这里我们使用grid对ggplot的画图对象进行布局 # Multiple plot function # # ggplot objects can be passed in ..., or to...= Sepal.Length, y = Petal.Width)) + geom_point() + theme_bw() # 直接使用ggplot对象画图 multiplot(p1,p2) # 将ggplot...对象放入列表中，再用列表画图, 并设置两列的排列方式 plot_lst <- list() plot_lst[[1]] <- p1 plot_lst[[2]] <- p2 multiplot(plotlist
首先需要安装bio3d包 install.packages("bio3d", dependencies=TRUE) library(bio3d) 分割文件的函数就是dbsplit： dbsplit(pdb.files...path是分割后的文件放在那个文件夹下。 pdbsplit("..../P.pdb",path = "MedBioInfoCloud") 如果是PDB数据库的蛋白，只需要PDB蛋白的id，然后通过get.pdb函数获取即可。
Graphs） 在此前介绍的所有工作基本上都围绕无向的、节点自带标签信息的简单图结构展开，而这一部分我们将探讨更多种类的图结构与相关的工作。...有了元路径，我们就可以根据节点的边类型和距离将邻居节点分类，如此就可以将异构图分解为一个同构图的集合（这也被称为多通道网络）。...对每一个邻居节点组成的团体，GI 将其视为一个同构图中的子图进行传播，最终将不同的同构图得到的表示进行拼接得到最终的表示。...见下图，第一种元路径（圆圈-正方形-圆圈）将第一个图中和target node按照这种方式相连的节点组成的子图，那很明显就是同构图。 ?...这里列举两种处理方式： 其一为 Levi graph transformation，将原有的图变为二分图——左侧为原有节点，右侧为边，如下图： ?
导语 气泡图（bubble chart）可用于展示三个变量之间的关系。 背景介绍 气泡图在我们做功能富集的时候最常用到，下面是一个很常见实例。...今天小编给大家介绍一个不同的气泡图画法--mini bubble plots，在比较离散数据时，迷你气泡图允许通过颜色、形状或标签显示比传统气泡图更多的信息。...R包安装 require(ggplot2) require(ggBubbles) require(dplyr) require(tibble) 结果解析 01 两种气泡图比较 在这里，我们展示了在某些具有离散数据的用例中...MiniBubble 图与传统 Bubbleplot 相比的优势。...实例数据： data(MusicianInterestsSmall) head(MusicianInterestsSmall) 传统气泡图 传统的气泡图能够按大小描绘能够演奏爵士乐或古典音乐的吉他手或钢琴手的数量
PCA是降维的一种方法。 本次再增加一下聚类的形式。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 3-D PCA图： ?...图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012
大家好，我是邓飞，最近星球（飞哥的知识星球）有老师问了一个问题： GAPIT软件，染色体的颜色是5个一循环，他有12个染色体，想每条染色体一个颜色绘制一条染色体： 我的回答：GAPIT大概率没有参数设置...，但是可以把结果文件用CMplot进行可视化，这个肯定是没问题的，我回头写篇博客。...，提取12条染色体作为演示： 2，默认绘制曼哈顿图 # 默认颜色循环 CMplot(dd1[,1:4],plot.type = "m",threshold = c(0.05/nrow(dd)),file.output...3，设置十二个颜色用于表示十二条染色体 CMplot包中的col参数，可以定义不同的颜色。...CMplot(dd1[,1:4],plot.type = "m",threshold = c(0.05/nrow(dd)),file.output = F,col = colors) Rstudio中不同颜色
简介 论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。...简单版本 绘制正态分布的 QQ 图 对于经典的正态分布的 QQ 图，大家可能并不陌生，并且在网上可以找到很多“搬运”的中文推文。但是解释的都不是很清楚。...下面代码给出三种不同方法构造置信区间的结果。并且使用 viridis 包，对其进行配色修改。...具体如何拟合，读者自行搜索 R 包中的相关函数。 其他代码基本不变，主要是将 stat_qq_line() 和 stat_qq_point() 中的分布设定下，参数设定下。...读者可以使用其他分布进行拟合，并比较对应的 QQ 图，寻找最合适的分布。 然后把这些 QQ 图 合并到一起，通过可视化直观的进行比较。 这里使用 cowplot[2] 包，将两图进行合并。
在日常业务报表中，我们跟踪销售，我们查看业绩表现，用到最多的图表可能就是条形图和柱形图。 然而，最近十几年，Excel版本从2003到2016，图表似乎就那样，了无新意。...我们看看Power BI中条形图、柱形图可以是什么样子的： 我们想看各省销售额，可以用钱袋子 想看其中箱包卖了多少，可以直接是包包 短袖多少直接是短袖 什么？你说你不在服饰行业？...非常简单，Power BI具有强大的可视化图表处理能力(不了解Power BI请点击此处)，只需两步实现以上各种条形图柱形图功能： 下载图表插件Infographic Designer（仅仅1M大小，文章末尾附下载链接...使用该图表功能后，图表右上角会有一个铅笔图示（如下图） 点击该图示即可选择自己需要的图表样式。 该插件已经提供了丰富的样式供选择，配色可自行更改。...如果您觉得还不够个性也没有关系，最后一项"Upload"可以上传您需要的任何样式。
这篇文章描述了一种获取360°鸟瞰图的方法，这些图像来自于多个摄像头。对校正后的BEV图像进行语义分割，并预测遮挡的部分。...这项工作的贡献如下所示： 1：提出了一种在BEV中能够将多个车载摄像机图像转换为语义分割图像的方法； 2：使用不同的神经网络架构，设计并比较了两种不同的方法，其中一种是专门为这项任务设计的； 3：在设计过程中...还有很多方法，但是在作者看来，追求将多个语义分割的图像直接转换为BEV的想法的唯一来源是一篇博客文章【3】。...为了融合安装在车辆上的多个摄像头的图像，单输入网络可以将多个图像按其通道级联作为输入。然而，这将导致输入和输出图像之间的空间不一致，卷积层在局部操作。...在真实世界的测试效果 总结和思考 作者提出了一种能够通过多个车载摄像头采集到的数据，获得道路状况鸟瞰图的方法。
下面给出我的算法设计（这里考虑边和点除了ID之外，还有label）： 边和图结构： struct EDGE { int id2; int label; EDGE(int _id2, int _label...就是多少 //vector存放EDGE[id2,label]组元，表示每个节点对应的兄弟节点id以及这两个节点间的边的label， //vector大小由每个节点的兄弟数量决定...id和与之match的QU中的节点id //int *quMATCHdb; //存储QU中的节点id和与之match的DB中的节点id //使用map编程更方便，查找速度更快!...=dbG->vLabel[dbG_vID]) //如果两个点的label不同，则【一定不】满足feasibility rules { return false; } //其次，判断是不是每次...的“neighbor节点”） //2）如果存在多个相邻对(quVid,dbVid)，则必须要求【所有的】邻接边对( edge(quG_vID,quVid), edge(dbG_vID,dbVid) )
并发模型 在 JavaScript 中我们听到最多的词可能就是所谓的“单线程”，所以导致了在 JS 中所谓的异步并行模型和许多后台语言是不同的。...image.png 图片来自修言的小册《前端性能优化原理与实践》 其实关于浏览器中的 EventLoop 这张图都已经足够代表一切了。...image.png 正如我们期待的那样对吧，可是如果你多次运行这段代码你就会发现有所不同。（甚至有可能你的运行结果现在就和我不同了） 当我在此运行这段相同的代码时，奇怪的事情发生了。...其实它的本质和浏览器中是类似的，虽然 NodeJs 下存在多个执行队列，但是每次执行逻辑是相同的：同样是执行完成一个宏任务后会立即清空当前队列中产生的所有微任务。...只不过唯一不同的就是 NodeJs 中针对于 EventLoop 实现一些自定义的额外队列，它是基于Libuv 中自己实现的事件机制。
之前的一篇文章说了怎么安装Tideways和Toolkit对PHP代码进行性能分析 Toolkit生成的是树状图，如果要进行性能分析，可能并不好分析 所以我们可以将Tideways生成的日志数据转为火焰图...(flame graph) 火焰图是一个性能分析的利器，并且可以和用户互动（生成是svg格式的矢量图），直观明了 鼠标悬浮 火焰的每一层都会标注函数名，鼠标悬浮时会显示完整的函数名、抽样抽中的次数、占据总抽样次数的百分比...会显示一个搜索框，用户可以输入关键词或正则表达式，所有符合条件的函数名会高亮显示 由于Tideways的数据格式并不能直接生成火焰图，那么我们如何将其产生的数据转为可以生成flame graph火焰图的格式并生成火焰图呢...于是搞了一个扩展，使用composer进行安装 composer require sy-records/xhprof2flamegraph 安装完成后，vendor/bin目录下将有两个可执行脚本文件 一个可以将Tideways...的数据转为可以生成火焰图的格式，并直接输出；一个可以生成火焰图 可以执行如下命令进行使用： .
之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值，今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。...多性状的QQ图： 多性状的曼哈顿图： 1，多性状曼哈顿图应用场景 场景一：多环境的数据，一般分开进行分析，结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果，如果想把结果合并到一个图中，这就需要多性状曼哈顿图，...场景二：同一个性状，使用多个模型，比如GLM、MLM、Farmcpu等，想把同一个性状不同的模型放在一起，也可以用多性状曼哈顿图。...),multracks=TRUE, file.output=TRUE,multraits = TRUE) 上面有四个图，分别是： 分开绘制的QQ图 合并绘制的QQ图 分开绘制的曼哈顿图 合并绘制的曼哈顿图...关键参数： multracks=TRUE，这个参数是多个性状放在一个图中 multraits = TRUE，这个参数是多个性状叠加效果 4，文件介绍 压缩包： 压缩包的文件：
前些天有小伙伴在公众号里回复问如何绘制出五颜六色的柱状图，今天小编就来与大家说道说道。 柱状图绘制本身并不复杂，一个bar函数就可以轻松搞定，相信不少小伙伴都用过它。上一道开胃菜让大家尝尝先。...纯色条形图 % 生成绘图所需要的数据 N=25 x = linspace(0,10,N)'; y = gaussmf(x,[1.8,5]); % 生成不同的颜色 needcolor=rand(N,3);...'b' Blue 'r' Red 'g' Green 'c' Cyan 'm' Magenta 'y' Yellow 'k' Black 'w' White 如果想要画出五彩缤纷的柱状图，应该怎么做呢...随机颜色的柱状图 方法1:利用facecolor属性和for循环 figure(2) for i=1:N bar(x(i),y(i),8/N,'facecolor',needcolor(i,:)...bar图的Cdata属性，可能会有低版本的MATLAB中的bar函数没有这个属性。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import...
文章目录 opencv 将加载的图象进行灰度化处理 opencv 将加载的图象进行灰度化处理 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Date:2019...-05-08--10:07 File：img2gray.py Describe:将加载的图象进行灰度化处理 ''' print (__doc__) import cv2 as cv import numpy...vector.reshape((8, 8)) plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() def img2vect(img): # 将灰度图变为向量
EKF算法，与通常在中央计算机上运行单个实例的现有EKF算法不同，我们的系统并行运行多个EKF实例，每个激光雷达一个。...tk+1接收到点云扫描，第i个激光雷达将检索最新的状态更新，该更新是在其本地时间tk从网络接收的，然后，它使用扫描来更新状态，并将更新后的状态发布给网络 多个激光雷达的分散校准、定位和映射算法综上所述，...表二显示了不同配置之间的最大绝对/相对误差，表明多个激光雷达对提高定位精度有很大影响。此外，我们在图10中绘制了距离上的绝对误差，以供详细参考。...建图结果 在场景1中，我们构建的地图如图11所示，从不同激光雷达采样的点云数据以不同的颜色渲染。从鸟瞰图（图11.A）和详细视图（图11....图11:我们使用场景1中收集的数据重建的地图鸟瞰图。从不同的激光雷达采样的点云数据将使用不同的颜色进行渲染。
如下图1所示，正值和负值区域带有不同颜色的面积图。 ? 图1 这是如何做到的呢？ 首先，准备绘图数据，如下图2所示。 ? 图2 接着，开始绘图。 1....选择日期列和变化列，单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“二维面积图”，得到如下图3所示的图表。 ? 图3 2.选择图表数据系列，按Ctrl+1组合键，设置数据系列格式如下图4所示。 ?...图4 3.设置两种颜色渐变，这也是本次绘图的关键。...中间红色圈圈中有两个点，它们是重合的，一个设置为蓝色，一个设置为红色。注意，其位置位于50%。 ? 图5 4. 调整图表格式如下图6所示。 ? 图6 至此，图表制作完成。...注：本文的技巧学习整理自chandoo.org，有兴趣的朋友可以查阅原文。
解决办法 所以，应该考虑用多个段来存放数据、代码和栈。 怎样做呢？ 我们用和定义代码段一样的方法来定义多个段，然后在这些段里面定义需要的数据，或通过定义数据来取得栈空间。 3....示例代码 具体做法如下面的程序所示，这个程序将数据、栈和代码放到了不同的段中。...3.1.1 定义多个段的方法 这点，我们从程序中可明显地看出，定义一个段的方法和前面所讲的定义代码段的方法没有区别，只是对于不同的段，要有不同的段名。...ds,data”是错误的，因为8086CPU不允许将一个数值直接送入段寄存器中。...”段中的数据，将“stack”当做栈了呢？
,坐标放在一起(得到两个元组) codes, verts = zip(*path_data) # 这里的等号也是一种序列解包,将[(),()]解成两个() # 根据顶点和指令创建Path对象 path...= Path(verts, codes) # 根据Path对象创建图形对象 path_patch = PathPatch(path, facecolor='g', alpha=0.8) # 将这个图形添加到图上...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
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