本篇推文来自于公众号读者的投稿 最近在画散点图的时候使用lm函数进行线性回归拟合之后，想将拟合的方程与R2加入到绘制的图片中。在百度中翻了半天，终于在一个外国网站上找到了方法。...首先是模拟一份数据集 df<-data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线...添加拟合方程和R2 这里他的办法是自定义了一个函数，这个函数看起来还挺复杂的，先不用管这个函数的意思了 ，直接复制过来用就可以了 lm_eqn <- function(df){ m ggpmisc 加载R包，模拟数据集 library(ggplot2) library(ggpmisc) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y...<- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) 这里添加拟合方程用到的是 stat_poly_eq()这个函数 library(ggplot2) library
在某些情况下，可能需要添加方差分析表或汇总表作为绘图注释。...然而这种方法相当繁琐且容易出错，因此小编给大家介绍一个可以为各种模型拟合函数绘制预测值、残差、偏差和权重的R包ggpmisc，可以轻松地实现与拟合模型相关的注释和绘图！...R包安装 BiocManager::install("ggpmisc") library(ggpmisc) library(tibble) library(dplyr) library(quantreg...0.5,2), block = c("a", "a", "b", "b"), wt = sqrt(x)) 第一个示例使用默认值...可以方便的给我们的图片添加公式、残差等等多种注释，ggpmisc包也在不断更新中，我们也期待以后会有更强大的功能！
散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息。 那加起来复杂吗？还真不一定！...一 载入 R包 使用内置数据集 library(ggplot2) #加载ggplot2包 library(dplyr) #加载dplyr包 library(ggpmisc) #加载ggpmisc包 #展示...3，添加回归公式 stat_poly_eq参数添加公式，内含参数可调整位置等 p + stat_smooth(color = "skyblue", formula = y ~ x,fill =...以上，使用ylim 和 label.y后，公示和方差表不重叠，也不遮挡点图！...参数设置，图形精雕细琢 ggplot2|ggpubr进行“paper”组图合并 参考资料： https://github.com/cran/ggpmisc
图形展示 图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。这个函数不仅仅限于线 性回归，还可以用于更高阶的多项式回归。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) library(ggExtra) library(ggpmisc)...，点的大小表示体重 stat_poly_line(formula = y ~ x) + # 添加线性回归线 stat_poly_eq(formula = y ~ x, # 添加线性回归方程和统计量...= 3, label.x.npc = "right", label.y.npc = "bottom", rr.digits = 3) + geom_text(data = labels, # 添加文本标签
❝本节来介绍如何自定义给分面图形添加R值与P值，通过两个案例来进行展示❞ 加载R包 library(tidyverse) library(gapminder) library(ggpmisc) library...continent %in% c("Oceania","Americas"),year >=1982) 数据可视化 ❝在这个案例中我们介绍使用「stat_quant_eq」函数自动添加拟合曲线的R值与...~year,scales="free_x",nrow=2,ncol=3)+ scale_color_npg()+ stat_poly_eq(method = 'lm',...element_blank(), legend.key = element_blank(), legend.title = element_blank()) ❝可以看到使用...「ggpmisc::stat_poly_eq」函数很轻松的添加上了R值与P值，但是实际中也许会存函数无法自动添加的情况，那么就需要使用代码自定义去添加，如果图表只有一个那样操作很是轻松，但若是图表采用分面的形式绘制那么就需要自定义函数来添加文本
可建造地块、创建游戏与虚拟空间。 8.创作者收益：游戏创作者可设置收费，素材创建者、土地商可购买。...“体素建模”：用户可以 “点击” 添加体素方块的模式进行模型构建。 动画预览：软件支持人物运动绑定与动画时间轴。 - 市场 能在 The Sandbox 市场平台上买到什么?...它提供拖放界面，能够将不同的元素和对象放入环境中，并使用内置的模块定义元素如何交互，然后在 Sandbox 中分享创作。所有这些都不需要编码。...- 可建造空间 Map：可建造地块、创建游戏与虚拟空间 Land：虚拟世界中的一块数字地块 元宇宙地产开发 如果地块周边无人建造项目或者运营的不好，会不会也像现实中一样影响自己地块的价值呢？...既然是在元宇宙，有没有更好的保护地块所有者权益的新方案？ 现在有能力建造地块的其实很少，而且没有很好的标准 野蛮开发时代 打个比方，如果隔壁为了吸引流量，天天建设各种奇怪图案， 那也没办法。
500个变量 Limitation: 某些特征的不可观测 有部分特征在超过80%的观测值中没有数据的，导致没有办法配合预测模型进行变量的筛选 Model used: Regularization: 10....fold Lasso & AICc Lasso 适合于大量数据处理（高维度多变量) 数据清理 使用R语言处理无法观测到的变量︰ 1.观测codebook去除无关的变量2.选择去除50%以上失踪的变量...观测一些关键特征的信息，这些特征有助于预测公平市场租金，包括卧室数量、楼层数量、地块面积和主体单位的平方英尺面积。...模型分析 Regularization - Lasso Model 使用K-Fold cross validation确定最佳的入值: 数据被分成K个相等的部分，除了第k个折叠之外的所有数据都用于训练模型...但有一些重要变量地没有包含在模型中，例如主体物业的建造年份和浴室数量，因为其中缺失了大量的观测值。
02 解决方案本实验教程使用的解决方案如下，首先对原始图像进行预处理，使得图像数据符合 AI 模型的输入要求，然后使用图像分割模型进行推理，预测每个像素点的地形分类标签，最后进行后处理，把分割的区域可视化标记出来...，最终返回经过标签替换后的最大概率预测结果，也就是将原本基于概率分布的语义表示转化为了明确的类别标签表示，使得每个像素都有了唯一对应的地块或地物类别，为后续进一步处理提供了清晰的类别依据。...添加图片注释，不超过 140 字（可选）接着，decode_seg_map 函数负责把经过 semantic_to_mask 函数处理后的标签图映射为可视化的彩色图像。...它可以将标签图中对应类别的像素位置赋予相应的颜色值，分别对红（r）、绿（g）、蓝（b）三个颜色通道进行赋值操作。...U8：数据类型，U8表示每个颜色分量（Y、U、V）使用8位无符号整数（0-255）来存储。这表示每个颜色值可以用一个字节来表示。所以我们需要把原始的 jpg 图像进行预处理，才能传给 AI 模型。
在国内求学期间，张弓不是在研究气象，就是在学习用卫星数据分析地表状态，而他身上最大的标签莫过于“美国航空航天局(NASA)科学家”。...这种好奇心让他向另一个未知世界发起了“战书”。之后，张弓便离开了曾“奋战”8年的NASA，开始筹备创业。...佳格天地拥有中、美、欧等多个国家的十多颗卫星遥感资源，对于同一地点使用多颗卫星进行频繁的观测，之后再将这些数据进行融合。...“在对气象数据、卫星遥感数据以及无人机数据的综合使用下，我们对于病虫害发病期进行预测，精确到地块级别。”...如今的佳格天地已经是行业“老司机”了，无论是玉米、大豆、小麦、水稻还是火龙果、芒果等领域佳格天地都曾涉足过，从江苏到山东，从东北到内蒙都能看到使用佳格天地的技术在周而复始耕耘的田地中使用，并且使用面积已经达到亿亩级别
散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...另外，如果没有适当的标题和轴标签，则绘图是不完整的，因此也添加了它们。...但是，由于这不是分类数据，并且只有一个分类列，因此决定使用它。 seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...例如，该列具有尚未在任何地方描述ocean_proximity的值使用具有适当信息的数据集。由于这只是用于理解图的参考数据集，因此没什么大不了的。...median_income与标签最相关，值为0.69。 联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。
包括三个步骤：特征选择，决策树生成和决策树的修剪，常用算法：ID3，C4.5，CART 逻辑斯地回归和最大熵模型 多分类 本质就是给线性回归添加了对数函数 它的核心思想是，如果线性回归的结果输出是一个连续值...，而值的范围是无法限定的，那我们有没有办法把这个结果值映射为可以帮助我们判断的结果呢。...表示状态序列和观测序列的联合分布，状态序列是隐藏的。 标注问题是给定观测序列预测对应的标记序列。 概率计算：计算在模型下观测序列出现的概率。...前向，后向算法是通过递推的计算前后向概率可以高效进行隐马尔科夫模型的概率计算。 学习问题：在模型下让观测序列概率最大，用极大似然估计法估计参数。极大后验概率估计。具体算法有：概率计算公式和EM算法。...最大特点是假设输出变量之间的联合概率分布构成概率 无向图模型（马尔科夫随机场），属于判别模型。 线性链条件随机场表示为在观测序列条件下的标记序列的条件概率分布。由参数化的对数线性模型表示。
接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100，增量为5。....^2; plot(x, y) MATLAB绘制出一条平滑的曲线图： MATLAB添加标题，标签，网格线和缩放的图形 我们可以在 MATLAB 中添加标题，调整 x 轴和 y 轴，网格线，并沿标签美化图形...xlabel 和 ylabel 指令产生沿 x 轴和 y 轴的标签。 标题命令允许你生成图表上的一个标题。 网格命令允许你生成图上的网格线。...，这些地块被称为子图。...MATLAB 中使用 subplot 命令创建子图。 subplot 命令的语法如下： subplot(m, n, p) 其中，m 和 n 为积阵列的行和列的数量，p 指定把一个特定的积。
如果使用条件随机场解决标注问题，并且进一步将条件随机场中的网络拓扑变成线性的，则得到线性链条件随机场。 2....使用没有方向的无向边，形成了无向图模型（Undirected Graphical Model,UGM）, 又被称为马尔可夫随机场或者马尔可夫网络（Markov Random Field, MRF or...比如有的照片是吃饭，那就给它打上吃饭的标签；有的照片是跑步时拍的，那就打上跑步的标签；有的照片是开会时拍的，那就打上开会的标签。问题来了，你准备怎么干？...一个简单直观的办法就是，不管这些照片之间的时间顺序，想办法训练出一个多元分类器。就是用一些打好标签的照片作为训练数据，训练出一个模型，直接根据照片的特征来分类。...如同马尔可夫随机场，条件随机场为具有无向的图模型，图中的顶点代表随机变量，顶点间的连线代表随机变量间的相依关系，在条件随机场中，随机变量Y 的分布为条件机率，给定的观察值则为随机变量 X。
遥感技术通常使用航空航天平台、按照特定的波段对地球或其他天体进行成像观测，通过分析观测数据，探测地球或其他天体资源与环境。...即需要确定变化前后的地面类型、地块边界、及变化趋势，进而分析发生变化的特点与原因。...并且该数据集的变化图标签还有不同场景的类别标签，将地块分为7个类别。...基于街景图像的变化检测关注动态城市视觉景观的变化，例如特定地标、行人、车辆和其他路边建筑物的添加或减少。...因此，使用人工智能算法来学习用于变化检测的深层特征，需要已进行空间配准的街景图像。
分析 可以通过向地图中添加图层获取新的信息和发现隐含的规律。例如，如果在Greenvalley地图中添加了人口统计信息，就可以用这张地图进行学区的划分或发现潜在的消费顾客。...用户可以通过向工具条中添加或删除工具，或创建个性化的工具条，轻松地定制ArcMap的界面。这些经过定制的界面可以和地图一起保存。...(1)将CAD数据中的“新地块”和“新建筑物”转为shapefile数据格式,使之能够供工作人员编辑使用。...(4)试查找坐标点(-15166767.657,6601514.062)所在的建筑物“osm_id”值,该点的坐标系为“WGS 1984_PDC Mercator” (5)对道路要素类,使用拓扑工具条创建拓扑规则...点击添加标注点，图层中出现一个带有x、y坐标的标记点 点击【识别】,点击该点,查看其属性信息,确定该点位于“OBJECTED 1=10”的地块上。
（公式5） （3） 注意：弧度与角度的转换（在三角函数中统一使用弧度） 4.工作流程 ⑴ 计算容积率 根据给定的容积率计算公式,需要计算各地块的面积和地块内的建筑物的建筑总面积,而地块内建筑物的建筑总面积又与每个建筑物的建筑面积相关...例如假设建筑物A与建筑物B在空间上存在阴影遮挡（即A挡住了B），则A在B向阳向的前方，B的房顶会遮盖住A的阴影，给遮蔽判断带来困难，如下图所示： ? ? 图2....图6. parcel属性表add field命令 添加“area”字段，设置“字段类型”为double。右键该字段名，在菜单中选择【calculate geometry】命令 ? 图7....】，对阴影栅格（hillshade值为0）数据，赋值为1，其它数据对应值为0 。...其取值分别为0、1、2、3； 值为0的区域属于非阴影区； 值为1的区域说明在某一时刻存在阴影； 值为2的区域说明在其中两个时刻存在阴影； 值为3的区域说明该区域3个时刻都存在阴影； 这里认为凡是值大于0
由于世界的材料工业和制造业等高耗能产业还处在向发展中国家转移的过程中，中国依然处于碳排放的攀升或平台期。因此，为实现碳排放峰值的目标，评估中国的城市碳排放至关重要。...目前已经有大量学者针对土地利用对碳排放的影响展开研究，研究方法包括基于多源数据的统计法、碳排放系数法以及基于观测约束不确定的模型参数法。...本研究使用了2个时期的土地覆盖数据（图1），土地利用数据被划分为5种土地利用类型，包括公共管理服务用地、居住用地、商业用地、工业用地和未建设用地。...，本研究对深圳市2015年至2017年碳排放量的预测值与真实值进行了比较（表3）。...表 3 碳排放量预测值与真实值对比表 5.3 多场景下深圳市碳排放量变化时空预测 为了探讨现有生态保护政策对城市碳排放的影响，本研究从用地规划和能源结构调整两个方面，设置了三种发展战略情景，并对深圳市
图中的每一个格子的颜色（热度值）代表某一时刻该点的流量。我们的目标就是通过粗粒度的城市人流量数据来推断细粒度的人流量数据。...这里我们选用两种序列相似度指标：Pearson相关性（CORR）和一阶时间相关性（CORT），这两个值越大，表示相似度越高。...但同时，城市中的很多数据都是没有标签的，这对很多真实的应用场景带来很大的挑战。为此，本文采用深度无监督学习模型来探索地理表征的学习。...DUQ模型框架 所设计的深度学习方法不仅能够更准确地进行气象要素单值预报，也可以对气象变化范围进行区间预报。...同时，本研究首次汇报了一个重要实验观测：采用所设计的NLE似然损失可以获得比MAE、MSE结合Dropout、L1和L2正则方法更高的泛化精度。
条件随机场是一种概率无向图模型，用于在已知观测序列x的条件下对标签序列y的条件概率进行建模，即预测条件概率值 p(y丨x) x和y一般都是离散型随机变量序列。...前者是观测序列，其值可见；后者是隐变量，也称为标签序列，其值不可见。如果给定x的条件下y是马尔可夫随机场，则称为条件随机场。 下面给出条件随机场的形式化定义。...特征函数s的以观测序列x，第i个标签值yi为输入，根据不同的输入值组合其输出值为1和0，此特征函数用于对输入变量和标签变量的概率依赖关系建模。...特征函数t以观测序列x，第i个标签值yi，第i-1个标签值yi-1为输入，其输出值同样为1和0，该函数用于对输入变量与标签变量的概率关系、相邻标签变量之间的概率关系建模。...第二个问题是计算标签序列子集的边缘分布，如节点的边缘概率p(yt丨x)以及边的边缘概率p(yt,yt-1丨x)，这些值将被训练算法使用。 首先考虑第二个问题。
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