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
问题描述： 给定无向图邻接矩阵，求解顶点着色方案数量以及所有着色方案，要求使用最少的颜色。 参考代码： 运行结果：
给定一个无向图 G，为图中的每一个节点着色。一个合法的图着色方案必须要满足条件：任意两相邻节点的颜色不同。问题是，希望找到使用颜色数尽可能少的着色方案。...如下图所示，一个包含 4 个节点的图，以及一种着色方案。这个着色方案使用了 3 种颜色，但不是最优的，可以找到只使用 2 种颜色的着色方案。 ?...具体方法如下： 初始化未着色节点列表 U 为图的全部节点的列表 把未着色的节点列表 U 按照各节点未着色的邻接点的数目从大到小排序 选一个未使用的颜色 i，开始一轮着色，同时准备一个集合 Ci，后面会将所有用颜色...i 着色的节点加入到此集合 对排好序的 U 进行遍历，对遍历的节点依次尝试用颜色 i 进行着色 (当被遍历节点不与 Ci 中的任何一个节点邻接则可以用 i 着色)， 若可以用 i 着色则把它加入集合...从第二行开始，每一行用两个整数表示这个图的一条边，这两个整数是组成这条边的两个节点的 ID(节点 ID 从 0 开始编号)。 输出 第一行用一个整数表示使用的颜色数。第二行。
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。
之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度图 模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ?...area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA 首先是最基本的密度分布图...第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本的密度分布图 ggplot(df,aes(x))+ geom_density() ?...image.png 填充颜色用fill参数，更改线条颜色用color参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density(fill="#e72a8a",...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？
提取图片中的 RGB 颜色，通过 Luminosity 算法计算灰度值，按计算好后的灰度值进行排序并展示。.../pic/a001.png" img = Image.open(pic_path) img = img.convert('RGB') # 修改颜色通道为RGB x, y = img.size #...获得长和宽 d = {} # 提取图片中的颜色 for i in range(x): for k in range(y): color = img.getpixel((i,...1; for y1 in range(0,200): color_img.putpixel((x1, y1), d[k]) color_img.show() 示例一： 猎豹的皮肤...效果图如下： 示例二： chrome 浏览器图标。 效果图如下：
常见的有： 差异基因火山图： 在一般散点图的基础上，根据P value/Q value和log(FC)值给点着色，用以标注需要关注的显著差异点。...曼哈顿图： 曼哈顿图是基因组学中使用的一种特殊类型的散点图。 X轴显示基因组上的基因变异体的位置。 不同的颜色表示不同的样本。 Y轴显示的是与表型性状的关联检验的p值。...这个散点图的每一列是一个基因，每一行是一个细胞簇，不同颜色表示基因在对应细胞簇的平均表达量。...jitter plot有着尽量多的二维信息，每个点是一个基因，类似于火山图的一维展示形式，横坐标是log2(FC)，这意味着越往两侧的点，log2(FC)也就越小或者越大，即基因变化倍数越大，同时也可以用颜色标注出几个比较关注的基因...每种癌症所有样品按过滤后的突变数（深蓝点）的中位数排序，浅蓝点表示未过滤的突变数。 图形的亮点再与排序，排序后点就不再是一堆散乱的点，而是一条有序的线，结果展示更清晰 曼哈顿图 ?
创建RandomWalk类 选择方向 绘制随机漫步图 模拟多次随机漫步 给点着色 突出起点和终点 增加点数 调整尺寸以适用屏幕 结束语 创建RandomWalk类 为模拟随机漫步，我们将创建一个RandomWalk...(y/n):") if keep_running.upper() == 'N': break 每次随机漫步都不同，就如人的一生每走一步都会有不同的经历 给点着色 使用颜色映射指出漫步中各点的先后顺序...，并删除每个点的黑色轮廓，让颜色更明显。...将参数c设置为points_numbers，指定使用颜色映射Blues,并传递实参edgecolor=none以删除每个点周围的轮廓，随机漫步图会从浅蓝色渐变到深蓝色，代码如下： import matplotlib.pyplot...，并显示为不同的颜色，代码如下： import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断模拟随机漫步
图7显示了一个示例图，其中包含三个强连接的组件，顶点用红色、绿色和黄色表示。...在社交网络中，用来寻找一群关系密切的人，并根据共同的兴趣提出建议。 拓扑排序 ? 图的拓扑排序是对它的顶点进行线性排序，因此对于排序中的每条有向边(u, v)，顶点u都在v之前。...图着色在保证一定条件下给图的元素分配颜色。顶点着色是最常用的图形着色技术。在顶点着色中，我们尝试用k种颜色给图的顶点着色，任何两个相邻的顶点都不应该有相同的颜色。...其他着色技术包括边缘着色和脸部着色。 图的色数是为图着色所需的颜色的最小数目。 图9显示了使用4种颜色的示例图的顶点着色。...用于在相邻国家或州的地理地图上涂上不同颜色。 最大流(Maximum Flow) ? 我们可以将一个图建模为一个以边权值作为流量容量的流网络。
我们可以构造一个区间图，顶点表示给定的活动，边连接不兼容的活动。要求用最少的颜色对顶点进行着色，使得所有相邻顶点颜色均不相同——这与使用最少的教室完成所有活动的问题是对应的。)...我们的目标是找到最少的教室数量，即最少的颜色数量，来给所有的活动进行着色，以确保任意两个重叠的活动都被涂上不同的颜色。 贪心算法的思路是，我们每次选择结束时间最早的活动，并为其分配一个教室。...对于区间图着色问题，我们可以采取一种贪心的策略，即每次选择当前可以分配的最小颜色编号的教室给活动。...天工： 在处理区间图着色问题时，一种有效的贪心策略是按照活动的结束时间进行排序，然后依次为每个活动选择最小的可用颜色（在这个场景中即是最小的可用教室编号）。...请注意，输出结果可能会有多种不同的正确解，因为存在多种可能的合理着色方式。 kimi： 区间图着色问题可以通过贪心算法高效解决。
if (i<n) b += 1.0*cleft*Q[i].v/Q[i].w; return b; } 4 图的m着色问题 给定无向连通图G=(V, E)和m种不同的颜色，用这些颜色为图G的各顶点着色...是否有一种着色法使G中相邻的两个顶点有不同的颜色? 这个问题是图的m可着色判定问题。若一个图最少需要m种颜色才能使图中每条边连接的两个顶点着不同颜色，则称这个数m为该图的色数。...求一个图的色数m的问题称为图的m可着色优化问题。 编程计算：给定图G=(V, E)和m种不同的颜色，找出所有不同的着色法和着色总数。...对m种颜色编号为1，2，…，m，由于每个顶点可从m种颜色中选择一种颜色着色，如果无向连通图G=(V, E)的顶点数为n，则解空间的大小为mn种，解空间是非常庞大的，它是一棵m叉树。...当n＝3，m＝3时的解空间树： 图的m着色问题的约束函数是相邻的两个顶点需要着不同的颜色，但是没有限界函数。
image.png 画家算法需要根据距离远近对不同物体进行排序，例如用快排的话，时间复杂度是 O(nlogn) 。...1.2 Z-Buffer 1.2.1 算法介绍 Z-Buffer的想法是不再对物体做远近排序，而是对每个像素做排序。...1.2.2 例子 下图给出了Z-Buffer的例子。可以看到离我们（相机）越近则表Z值越小，所以对应到右边的深度图，颜色也就越深。...而前面提到的画家算法需要对不同物体做排序，所以即使用快排也得是 O(nlogn) 。 2. Shading （着色） 2.1 回顾 在介绍着色方法之前，先回顾一下前面学的内容。...又比光照在橘子上，橘子吸收了除橙色以外的光，因此最后橙色的光反射到人眼，所以橘子看起来就是橙色的了。很显然，吸收的光越多，那么能量就越大，不同能量也就对应了不同颜色的光，所以说这个系数也可以指代颜色。
在数据可视化的过程中，我们离不开和颜色打交道。例如为不同类别的信息赋予不同的颜色，或是在地图中制作有梯度的色彩渐变。...我们先来看看适用于90%情况的答案： 1）当你的数据没有内在排序时，使用类别色阶 如果你无法对颜色编码后的变量进行大小排序，使用类别色阶，反之如果可以排序，使用连续色阶或发散色阶。...左边的树状图试图同时做太多的事情，即使有一个很好的颜色图标，阅读这样的图表也是一个挑战。 在大多数图表类型中，避免使用未被编码的值（例如位置或顺序）着色。...如果你想给图表中潜在的值上色，请确保这些值在无颜色的情况下也是清晰可见的，这样这个图表才会易于理解。 ? 我不想给你们留下用一个尚未编码的潜在变量着色总是一个糟糕的决定的印象。...4）使用色调来区分强调和弱化的区域 颜色分类不必具有相同的重要性，如果你想突出显示一个类别，可以用一种色调（通常是灰色）的阴影为所有其他类别着色： ?
不同于手动定义的规则，该神经网络从大量数据中经过学习后，可通过融合低级线索和高级语义信息来传播用户的编辑。我们训练了一百万张以上图片以模拟用户的输入。...该方法在灰度图片（左图）的基础上，通过稀疏的用户引导着色（第二张图），可以实现快速生成合理色彩的结果（后三图）。 ? 图 2. 网络架构 该方法同时训练两个变体网络。...两个变体都使用图中蓝色层来预测颜色。本地提示网络也使用红色层与用户引导的动作预测颜色分布 Z。全局提示网络使用绿色层，它将全局输入分为 1×1 的卷基层，随后将结果输入主着色网络。...图 3. 建议调色板 在该方法中，建议颜色可以为任意像素点进行手动着色，建议颜色按照神经网络生成的可能性排序。在上图的例子中，植被的颜色被排在了最前端。右边的六张图是按照建议颜色生成的图片。 ?...图 5. 用户使用结果。新用户在实验中仅需一分钟即可掌握着色技巧。 ? 图 7. 非常规着色。通过非正常着色的手动引导，神经网络可以生成用户想要的特殊结果。 ? 图 9.
但是，这种多功能性是有代价的：证明超图的通用特性比普通图更难，超图模型使边着色问题变得更加困难。 着色问题的目标是为图（或超图）的所有边着色，以使在顶点处相交的两个边具有不同的颜色。...第二个例子和完整图完全不同，此类图中的所有边都连接大量顶点，随着总顶点数的增加，每个边所包含的数目也随之增加。它称为有限投影平面，并且像完整的图一样，它具有最大的色度指数。 ?...排序之后，他们首先转向最难着色的边：具有最多顶点的边。 他们将这些边重新配置为普通图的顶点（每个边仅连接两个顶点）。他们使用标准图论的既定结果对它们进行着色，然后将该颜色传输回原始的超图。...absorption提高了随机着色过程的效率，相比随机着色可能产生的颜色浪费来说，absorption能够减弱随机着色的灵活性，这是一种更精确的方法。...最后，作者提出一个算法为图的最大边着色，然后使用absorption和其他方法对较小的边着色，作者能够证明为任何线性超图的边缘着色所需的颜色数量绝不超过顶点数。
回顾聚类 聚类 (clustering) 是无监督学习中的一种任务类型，将没有标准的数据“聚”在一起，“赋予”它们标签，其过程如下面两图所示。 ? ?...硬聚类将每个点 (数据) 上同一种颜色，软聚类可以给点赋予不同颜色，有多少个类就有多少种颜色。...将等高线画出来投影到水平面，就可以清晰看出两个高斯的不同之处了： 第一个高斯在 x 和 y 方向的方差一样，而且 x 和 y 之间不相关 第二个高斯在 x 和 y 方向的方差不一样，而且 x 和 y...现在可以开始讲解 GMM 的算法了。 4 GMM 第一步：给点上色 核心：给定分布，给点上色。 以下图中五点举例，最边上的两点分别是黄色和篮色，因为它们几乎属于黄圈和篮圈。...给定分布，给点上色。 2. 给定颜色，拟合高斯。 朋友们，你们弄懂了 GMM 吗？ ----
：完美图，指的是用尽可能有限的一组颜色着色的网络图。...很幸运，这个问题恰巧在她的研究领域内。Maria把客人视作网络中的节点，用线将“不相容”的节点间连接在一起。问题于是转化为：用一系列不同颜色来代表不同餐桌，再将节点分别着色。...根据其定义，完美图指的是用尽可能有限的一组颜色着色的网络图。...在大部分网络中，你需要的颜色甚至比这个更多。但是在完美图表中情况则不同。正如法国图论领域理论家Claude Berge 在1961年所定义的：完美图表所需颜色的数量与其最大“团”的规模大小一致。...通常，为桥梁节点着色的方案并不能完全契合（译者注：即不一定可以保证相邻桥梁节点颜色不同），于是，着色过程的最后一步即为调整桥梁节点的颜色直到保证其颜色不会与各自毗邻的节点（neighboring nodes
我们会使用脚本来创建这个立方体的诸多实例并正确定位它们。要做到这一点的话，就需要把这些立方图做成模板。...调整立方体颜色的一个简单方法是设置其材质的颜色属性，可以在循环里设置即可。但由于每个立方体都会得到不同的颜色，这意味着最终会变成每一个物体有一个单独的材质球。虽然这么做能实现，但效率太低。...如果我们有一种材质球能够根据自己的位置设置不同的颜色就可以了。但其实Unity并没有这样的材质球，所以只能我们自己做了。 3.1 创建自定义Shader GPU运行着色器程序来渲染3D对象。...（自定义Shader文件） 我们现在有一个着色器资源，可以像打开脚本一样打开它。我们的着色器文件包含了一些定义表面着色器的代码，它使用的语法与C#语法不同。...我们的新着色器具有自定义的颜色，纹理，以及表面的光泽和金属的特性。因为我们将基于一个点的位置，我们不需要自定义的颜色或纹理。
一个解决方法是对物体进行先排序，再渲染 先渲染所有的不透明物体，开启它们的深度测试和深度写入 半透明物体按照距离摄像机的远近排序，从远到近进行渲染，进行 透明度测试或混合 。...透明度测试 Alpha Test 2.1 透明度测试原理 不同引擎透明测试实现方法可能不一样，透明测试通常是渲染管线的一个固定阶段，在片元着色器之后执行，例如 OpenGL 提供了是否开启透明测试的开关以及测试方法和参数的设置...透明度混合的原理大概可以用下面的伪代码来表示： void render(model_list) { // 遍历需要渲染的物体 for (i = 0; i 不同透明程度下的混合效果 3.2.2 关闭深度写入 其实 Alpha Blend 未涉及到关于顶点着色器或片元着色器代码的修改，只是在 SubShader 中进行了两个设置 ZWrite Off...3.2.3 混合方式设置 为 Pass 设置 Alpha Blend 的混合方式： Blend SrcAlpha OneMinusSrcAlpha 混合的本质就把当前片元着色器计算出的颜色（源颜色，SrcColor
ggscatter1 有了必须的映射，再为图片添加一些可选的映射，比如颜色。通过指定列标题来，按照基因型给点上色。自动使用一组默认颜色，不必指定。此外，ggplot2还自动绘制了图例！...ggscatter1.1 也可以基于细胞类型进行着色color =celltype。尝试不同的东西，在图上同时显示细胞类型和基因型。...为此，我们可以为列标题指定shape映射，不同形状表示不同的celltype。...ggscatter5 注意：可以使用example("geom_point")来探索可添加到绘图中的众多不同的映射和图层。滚动浏览不同的图，记住代码的修改方式。...提供了不同的示例图和相关代码（geom或theme的代码）。 ---- 练习 当前坐标轴标签文本默认为geom_point的输入内容（即列标题）。
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