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javascript 跳跃式前进 (2) - 作用域及引用类型

前言上一节我们说了那些JS的基本概念相关的..今天我们接着来扯扯作用域对象这些基础知识; 变量 JS的变量是相当松散的,这个特性让人又爱又恨,因为我们可以在它的生命周期内进行各种各样的改变[比如值,数据类型....name = "flksjf"; //打印输出:"flksjf" obj.name //打印输出:"flksjf" 值传递及作用域...//我重新定义对象 obj.name = "我是局部对象中的二次赋值"; //外部我改不动. } a(t) console.log(t.name) // 打印输出:我是设置对象的延迟作用域链...在作用域链的前端添加一个变量对象,会延长作用域的的执行流,其中try..catch的catch和with语句都会代表/ /*finally是最终会执行,不用catch是否有错*/ 　 try...在ES6之前不存在官方定义] 在ES5前,一般都是用匿名函数来实现块级作用域而ES6,出现了let和箭头函数,块级作用域算是正式出现了对象对象声明有两种 //第一种,声明式

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r语言求置信区间的函数_r语言区间估计

需要明确，在置信度（检验水准为0.05）确定的情况下置信区间的计算需要Estimate（系数样本估计值）和Std.err（标准误）即upr=Estimate+1.96Std.err lwr=Estimate

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【R】蜜蜂图beeswarm

蜜蜂图或蜂群图（beeswarm）这个名字，大家可能比较陌生，但是大家肯定都见过他的尊容。下面这张图就是一个典型的蜜蜂图。因为看上去像一群飞舞的蜜蜂而得名。...可能大家觉得蜜蜂图跟散点图或者jitter图差不多，但实际上他们之间还是有很大区别的。上面三张图，从上至下分别为jitter图，蜜蜂图（beeswarm）和散点图。...而jitter图和散点图，难以快速获取信息，point图中点过于密集，jitter中分布过于散乱。...而beeswarm图在大样本的情况下也比较适用。不仅可以体现每一个样本具体情况，而且能够查看整体的情况。...后面小编会详细给大家介绍beeswarm这个R包的使用，绘制更多不同类型的蜜蜂图。

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「R」R传统图形绘制多图

布局函数 layout() 上面的方法创建的子图大小是相同的，而 layout() 就要高级不少。...layout() 将图片内部区域分割为一组行和列，但行高和列宽度可以分别控制，并且每个子图可以占据超过一行或一列的位置。 layout() 用矩阵作为参数来表示上述的思想，矩阵的值就是子图的序号。...如果某子图序号多次出现，那么该子图就会占据多个区域。 layout(matrix(1:4, byrow=TRUE, ncol=2)) layout.show(4) ?...巧妙地设定矩阵，就可以自由实现多种组图方式了。不过显然到这里，还感觉差一些东西：默认情况下，所有的行高和列宽尺寸都是相同的，而且内部也是以这种方式分割。怎么实现自定义的行高或列宽？...这里 heights 设定的是一个相对占比，比如子图 1 占 5/(5+3)。同样的操作可以应用到 widths上。

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R中一行代码完成置信区间添加

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一个简单实用的功能，使用stat_ellipse为散点图添加置信区间；并且还可通过geomtextpath的结合来进行文本标签的添加。...❞ 安装R包 install.packages("geomtextpath") # 安装 geomtextpath install.packages("ggplot2") library(geomtextpath...) library(tidyverse) 软件配置 R4.3.3 other attached packages: [1] geomtextpath_0.1.1 lubridate_1.9.3...使用stat_ellipse函数即可轻松实现置信区间的添加，默认是95% ggplot(iris,aes(Petal.Length,Petal.Width,color=Species)) + geom_point...() + stat_ellipse() 添加标签文本通过level参数可以调整置信区间的范围 ggplot(iris,aes(Petal.Length,Petal.Width,color=

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「R」生存图微调

survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。读者需要记住的是，该...

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R语言计算Logistic的efect和OR值以及置信区间

各位小伙伴，大家好，我是邓飞，今天介绍一下，如何使用R语言进行logistic分析，并且计算OR值和置信区间。...plink的Logisitic模型的GWAS分析计算结果如下： R语言的解决方案： m1 = glm(phe.V3 ~ rs3131972_A,family = "binomial",data=dd...) summary(m1) # 计算OR值 exp(coef(mod)) ## 置信区间 exp(confint(mod)) # 一步到位：OR值和置信区间 library(questionr) odds.ratio...(mod) 结果：手动计算OR值：一步到位的OR值和置信区间：

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Lucene5.5学习(3)-Lucene索引文件结构

文档中Term的位置信息 .pos 保存此段中每个文档对应的Term位置信息。...文档的有效载荷和部分位置信息 .pay 保存此段中每个文档的有效载体(payload) 和 Term的位置信息(offsets)。其中有一部分的Term位置信息存储在.pos文件中。...= 10][t][e][r][m][a][g][a][n][c][y]，[VInt = 9][t][e][r][m][a][g][a][n][t]，[VInt = 8][t][e][r][m][i][...跳跃是有间隔的(Interval)，也即每次跳跃的元素数，间隔是事先配置好的，如图跳跃表的间隔为3。...跳跃表是由层次的(level)，每一层的每隔指定间隔的元素构成上一层，如图跳跃表共有2层。

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R 热图绘制heatmap①

R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的...R&bioconductor包（非常适用于基因组数据分析）首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames...scale_fill_gradient2('legend name', low = 'blue', high = 'red', mid = 'white') #修改图例名字以及图中颜色大神Y叔也有画热图的

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R可视乎|饼图

饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。...饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。下面会介绍两种在R中实现饼图的方法。...graphics包绘制饼图 library(RColorBrewer) library(dplyr) library(graphics) library(ggplot2) init.angle可设定饼图的初始角度...ggplot2 包绘制饼图使用R中ggplot2包的geom_bar()函数绘制堆积柱形图，然后将直角坐标系转换成极坐标系，就可以显示为饼图，但还是需要使用geom_text()函数添加数据标签。...但是可以看到：由于缺乏饼图与数据标签之间的引导线，总感觉美观度不够，所以推荐使用graphics包的pie()函数绘制饼图。代码以及资料存在我的github上，可见文末原文链接。

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R绘图|时间热图

metagenomics reveals role of iron metabolism in drought-induced rhizosphere microbiome dynamics 中有这么一张补充图，...这种图通常被称为时间热图或时间线图，结合了颜色块、标签和标记，我们按照以下步骤进行绘图：数据准备：整理你的数据，确保每个时间点的数据都在正确的位置。...下面我们尝试用R复现此图 1生成示例数据 data <- data.frame( Category = c(rep("Control", 18), rep("Drought", 18)), TimePoint

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R语言绘制Circos图

Circos图加拿大的生物信息科学家 Martin Krzywinski 开发的，最初主要用于基因组序列相关数据的可视化。现在越来越多的领域把Circos图引入其中。...今天我们介绍在R语言中如何绘制Circos图。首先我们看下Circos的官网（http://circos.ca/），其实他们提供了自己的绘制工具包，为了更加方便绘制Circos。...我们利用了R语言中的circlizeR包进行Circos的绘制。 ? 1. Install.packages(“circlize”)#安装R包。 2. R包的载入之后的状态 ? 3....我们看下R包中可以实现的功能函数列表。...circos.genomicInitialize 基因染色体分布图形绘制不带条图 circos.genomicHeatmap 绘制热图 circos.genomicDensity 基因密度图绘制 circos.genomicLabels

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R可视乎|气泡图

气泡图气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列，和散点图一样。...气泡图通过气泡的位置及面积大小，可分析数据之间的相关性。本文可以看作是《R语言数据可视化之美》[1]的学习笔记。...后面是图表美化的过程，参考thr R Graph Gallery: Bubble plot with ggplot2[3]。...参考资料 [1] R语言数据可视化之美: https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R [2] data-to-viz: https...://www.data-to-viz.com/graph/bubble.html [3] thr R Graph Gallery: https://www.r-graph-gallery.com/320

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R可视乎|瀑布图

R中plot3D包的polygon3D()函数和segments3D()函数可以绘制三维面积图，lines3D()函数可以绘制三维曲线图，所以，综合这几个函数可以绘制三维瀑布图，该代码，数据来源R语言书可视化之美...在此，就完成这个三维瀑布图了，美观度极佳，可解释性也不错。添加第四个变量如果想加入第四变量也是没问题的，具体不再重复。完整代码可见R语言书可视化之美或者我的github中。 ?...行分面的带填充的曲线图使用分面图的可视化方法也可以展示瀑布图的数据信息，关于分面图可视化方法我已经在R可视乎|分面一页多图介绍过。...本篇视为《R语言数据可视化之美》学习笔记，并进行函数详细介绍与解释，版权归原作者所有。其他可视化图可在菜单命令[可视化]中搜索得到。...参考资料 [1] R语言书可视化之美: https://github.com/EasyChart/Beautiful-Visualization-with-R

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R EnhancedVolcano 绘制火山图

火山图是用于差异表达分析结果可视化的一种有效方法。...今天，我们来介绍一个用于增强火山图绘制的强大 R 包：EnhancedVolcano ，该包拥有强大的绘图功能，用户可以简单的通过设置颜色、形状、大小和阴影等参数定义不同的绘图属性，此外通过可以通过添加连线的方式有效避免数据点之间的重叠现象...使用 EnhancedVocalno 包绘制的火山图基本可以直接用于文献发表，可以说非常简单又实用的一款神器了。 1. 下载与安装 R 版本：3.6.1。...c('Spp1','S100a11','Mgp','LOC498555','Sh3bgrl', 'Ring1','Apoe','Tcn2','Ager','Mc1r'...EnhancedVolcano 包绘制火山图就先介绍到这里。

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R中极树状图实现

极树状图类似于系统发育图或者环形的聚类图，其效果如下图所示：查了一下相关资料，可以通过以下两种方法实现。以下用mtcars数据为例。

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R语言绘制森林图

在Meta分析中森林图比较常见，其主要是是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。...森林图的类型主要包括以下两种： 1. 二值变量的森林图当研究对象为二值变量（如发生与不发生）时，采用RR和OR作为统计学指标。...连续性变量的森林图分析指标是连续变量，也称数值变量，可选择加权均数差(WMD)或标准化均数差(SMD)为合并统计量。...以上就是森林图的理论知识。接下来我们介绍其是如何在R语言中实现的。首先我们需要导入R包forestplot。具体的安装载入不再赘述。下面我们看下其主要的函数forestplot。 ?...Graph.pos主要是定位森林图所在的位置。通过数字来确定为第几列。 hrzl_lines以list形式设置表中线的类型以及长度。

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R 热图绘制heatmap②

使用pheatmap包绘制热图一般而言，pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解，对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE treeheight_row=0, treeheight_col=0 # 在热图格子里展示文本 pheatmap(test...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚类,#可设置参数display_numbers将数值显示在热图的格子中，可通过number_format设置数值的格式...#pheatmap还能够根据特定的条件将热图分隔开； # cutree_rows, cutree_cols：根据行列的聚类数将热图分隔开； pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols

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R可视乎|圆环图

对于饼图，上一次学习《R语言数据可视化之美》的时候主要利用graphics包和ggplot包（可见R可视乎|饼图）。这几天的学习中发现还有一个更加简便的方法——ggpie包。...ggpie包绘制饼图 ?...接下来介绍圆环图的各种方式绘制（圆环图和饼图的意义其实差不多，都是给出各数据的比重，只不过，圆环图中间少了一块，变成环状）。主要有两个包：ggpubr包（推荐使用）与ggplot2包。...ggplot2包绘制圆环图在[R可视乎|饼图]中ggplot2包绘制饼图的基础上，只要再加一条代码即可完成：xlim(c(0, 5))，即将x轴范围控制在0-5。...可以看到：ggpubr包绘制圆环图十分方便，而ggplot2绘制则需要很多代码，这里不建议使用。这是今天R可视化的学习笔记，我们下次再见。

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R语言绘制箱图

箱图简单点数就是像一个箱子的图，用于表征数据的分布。百度定义：箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。...数据使用R自带的数据代码导入数据,不想解释各行各列没什么意义，分为两类，一个单一箱图，一个并列的箱图 input1<- mtcars[,c('mpg')] input2 <- mtcars ?...做一个单一的箱图，就是只是一个mpg boxplot(input1, main = "Box plot", ylab = "mpg"，xlab='x')!...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 然后制作一个表示mpg与vs的关系的并列的箱图 boxplot(mpg~vs, data = input2...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 箱图修改每个箱子的标签 boxplot( mpg ~ vs, input2, names = c(

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