d') p1+p2+p3+p4 image.png 自定义添加位置 plot_layout() plot_layout 函数类似地继承了矩阵与分面相关参数...比如直接上下拼接,是没有占用空间大小之分: 这时候如果借助wrap_plots 函数,就可以实现控制: wrap_plots(p1, p2, heights = c(11,1)) 其接受一个向量...,并按照输入ggplot 对象顺序,分配大小。..., tag_levels 会自动识别数字 1 , 字母A ,罗马数字 I 等。

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    ggplot2 图形排版:patchwork 包复杂排版

    前面我们学习了 patchwork 包排版 ggplot2 图形简单入门,今天来学习下 patchwork复杂排版。 1....使用 tag_levels 参数表示添加图形标签,可以指定水平值为 a、A、1、i、I 等,分别表示小写字母、大写字母、数字、小写罗马数字、大写罗马数字等。...格,图2在第23格,图3在第69格,图4在78格,第5格是空,用#号表示。...p3 + plot_layout(guides='collect') & theme(legend.position='bottom') 3.3 plot_spacer() 函数排版 这个函数目的就是在排版网格创建一个空透明色块...p1 + p2 + plot_spacer() + p3 如图所示,plot_spacer() 函数就是在前后图形创建一个空透明网格,可以提高自定义排版自由度。

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    多子图如何一键绘制标签label?这些技巧推荐收藏~~

    今天小编给大家介绍一个绘图小娇巧-多图汇总时图标签(A、B (a)、(b)、(I)(II)等),这类技巧尤其是在科学文献中经常用到,虽然可以手动添加此类标签,但在绘图过程自动标记处理则可方便多。...主要内容如下: R绘图自动添加技巧 Python绘图自动添加技巧 R绘图自动添加技巧 在R语言绘制图表小编主要使用ggplot2一些第三方包,这里小编就介绍R-ggpubrR-patchwork包绘制方法...(R-ggplot2包可通过labs(tag="**") 方法进行添加,这里不多做介绍),详细内容如下: R-ggpubr包添加 在R-ggpubr包,你可以通过ggarrange()函数在一个页面添加多个子图添加对应...,灵活添加子图tag,更多详细内容可参考:ggpubr::ggarrange()标签添加[1] R-patchwork包添加 R-patchwork包主要用于灵活实现多子图拼接位置调整等操作,这里则介绍其添加...总结 今天推文,小编简单介绍了如何使用RPython在绘图过程灵活添加子图Tag,这一技巧在绘制多个子图时则十分方便有效。

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    跟着Nature Microbiology学作图:R语言ggplot2用单列数据做柱形图

    ,争取把论文中图都复现一下,今天推文复现Figure3 a b ,这两个类型一样,都是柱形图 image.png 这里涉及到一个小知识点是:ggplot2用一组数据画柱形图,图上体现是这组数据每个数据出现次数...image.png 论文中图体现是数值位于某个区间内有多少个 首先是读入数据 因为这里还涉及到映射颜色,还需要用到figure1数据集 library(tidyverse) library...)", y="Number of strains") image.png 这个原文图稍微有些不一样,因为没有搞清楚原文用到映射颜色数据用到是哪个 接下来是figure3b,思路是一样...width = 6, height = 4, family="serif") image.png 这里多了一个知识点是坐标轴标题设置上标 最后是拼图 library(patchwork...9.4, height = 4, family = "serif") p1+p2+plot_layout(guides = "collect")+ plot_annotation(tag_levels

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    在画图软件,可以画出不同大小颜色圆形、矩形等几何图形。几何图形之间有许多共同特征,它们可以是用某种颜色画出来,可以是填充或者不填充

    表示不填充), 有方法获取图形面积、获取图形周长等; ②使用构造方法为其属性赋初值; ③在每个子类中都重写toString()方法,返回所有属性信息; ④根据文字描述合理设计子类其他属性方法...(2)设计实现画板类,要求: ①画一个红色、无填充、长宽分别为10.0与5.0长方形; ②画一个绿色、有填充、半径为3.0圆形; ③画一个黄色、无填充、边长为4.0正方形; ④分别求三个对象面积周长...double area() { return side*side; } public String toString() { return "正方形颜色为...return length*width; } @Override public String toString() { return "长方形颜色为...public double area() { return R*R*3.14; } public String toString() { return "圆颜色

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    单细胞韧皮部研究代码解析2--comparison_denyer2019.R

    (scater) library(scran) library(ggplot2) library(patchwork) # set seed for reproducible results set.seed...,所以这里自己调用时候需要更改 ##这里是根据ggthemes这个包不同颜色进行填充对上面读入all_hard data 进行可视化:scale_colour_tableau p1 <- ggplot...scale_colour_viridis_c(option = "magma") + facet_grid(~ dataset) (p1 | p2) / p3 + plot_annotation(tag_levels...-------------------------------------------- # plot genes identifying collumela and epidermis # 选用已知中柱表皮...首先时作者读入了softhard data,把自己以前进行分选marker基因及已知marker基因进行整合数据集可视化,去表明整合后数据集都能定位到相似的位置,验证自己数据集可靠性。

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    单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R

    由于最近一直需要加班做试验,我把更文时间变成一周一次啦,有问题小伙伴可以留言,我们做生信小可爱们一起学习进步。...,来对数据格式进行更改https://satijalab.org/seurat/articles/conversion_vignette.html图片代码解析##R包加载library(data.table...,可以选择不同组进行颜色可视化 labs(x = "UMAP 1", y = "UMAP 2", subtitle = "UMAP including PC2") + coord_fixed()...= "A")##后期在图片合并时候选用在A开始时候进行图片合并##上面的结果也是选用在去除未去除批次效应后进行比较图片作者在比对批次效应后,选择了去除批次效应结果进行下游分析# comparing...,因为不同时间上机测序样品之间有很大批次效应,但是作者为了比较差异,也是选用了是否做批次分析内容;然后开始进行降维处理,选择了PCAUMAP降维方式,也是比较了3种不同方法,去确定合适数据集进行后面的下游分析

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