这些工具被称为“绘图应用程序”。它们可用于学校的基本数学任务到专业的科学项目。它们还可用于向演示文稿添加统计信息和数据。 有许多可用于 Linux 的免费和开源绘图应用程序。...Matplotlib Matplotlib是一个开源绘图库，支持许多草图类型，如绘图、直方图、条形图和其他类型的图表。...除了用于绘图的各种格式（例如 PNG、PDF 等）之外，优点还集中在简单、友好的 UI 和高质量的图像上。 2....GnuPlot GnuPlot是一个命令驱动的绘图程序，它接受特殊单词或字母形式的命令来执行任务。它可用于以多种不同风格和多种不同输出格式操作二维和三维的函数和数据点。...LabPlot LabPlot是一个用于数据集和函数的二维和三维图形表示的程序。
主要有两种场景，我们可能会需要自己创建一个绘图对象： 有时候，ggplot 并不能满足我们的一些绘图需求，比如： 上面提到的ggalt 与ggforce 这两个包出发点就是基于此的。...，panel_scales 则是一个包括x 与y 的scale 信息的列表，而coord 则是一个描述图象坐标系统的对象。...panel_scales 这个包括x 与y 的scale 信息的列表对象，真的是非常的复杂： coord Classes 'CoordCartesian', 'Coord', 'ggproto', '...gg' aspect: function backtransform_range: function...这个主要是每次计算，geom 都会根据分类获得的subgroup data 进行计算，虽然这样帮我们抽象了分组的方法，但是却可能造成分面与原先数据的差异，如果有这点的考虑的话，建议在设计data 时，就新增用于图形属性绘制的一列
圣诞快乐～ 今天分享一篇新出的论文 Scale Match for Tiny Person Detection，作者贡献了一个细小人物目标检测的数据集 TinyPerson，同时提出一种对预训练数据进行尺度调整的...Scale Match（尺度匹配）的方法，显著改进了小目标检测。...作者将这个尺度调整的过程称之为尺度匹配（Scale Match），请看下图： ?...Psize（s；E）代表用于增加样本的外部数据集中目标尺度的统计直方图； Psize（s；Dtrain）则代表目标检测任务数据集中目标尺度的统计直方图； 尺度匹配（Scale Match）的过程就是让这两个直方图分布相似...文中使用 Faster RCNN-FPN 作为比较的基线算法，下表为添加Scale Match、Monotone Scale Match之后在TinyPerson、Tiny Citypersons数据集上的实验结果
1、点击[CRAN] 2、点击[http://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/] 3、点击[Download R for Window...
文章目录 一、Canvas 绘图坐标系 2x2 矩阵 二、Canvas 绘图坐标系 3x3 操作矩阵 Canvas 状态保存机制 中 , 存在两个栈结构 , 分别是 状态栈 和 图层栈 ; 其中 图层栈...float top, float right, float bottom 参数 , 会被转为一个 2\times2 的 Matrix 矩阵 ; 该 2\times2 的 Matrix 矩阵 用于存储...Canvas 绘图坐标系 ; Canvas 绘图坐标系 可以通过调用 Canvas#translate 平移 , Canvas#rotate 旋转 , Canvas#scale 缩放 , Canvas...#skew 扭曲斜拉 等方法 进行改变 ; 二、Canvas 绘图坐标系 3x3 操作矩阵 ---- Canvas#translate 平移 , Canvas#rotate 旋转 , Canvas#scale...缩放 , Canvas#skew 扭曲斜拉 等操作数据 , 会被封装到一个 3 \times 3 的 Matrix 矩阵 中 , 该矩阵中有 9 个参数 , 用于记录上述 4 种操作数值 : cosX
当我们看到很多优美的绘图时，你是否会有据为己有的冲动？我反正是有的。那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。...2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...3. ggplot2的函数介绍： ggplot2里的所有函数可以分为以下几类： 用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等） 初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）...aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射，以及映射方式 图形属性（aes）横纵坐标、点的大小、颜色，填充色等 几何对象函数 描述 geom_abline 线图...geom_errorbar 误差线（通常添加到其他图形上，比如柱状图、点图、线图等） geom_errorbarh 水平误差线 geom_freqpoly 频率多边形（类似于直方图） geom_hex 六边形图（通常用于六边形封箱
主要函数： ggPlantmap.plot(): 这是包中的主要函数，用于绘制植物组织和发育阶段的图形。它接受一个数据集和一些绘图参数，并返回一个ggplot对象。...ggPlantmap.merge(): 这个函数用于合并两个数据集，通常是一个描述植物组织的数据集和一个描述基因表达的数据集。...ggPlantmap.heatmap(): 这个函数用于绘制基因表达的热图。它接受一个合并后的数据集和一个基因表达列，并返回一个ggplot对象。...这些数据集可以直接用于绘图，也可以与用户自己的数据合并。...(low="white",high="darkred") 总结 ggPlantmap是一个强大的R包，专门用于绘制植物相关的图形。
，这部分可以选择在绘制中进行 # 也可以在theme_set中进行全局设置 theme_set( theme_bw() + theme(legend.position = "top")) 绘图...geom_point()：用于绘制散点图 参数 color:点的颜色 size：点的大小 shape ：点的形状 # 设置主函数 p <- ggplot(mydata, aes(x = wt, y =...cyl, fill = cyl), method = lm) + #scale_color_manual和scale_fill_manual用于自定义配色方案设置 scale_color_manual...Jitter points 当数据集的数据过多时，绘图就会显得很杂乱 position = position_jitter()用于避免过量绘图 width: x轴上的点 height: y轴上的点 #...结束语 我比较喜欢ggplot2的一点是可以将绘图程序写进函数，可以批量绘图，批量下载，至于设置这些东西，能记就记，记不住，用的时候百度。 love&peace
官网 https://ggobi.github.io/ggally/index.html 主要绘图函数简介 ggmatrix():用于管理矩阵状布局中的多图的绘图函数，其可适应任何数量的行和列。...ggduo()：在绘图矩阵中用于显示两个分组数据，比较适用于多时间序列分析和回归分析。 ggally_()*: 用于绘制多种高级图表。...ggbivariate():用于地绘制一个结果和几个解释变量之间的双变量关系的可视化图。 ggnostic():用于显示每个给定解释变量的完整模型诊断。 ggscatmat()：用于数字矩阵图绘制。...ggtable():用于绘制绘制离散变量的交叉表。 ggcoef_model()：用于绘制模型的系数。 ggnetworkmap()：用于绘制各种精美的地图。...以上就是R-GGally包较为常用的绘图包，接下来，小编将通过具体例子进行讲解，当然包括定制化美化操作哈~ R-GGally包主要函数示例 ggmatrix()绘图函数 plotList <- list
name", sep = "-") %>% # 将"name"列根据"-"分隔成新的列 ggplot(aes(name, cluster, fill = value)) + # 使用ggplot绘图...，设置映射 geom_tile() + # 添加瓷砖图层，用于绘制热图 scale_y_discrete(position = "right") + # 设置y轴刻度位置 scale_x_discrete...(limits = c("Epipelagic", "Mesopelagic", "Deep")) + # 设置x轴刻度顺序 scale_fill_gradientn(colours = rev(...(limits = c("tVCs", "Hodts")) + # 设置x轴刻度顺序 scale_color_brewer(palette = "Paired") + # 设置颜色 theme...( # 设置主题 plot.margin = margin(2, 2, 2, 0), # 设置绘图边距 plot.background = element_blank(), # 设置绘图背景为空
前言 ❝在正式介绍ggplot2绘图之前，我们先来介绍一下ggplot2的绘图框架，以便后面介绍时更容易理解。一般来说，ggplot2绘图框架分为：图层、几何对象、映射、标度和主题。...本次以散点图为例简略带领大家快速了解ggplot2的绘图逻辑，更详细内容后面我们会一一推送。 ❞ 1. 加载与安装包 安装并加载绘图所需的R包ggplot2。...载入绘图数据 本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图，由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。...绘图 3.1 创建画布 通过在ggplot函数内使用data=指定绘图数据，通过aes进行映射，指定x轴和y轴； theme_bw()函数用于设置主题。...(range = c(1,10)) + scale_fill_npg() + scale_x_continuous(breaks = seq(0,6,0.5))+ scale_y_continuous
4.6 ggplot2程序包 ggplot2是R中用于绘图的高级程序包，它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射，例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。...4.6.2分图层绘图 (1)数据和映射 ggplot(data，mapping=aes(x，y, )) 其中，data指定数据集:参数mapping用于构建映射，通常使用函数...，data指定数据集，如果在第一图层己经指定，则可以省略:stat用于这一层数据的统计变换:position用于这一层图形的位置调整，常用于条形图(bar)和直方图，取值为“identity”时表示直接显示...使用标度类的函数，相当于添加一个新的图层，因此仍然用“+”连接函数，除了基本图层ggplot()其他图层的设置都可以应用于函数qplot() 设置坐标轴样式的标度函数一般以“scale x"开头 ?...ggsave(filename=default_name (plot)，plot=last_plot()， device=default_device(filename)，path=NULL, scale
4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码的数量 在ggplot2中，有两个主要的高级函数用于创建绘图：qlot()和gglot()。...尺度函数既可用于连续变量，也可用于分类变量。例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。...，它用于按行分割绘图；实现facet_grid(x~.)。函数按行拆分具有方向的绘图。公式也可以是.~y，用于按列拆分绘图；实现facet_grid(.~y)函数可以按列拆分具有方向的绘图。...使用facet_wrap(公式)将一大系列绘图分解为多个小绘图 wrap刻面将一系列大绘图生成单个类别的多个小绘图。此功能使包装分面特别适用于对多个级别的类别变量的分面组合进行分面。...用于在行中仅按x拆分绘图，并包括绘图中的所有其他子集。与前面一个函数的区别是，facet_wrap(FORMULA)可以选择网格中的行数和列数。我们可以分别使用nrow和ncol参数指定它们。
今天的推文给大家介绍一个我发现的比较优秀的一个可视化R包-ggdist包，这是一个非常优秀和方便的用于绘制 分布(distributions)和不确定性(uncertainty) 的可视化绘图包，详细介绍大家可以去官网查阅...本期推文涉及的内容主要如下： ggdist 主要绘图函数介绍 ggdist 实例绘图 ggdist 主要绘图函数介绍 数据生成并绘制 对生成的数据集进行的最小二乘（OLS）线性回归分析 生成数据 set.seed...以上就是结合ggdist官网的例子对其基本绘图函数进行简单的可视化效果展示，更多其他绘制方法，大家可以阅读官网的例子。...ggdist 实例绘图 实例展示部分涉及一些基本的 ggplot2的绘图函数以及基本的数据操作部分，这里我们直接给出代码(部分重点部分会给出解释) 绘图原始数据格式如下(部分) ?...，希望能够给大家提供绘图灵感，能力有限，有错误的可以在读者讨论区 留言。
具体见R语言学习-热图简化和免费高颜值可定制在线绘图工具 ImageGP。 现在要解决的一个问题是图出来了，想看下转换后用于绘图的表格，也就是获取聚类后的矩阵和聚类标准化后的矩阵。...1.8572989 0.7250737 ## gene_5 -1.8931573 2.7013864 0.5049798 -0.13541785 -1.7796036 -0.3185864 绘图...library(pheatmap) # 绘图同时存储绘图结果 (a <- pheatmap(mat, cluster_rows = T, cluster_cols = T)) ?...这可以自己先对数据scale标准化处理，再排序。...mat_scale scale)),2) colnames(mat_scale) <- colnames(mat) mat_scale 最终结果 mat_cluster
，我们会频繁设置canvas绘图环境的属性（线宽，颜色等），大多数情况下我们只是临时设置，比如画蓝色的线段，又要画一个红色的正方形，为了不影响两个绘图操作，我们需要在每次绘制时，先保存环境属性（save...主要用于临时性的绘图操作，比如用手指拖出一个方形时，首先要在touchstart事件里储存拖动开始时的绘制表面（getImageData），touchmove的事件函数中，首先要先恢复touch开始时的绘图表面...x: Math.abs(rect.width) / rMax, y: Math.abs(rect.height) / rMax } // 计算压缩比例 ctx.scale...(rect.scale.x, rect.scale.y) ctx.beginPath() ctx.arc(rect.x / rect.scale.x, rect.y / rect.scale.y...，点击撤销的时候用于恢复上一步的绘图表面 const lastImageData = [] function saveImageData (data) { (lastImageData.length
❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现，可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图，以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行；果然绘图还得多思考；本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图...set_colnames(c("env","genus","r","p","p_signif")) 转换数据格式 ❝在此处以前一直以为必须使用「linkET::mantel_test」函数生成特定格式才能用于后面绘图...，直到某次看了数据才明白导入外部的相关性分析数据也能用于后期绘图；此处的范围可根据需要自定义 ❞ cordata % left_join(....nudge_x=0.2, label.fontface=2, label.size =4, drop = T)+ scale_fill_gradientn...(colours = RColorBrewer::brewer.pal(11,"RdBu"))+ scale_size_manual(values = c(0.5, 1, 2)) + scale_colour_manual
配合正态性检验进行分析 主要的函数和参数 stat_qq() color, shape and size：和之前一样 代码 rm(list = ls()) # 导入需要的包 library(ggplot2) # 用于绘图拼接...dataset %>% ggplot(aes(sample = weight)) + # QQ图，根据颜色分组 stat_qq(aes(color = sex)) + # 配色方案 scale_color_manual...ECDF图 ECDF：Empirical cumulative distribution function，用于描述数据的分布，横坐标为指标，纵坐标为累计概率 从图中可以看出数据的分布比例 代码 # 绘图...linetype = sex), # 阶梯状的升高 geom = "step", size = 1.5) + # 配色方案 scale_color_manual...其实ggplot还可以实现很多绘图的功能，暂时就更新到这里，其他绘图后面有时间再更新，希望能够完善。 love&peace
主要内容如下： Altair绘图三大主要步骤 Altair样例 Altair绘图三大主要步骤 在绘制可视化作品之前，我们需要导入绘图所需的数据，Altair库的数据导入格式是标准的Pandas.Dataframe...也提供了大量可以进行定制化操作的Mark Properties (属性)，除了比较常见的*颜色(color)、填充(fill)、大小(size)、透明度(opacity)、形状(shape)*外，还提供大量的其他属性，用于灵活构建自己的可视作品...(包括数据处理)，Altair也提供了用于数据处理转换的Aggregation方法，该方法可以在绘制图表过程中直接对数据进行如求平均、求和等聚合数据操作。...属性，修改charts 大小或者分辨率，scale_factor默认大小为1. chart.save('chart.png', scale_factor=2.0) Altair样例 介绍完Altair...substring(datum.name,0,indexof(datum.name, ' ')) : datum.name" ) line_scale = alt.Scale(domain=["Bakerloo
survfit 函数拟合 Kaplan-Meier 曲线 fit <- survfit(Surv(rectime, censrec) ~ 1, data = brcancer) fit 然后，我们需要定义绘图的水平轴...= ts) 04 KMunicate与ggplot2的交互 KMunicate() 函数包含一些用于自定义生成的绘图选项。...()) 自定义颜色和填充比例 ##通过'.color_scale'和'.fill_scale'定义颜色以及填充 KMunicate( fit = fit2, time_scale = ts,....color_scale = ggplot2::scale_color_brewer(type = "qual", palette = "Set2"), .fill_scale = ggplot2...) 小编总结 总的来说，使用KMunicate包进行KM-plot绘制是非常简单的，我们根据代码可以看到需要设置的参数非常少，并且通过‘.xxx'的参数形式还可以和ggplot2包进行交互，让绘图更加的个性化
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