做柱形图的时候如果要区分不同的类别 最直观的方式就是用不同的颜色，但是有的期刊如果要求黑白灰配色的话，用颜色可能就不太好区分，这个时候可以用添加底纹的形式。...R语言的ggplot2包没有提供直接绘制带有底纹的柱形图的函数，如果想要实现需要借助扩展包patternplot，参考链接 https://cran.r-project.org/web/packages.../patternplot/vignettes/patternplot-intro.html 下面介绍几个简单小例子 第一次使用这个包需要安装，直接运行install.packages("patternplot...")命令进行安装 第一个是普通的柱形图 示例数据 ?...png", sep = "")) : unable to open C:/Users/pome/AppData/Local/Temp/Rtmp2Lr3pm/dots.png 暂时不知道是什么原因 簇状柱形图重复的时候一直遇到报错
p=18993 在回归模型研究中，我们将讨论优化，而经典工具就是所谓的共轭。给定函数f：Rp→R，其共轭值为函数f ⋆：Rp→R使得 ?...可视化考虑一个简单的抛物线函数（在维度1中）f（x）= x ^ 2 / 2，然后f ⋆（2）是线x↦2x与函数f（x）之间的最大距离。...实际上，对于ℓp的共轭，我们可以使用以下代码对其进行可视化 f = function(x) abs(x)^p/pfstar = function(y) max(y*x-vf)vi(1.5) ?
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。...首先是读入数据 df<-read.csv("example_data/ggplot2_heatmap.csv",header=T) 以上数据是宽格式，借助reshape2这个包中的melt函数将宽格式转变为长格式...(values = c("white","red","red2","red4"))+ theme(panel.background = element_blank()) 这样是不是和文章开头提到的图有点像了...如果需要本文的示例数据，直接在文末留言就好了
所以今天的推文就没有新的学习笔记啦，翻了翻公众号很早之前发过的推文，找出来再重新发一下。...原文地址 https://stats.biopapyrus.jp/r/graph/circos-plot.html 代码 library(circlize) library(RColorBrewer)...circos.trackHist(df$chr,df$x,col=col) 为什么circos.trackPoints(dfchr,dfx,df CELL_META$xcenter CELL_META$ycenter 是哪里来的呀...如果我想把文本放在每个单元格的中间是固定用这两个参数就可以吗？ 另外的参数 sector.index track.index 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
原文为circlize作者写的一本书 https://jokergoo.github.io/circlize_book/book/high-level-plots.html 正常柱形图 category...image.png 环形的柱形图 ?...(breaks, "%"), labels.cex = 0.6) }) circos.clear() 以上代码实际出图...image.png 如何通过代码去掉灰色的线条呢？我的是出图后再编辑的 另外函数circos.rect()和函数circos.segments()的用法还不太懂！...rep(xlim[2], 9), 1:9, col = "#CCCCCC") 图中就没有灰色线条了 circos.rect()是用来画矩形的
3次，就应该写成函数或使用循环 3、默认参数 作者可以为参数设置默认值，不是所有的参数都要出现在代码里，没有出现的是默认值 二、R包 1、定义：多个函数打包存放的“容器”，包括函数、数据、帮助文件、描述文件等...2、作用：实现特定的功能，你需要什么功能，安装相应的R包就行。说人话就是使用智能手机，需要使用微信与人聊天，你就按照微信APP，需要上腾讯视频看电视剧，你就安装腾讯视频APP。...R包，使用 “BiocManager::install()来安装 （3）github网站，是R包作者写的，没有经过审核，使用”devtools::install_github...几乎不使用，使用时需要写明R包的作者，就是指明选择谁写的R包。...说人话，智能手机安装的腾讯视频，只要你不卸载，就一直在你的手机里，需要看电视剧是打开APP，看完电视了你退出APP，再次看电视时还需要再次打开APP。所有“加载”R包就相当于打开APP。
本文属于科学计算与可视化范畴，要点在于扩展库numpy、pylab、matplotlib的用法。...as np import pylab as pl import matplotlib.font_manager as fm #设置字体 myfont = fm.FontProperties(fname=r'C
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一款R包「roughnet」其最主要用来绘制网络图时添加纹理填充，小编测试后发现挺有趣的有多了一种图形展示方式。...感兴趣的朋友欢迎分享转发，「更多详细内容请参考作者官方文档」 ❞ 官方文档 ❝https://github.com/schochastics/roughnet ❞ 加载R包 remotes::install_github...install.packages(c("signnet","graphlayouts")) library(signnet) library(graphlayouts) library(dplyr) 绘制纹理填充网络图...[c(1,34)] <- "rectangle" # 将节点 1 和节点 34 的形状设置为矩形 # 根据 Louvain 社区检测算法的结果，为节点设置不同的填充颜色 V(g)$fill <- c("...# 载入 "avatar" 数据集 main <- induced_subgraph(avatar, which(V(avatar)$main)) # 提取 "main" 标记的子图 w <- ifelse
R语言里画韦恩图长用到的R包有 Venndiagram ggvenn ggVennDiagram 这几个包有一个缺点就是最终呈现的图不是按照数据集的实际比例来的。每个部分的圆或者椭圆大小都一样。...如果想要按照数据集的实际比例来，之前我尝试过Y叔的推文 https://guangchuangyu.github.io/cn/2018/04/ggvenn/ 今天又发现一个可以实现按照比例画韦恩图的R包...eulerr，推荐给大家，而且这个R包画6个以上的韦恩图也能够实现 关于这个R包的一个介绍的链接 https://cran.r-project.org/web/packages/eulerr/vignettes.../introduction.html 下面以一个简单的小例子来介绍 输入的数据集是我们提前算好的每个部分的交集，这里以三个数据集为例 dat<-c("First" = 25, "Second"..., "First&Second" = 5, "First&Third" = 5, "Second&Third" = 3, "First&Second&Third" = 3) 安装R包
descriptors for uncharacterized chemical compounds 本地存储文件名 s41467-021-24150-4.pdf 公众号后台有读者留言问到了这个论文里的一些图的实现办法...复现起来还是比较麻烦的。浏览全文的时候发现了其中一个带有底纹的柱形图。这个还是比较有用的。因为有的期刊可能会要求配色只能用黑白灰。区分不同的分组加上底纹可能会比较好看。...之前出推文介绍过patternplot这个R包画带有底纹的柱形图，但是他的代码和ggplot2的格式区别还挺大的。...最近又发现了一个R包ggpattern，画带有底纹的柱形图或者给柱形图添加图片都非常方便。...()，填充的内容有4个，分别是 'stripe' (default), 'crosshatch', 'point', 'circle' 做一个简单的柱形图看下效果 df<-data.frame(x=LETTERS
JS中闭包的定义这里先来看一下闭包的定义，分成两个：在计算机科学中和在JavaScript中。...在计算机科学中对闭包的定义（维基百科）：闭包（英语：Closure），又称词法闭包（Lexical Closure）或函数闭包（function closures）。...是在支持 头等函数 的编程语言中，实现词法绑定的一种技术；闭包在实现上是一个结构体，它存储了一个函数和一个关联的环境（相当于一个符号查找表）； 闭包跟函数最大的区别在于，当捕捉闭包的时候，它的 自由变量...会在捕捉时被确定，这样即使脱离了捕捉时的上下文，它也能照常运行；闭包的概念出现于60年代，最早实现闭包的程序是 Scheme，那么我们就可以理解为什么JavaScript中有闭包： 因为JavaScript...），这样的组合就是闭包（closure）； 也就是说，闭包让你可以在一个内层函数中访问到其外层函数的作用域；在 JavaScript 中，每当创建一个函数，闭包就会在函数创建的同时被创建出来； 那么我的理解和总结
对于一般的包，直接File->Settings->Project Interpreter->点加号搜名字就行了 但是在安装seaborn的时候，总是提示出错，问题可能在于seaborn要依赖于scipy....whl 总是提示我错误，我参考了Stack Overflow上的各种方法，发现是文件命名格式的问题，我把文件名改成： scipy-0.19.1-cp27-none-any.whl 就解决了 之后就可以顺利地... python.exe -m pip install seaborn 这里我们可以举一反三，针对不同的版本，他的文件命名格式是不同的，下次再遇到类似的问题，我们可以进入python.exe然后运行这行代码...后来我又发现依然是用不了，总是报错，经过一番研究，我发现我电脑版本是64位，但是Python版本是32位的，所以下载whl包的时候要下32位的。。。。...然后重新装的时候要先把原来的删掉，找到Python文件夹下面的Lib文件夹里面有个site-package文件夹，进去把以前装的东西删了，再重新装32位的就好了
当我们在使用很多R包的时候总会有些包里面的函数引发我们的好奇心，总想去看看他们具体怎么实现的，今天我们就来讲下如何去解析一个别人写好的R包。 1....我们先知道我们想去解析的R包的名字，比如“InformationValue”。 2. 打开R语言的官网R包的列表，然后利用浏览器的检索检索下我们找的包的位置，然后进入R包的详细介绍页面。 ? 3....在R包详细页面我们可以看到图中标出的位置，那就是R包的源代码文件，下载源代码问价，解压后文件的结构如下图： ? 4. 接下来就是激动人心的时刻了，进入R/目录，迎面而来是R语言代码文件了。 ? 5....我们首先打开主函数文件“Main.R”,然后就可以在R文件中检索我们想要的主函数名称。 ? ? 6. 当然，我们有时候并不满足于看看主函数，更想深入看其子函数程序，那也是没问题的，如图： ?...至此，我们便可以在R/目录下随心所欲查看R包的所有源程序。
R语言是一个强大的数据分析工具，其强大之处在于有各种各样的R包帮助其实现各种各样的功能。...通常来说，R包的安装主要有四种方法，包括：1）从R语言官网上直接下载相关R包并安装；2）从Bioconductor上下载R包并安装；3）从Github上下载R包并安装；4）手动安装R包。...接下来我将和大家分享R包的具体安装： 1）首先获取下载的R包的名字，比如下载metafor这个R包，可以先在官网（https://www.r-project.org/）上找到这个包，了解一下这个包的详细内容和使用说明...') 这里需要注意的是，下载Bioconductor的R包需使用BiocManager包里的install函数。...，github中的R包需要在其前面加上该包所在的库名，否则无法进行下载安装。
调出函数library() require()内置基础包basedatabase：存放数据集utils：工具函数grDevices：绘图相关graphics：R绘图函数stats：与统计相关的函数methods...：一般定义方法和类splinesstats4tcltk试例help(package"R包名称") #查看R包详情信息library(help="R包名称")ls(package:R包名称) #列出包中所有函数...data（package=R包名称）#列出包中包含的所有数据集detach(package:R包名称) #移除R包remove.package(R包名称) #卸载R包R包批量迁移installed.package...() #显示所有已安装R包
大家应该很熟悉windows下的R语言，并且也知道如何安装R包。但是呢，如果对于我们这种Linux小白很好奇那些只有在Linux下才能用的包怎么能让我们在windows下体验下呢。...那么，作为神一样的R语言简直无所不能，他们开发了Rtool，这个工具不仅是为创建R包用的，同时也可以让那些以gz结尾的R包可以安装在windows环境下。...今天我们就来介绍下R语言与Rtool结合后是如何玩转R包的。...接下来将是见证奇迹的时刻了，填充好title后再次运行编译程序： ? 那么我们的R包建好了，当然R包也是gz结尾的，意味着只有Linux下是好用的。...既然这样，那么我们正好可以来试验下我们R结合Rtool的强大。直接在window是下导入我们建好的R包，不过提前声明的是如果导入Linux下的R包最好是本地导入，而不是直接在线下载，那样是不会成功的。
一、背景 最近项目在做微服务的拆分，那么我们想让我们的容器启动更加的轻量级，所以我们选择放弃tomcat等容器，而是通过maven生成带有指定依赖的可执行jar包的方式进行处理，本文我将分享如何通过...maven的maven-jar-plugin打包插件来进行生成目的可jar包。...二、原理以及实现步骤 1.原理 我们可以通过修改maven 打jar包的maven-jar-plugin插件的配置信息来生成我们需要的指定依赖的可执行jar包。...包所在的文件夹下，使用 java -jar xxx.jar来执行生成的jar包 ?...到此我们就完成了如何使用maven的jar包生成插件来进行生成指定依赖的可执行jar包。
下面是2月优秀学员投稿 超多朋友咨询R语言可视化的配色问题，我也简单整理了一下，希望对大家有帮助！...首先 scales包的show_col显示颜色函数有大用处，其次函数 colors() 列出了 R 识别的所有颜色名称。...首先是获取颜色，有独立的函数，加载ggsci包即可： library(ggsci) cl=pal_lancet("lanonc",alpha = 0.6)(4) cl library(scales)...Rcolorbrewer 专注于调色的R包：RColorBrewer，首先是显示所有的 调色板 display.brewer.all() 函数： library(RColorBrewer) display.brewer.all...grDevices 跟前面的专注于调色的R包：RColorBrewer有点类似，也是内置了各种各样的配色体系。
当你需要执行特定的统计测试、可视化或其他任务时，你可能会发现相应的功能已经被封装在一个或多个R包中。然而，对于新手或需要一次性安装多个R包的用户来说，这个过程可能会有些繁琐。...为了大规模安装所需要的R包，你可以使用几种不同的方法。...以下是两种常见的方法：常用安装install.packages函数是我们常用的安装R包的方式，需要注意的是这些R包必须是在CRAN仓库中，否则安装将会失败。...R包的网址bioconductor。...该项目是存放了大量用于生物研究的R包，很多做生物信息分析的人都会使用里面提供的R包。它的安装包是通过BiocManager包提供的install函数实现的。
R作为可视化的大势，自然也可以画出这些图，有一篇就通过ggplot2包进行了部分总结，甚是有趣，小编复刻学习了一番，现对代码做简单注释，以作分享。...加载所需工具包 library(ggplot2) #作图包 library(dplyr) #数据转换包 library(tidyr) #数据转换包 library(splines) #数据差值包 ggplot2...df%>%gather("item",value,-1:-2)%>% bind_cols(data.frame(item_id=rep(1:3,each=10))) # 使用tidyr和dplyr包的...gather函数进行数据样式转换,%>%是dplyr包的传递函数 print(df1) ggplot画图 ggplot2是图层式绘图，一层层添加修改，图层需要指定数据集，数据集中的内容（ase数据），...) # 点和线距图是对象a的数据有盘高盘低，条形图是关于对象b的图，成交量 # facet_grid(item~.
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