1.绘制一些列的2D ERP scalp maps 本案例中将绘制一系列的2-D scalp maps，其中每个图表明的是一个特定的潜伏期的电压分布。...2.绘制一些列的3D ERP scalp maps 在eeglab界面上操作：Plot > ERP map series > In 3-D，将会弹出查询窗口(如下），要求您创建并保存一个新的三维头部图三维样条线文件...输入输出文件名(在第二个编辑框中),绘制要绘制的等待时间(下面的0:100:500，指示等待时间0、100、200、300、400和500 ms),然后按"OK"。...在上图中，点击"OK"，即可弹出3D scalp maps. ? 在上图中，可以点击任意一个图，会弹出一个子窗口来单独绘制该图。 ? 可以在子图中根据需求进行旋转等操作： ?
1.绘制一些列的2D ERP scalp maps 本案例中将绘制一系列的2-D scalp maps，其中每个图表明的是一个特定的潜伏期的电压分布。...输入后点击"OK"，出现如下界面： 2.绘制一些列的3D ERP scalp maps 在eeglab界面上操作：Plot > ERP map series > In 3-D，将会弹出查询窗口(如下）...输入输出文件名(在第二个编辑框中),绘制要绘制的等待时间(下面的0:100:500，指示等待时间0、100、200、300、400和500 ms),然后按"OK"。...在上图中，点击"OK"，即可弹出3D scalp maps. 在上图中，可以点击任意一个图，会弹出一个子窗口来单独绘制该图。 可以在子图中根据需求进行旋转等操作：
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195 [欢迎关注] 1.绘制一些列的2D ERP scalp maps 本案例中将绘制一系列的...[图2] 输入后点击"OK"，出现如下界面： [图3] 2.绘制一些列的3D ERP scalp maps 在eeglab界面上操作：Plot > ERP map series > In 3-D，将会弹出查询窗口...输入输出文件名(在第二个编辑框中),绘制要绘制的等待时间(下面的0:100:500，指示等待时间0、100、200、300、400和500 ms),然后按"OK"。...[图7] 在上图中，点击"OK"，即可弹出3D scalp maps. [图8] 在上图中，可以点击任意一个图，会弹出一个子窗口来单独绘制该图。...[图9] 可以在子图中根据需求进行旋转等操作： [图10] [更多分享，请关注]
image.png 之前有人在公众号留言问这幅图的实现办法，这个是气泡图，用ggplot2很方便能够实现，但是这个图比较特殊的是横坐标还有对应的图片，当然出图以后用其他软件来编辑是可以实现的，但是对齐之类的可能会比较麻烦...正好最近看到一个ggplot2的扩展包 叫做 ggimg 对应的github的主页是 https://github.com/statsmaths/ggimg 下面我们就来试试能不能用这个包来实现推文开头的图...scale_x_continuous(limits = c(0.5,3.5))+ theme_minimal() image.png 接下来我们把职业生涯三分命中率的数据加进来用来做气泡图...coord_cartesian(clip = "off") dev.off() 结束语：不知道威少搭配詹姆斯最后能出一个什么效果，之前记得有一个记录是 同一个队一场比赛中两个人同时拿三双 这个记录应该能被威少和詹姆斯预定了吧...哈哈哈哈 示例数据和代码直接在后台回复 20210730就可以获取了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子
QQ图和曼哈顿图是GWAS结果展示必备的图，今天小编教大家使用R包"CMplot"绘制这两个图。 首先准备输入文件： ?...## 安装R包 install.packages("CMplot") ## 加载R包 library("CMplot") ## 导入数据 gwas <- read.table("input.txt",sep...简单几行命令，QQ图和曼哈顿图就绘制好啦！ 参考资料： https://github.com/YinLiLin/R-CMplot
empowers tomato breeding https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8 没有找到论文里的作图的代码，但是找到了部分做图数据...，我们可以用论文中提供的原始数据模仿出论文中的图 今天的推文重复一下论文中的 Figure4b Figure4c 箱线图叠加蜂群图 Figure4b的部分数据截图 image.png 读取数据...yend), inherit.aes = FALSE)+ annotate(geom = "text",x=1,y=76, label=TeX(r"...(\textit{P} = 0.76)"),vjust=0)+ annotate(geom = "text",x=2,y=99.5, label=TeX(r"(\textit{...p2.1 image.png 最后是拼图 library(patchwork) p1+p2.1+ theme(legend.position = "none") image.png 示例数据和代码可以自己到论文中获取
温故知新 R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 基础概念和矩阵操作 R语言 - 热图简化 热图美化 上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转...，最后出来的图比较难看。...上图的测试数据，数值的分布比较均一，相差不是太大，但是Gene_4和Gene_5由于整体的值低于其它的基因，从颜色上看，不仔细看，看不出差别。...实际应用中，异常值的出现会毁掉一张热图，如下是一个例子。...Max. 3.30 16.05 60.00 681.40 225.80 10000.00 # 在最小值和第一四分位数之间划出6个区间，第一四分位数和中位数之间划出6个区间，中位数和第三四分位数之间划出
第一部分：点图 在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图，参数x是一组数值型向量，labels这个参数则是代表x中每个值的标签...第二部分：条形图 在R中我们可以使用barplot(height)函数来绘制条形图，这里height可以是一个向量或者矩阵。如果是一个向量的话，则它的值就决定了每一个条带的高度。...1.3 绘制堆积条形图 # 绘制带有颜色和标签的堆积条形图 counts <- table(mtcars$vs, mtcars$gear) # 这里返回的counts是一个矩阵，行代表的是vs，它代表汽车的发动机类型...这个图上横坐标指的是挡数，每一个条带均按照发动机类型切割成两部分。因此上述条形图生动展示出不同挡数的汽车数目，并揭示各个挡数内发动机类型的占比情况。...条形图的绘制不必非得是计数或者频数类数据。你可以使用均值、中位数和标准差等来绘制条形图，将aggregate()函数的结果传递到条形图barplot()里。 2.
今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化，主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。 为了使得案例前后一致，仍然使用昨天的数据集。...type="full") 各省省会城市经纬度数据： province_city <- read.csv("c:/rstudy/chinaprovincecity.csv") ###根据自己的数据量级和具体业务需要设置分割点...palette="Blues") + ###Blues&Greens coord_map("polyconic") + ggtitle("某公司2015~2016年度营业状况分布图"...本来打算再继续在气泡图的基础上进行颜色渐变填充呢，可以试了一下，这样的话前面的底图离散颜色标度填充的的时候已经使用过了一个fill属性设置选项，而要对气泡图进行颜色渐变填充就要再使用一次fill属性，可是目前为止我还不知道如何在多图层中出现多个...Error: Discrete value supplied to continuous scale 实在是太遗憾了，不知道哪位大神知道如何处理多图层相同的fill属性，可以告知在下，这里先行谢过了。
有着“统计图形奠基人”之称的苏格兰工程师兼政治经济学家William Playfair发明当今社会中常用的统计图形-饼图和线图 ? 图1： Playfair (1786)绘制的线图。...这两幅图在今天看来似乎没有什么惊世骇俗之处，但在当时统计图形种类极为稀少的年代，能以这种方式清晰展示数据结构，也实属难能可贵。事实上，除了这两种图形之外，他还发明了条形图和圆环图。...他所利用的主要证据就是图1.3:死亡发生的地点有明 显的地理规律，在这种规律的指引和相关调查证据的支持下，他最终确定了霍乱的源头。...Nightingale)是我们耳熟能详的“提灯女士”，她不仅是现代护理的鼻祖及现代护理专业的创始人，而且是历史上使用极坐标面积图的先驱。...图3: 南丁格尔的极坐标面积图:两幅图分别是1854年和1855年的军队伤亡人数，一年12个月恰好可以将极坐标分为12等分，每一瓣代表一个月。 图中用颜色标记出了三种死亡原因。
ggplot2绘制面积图 ggplot2绘制面积图的代码格式： ggplot(sunspotyear, aes(x,y))+ geom_area() 绘制面积图，文件格式如下： #draw simple..., size=0.2, alpha=0.4) + scale_fill_brewer(palette="Blues", breaks=rev(levels(data$AgeGroup))) 绘制饼图...init.angle=90, density=NULL, col=rainbow(8), border="black", lty=2, main="My First Pie Chart using R"...set the number of the values to a big one, try 200 or even bigger one 2000 #Let's see the charm of R...(mar=c(0,0,0,0)) pie(rep(1,2000), col=rainbow(2000), lty=0, labels='', init.angle=90, border=NA) 绘制3D
火山图 diff0 = read.table("volcano_plot.txt",sep="\t",header=T) P.value = diff0$adj.P.Val FC = diff0$logFC...QQ图 #生成100个正态分布的随机数 data = rnorm(100,0,1) #生成柱状图，查看所生成随机数的分布情况 hist(data,10) ?
框架结构 整个算法框架分为两个模块：3D数据生成和3D边框估计： 3D数据生成部分首先采用两个CNN网络分别对RGB图像做2D检测和深度估计，得到2D Box和深度图像;然后深度图像根据相机参数转换成三维点云...整个框架基于2D驱动3D的感知，类似于F-PointNet。在三维数据生成阶段，训练两个深度CNNs进行中间任务(2D检测和深度估计)来获取位置和深度信息。...三维数据生成 采用现有的方法（文章重点在于使用而非获取数据，所以具体方法未公布）训练两个深度CNN来生成深度图和2D边界框来提供空间信息和位置先验; 利用camera calibration文件将给定二维图像空间深度的像素坐标...单目三维感知的关键 基于图像3D感知中的数据表示问题：采用Front view这样的2D图像去直接回归3D坐标或者无脑叠加RGB和Depth Map无法得到有效的三维空间信息。...所以需要分解和细化网络模型的功能，递进式学习。盲目的叠加不同数据或者特征并不是一种好的方式：比如图像与深度图直接concat，或者点云特征和图像特征直接concat。
particulate matter pollution in 204 countries and territories, 1990–2019 image.png 一位公众号读者留言问到下图的实现方法 这个图涉及到...3个知识点 一个是堆积柱形图 一个是两条折线图之间填充颜色 还有一个是双坐标轴的实现办法 这三个知识点分成2期推文分别来介绍，今天的推文介绍堆积柱形图 首先是构造数据 部分数据如下 image.png...上图的横坐标轴看起来是离散的，但是我们用连续的数值来做横坐标，是为了后续再同一个图上叠加折线图更方便。..."#fd9272","#fee1d3"))+ theme_bw()+ labs(x="Age",y="Numbers of deaths") image.png 更改坐标轴刻度和标签...), expand = c(0,0), limits = c(0.3,15.7)) image.png 示例数据和代码会在下期推文给出获取方式
image.png 这篇论文的数据是公开的，我们可以试着用公开的数据复现一下论文中用来展示数据的图。第一个图是使用地图来展示实验样本的地理分布。...查了一下，发现R语言里有专门的包来获取这个地图数据，参考链接是 https://slcladal.github.io/maps.html 前几天的推文介绍了如何利用ggplot2包来绘制地图，有人在推文下留言说...这个问题先留在这里了 如果想要展示局部地区，只需要指定xlim和ylim的范围就好了 ggplot(data = world)+ geom_sf(fill="red") + labs( x =...image.png 接下来是叠加饼图 有现成的函数可以做这个事情，参考如下链接 https://guangchuangyu.github.io/2016/12/scatterpie-for-plotting-pies-on-ggplot...如果需要今天图文的示例代码，直接在后台回复 20210423 就可以了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子
matter pollution in 204 countries and territories, 1990–2019 image.png 一位公众号读者留言问到下图的实现方法 image.png 这个图涉及到...3个知识点 一个是堆积柱形图 一个是两条折线图之间填充颜色 还有一个是双坐标轴的实现办法 这三个知识点分成2期推文分别来介绍，今天的推文是第二期，介绍带置信区间的折线图和双Y轴 堆积柱形图的代码 library...#2271b6","#cb181c"))+ scale_color_manual(values = c("#2271b6","#cb181c"))+ theme_bw() image.png 堆积柱形图和折线图叠加到一起...scale_color_manual(values = c("#2271b6","#cb181c"), name="AAA")+ theme_bw() image.png 示例数据和代码可以给推文打赏...1元获取，打赏如果没有收到示例数据和代码的下载链接可以加我的微信mingyan24要
图7: 实现残差尺寸预测的网络结构 网络的输入为变换的车辆表面和2D框图像上下文特征；输出为真实3D框坐标与预估坐标的差值，公式如下： ?...图9. 双分支的3D对象检测网络结构 4.2基于立体视R-CNN的3D目标检测算法 本方法是扩展 Faster-RCNN网络框架到双目立体视觉进行3D目标检测的方法[10]。...其中∆u, ∆w, ∆u’, ∆w’为左右视图中目标2D框的横坐标与锚点(anchor box)的偏差。∆v, ∆h为纵坐标偏差和高度偏差。...注意这里采用校正的双目相机，因此，左右视图的纵坐标和高度是相同的。 RPN主干网络采用Resnet-101或者FPN。...图11：物体的全局方向角是θ，从相机观察的角度是β，物体相对于相机的视角是α=θ+β。由于相同的相机视角α得到近似相同的投影，因此这里回归的角度是物体转角相对于相机的视角α。
在第一个模块中，我们使用了最先进的2D目标检测方法，特别是Faster R-CNN，来定位可能的目标周围的2D边界框。每个2D边界框在3D中扩展到我们所说的截锥体。...我们遵循DSS和COG采用的相同评估策略。我们绘制了10个类的精确回忆图，并计算了曲线下的面积，用平均精度(AP)表示。...我们还采用了Faster R-CNN中描述的4步交替训练。在我们所有的实验中，我们考虑沿垂直于地面方向的所有三维点坐标的第一个百分位作为相机高度。...与图4中的“no refinement””变体相比，我们注意到细化在相同的召回率下提高了精度。另一方面，它实现了相同的最大召回，因为它不改变3D框的数量及其位置。...在图5中，我们将方法的检测结果(红色部分)叠加到SUN-RGBD的8张RGB-D图像的三维点云上，并将其与3D groundtruth boundingbox(如图ingreen所示)进行比较。
例如，图 3 是一幅在低照度环境下真实拍摄的图像，其实际上是用于叠加生成图 1 中的无噪声图像的上百张副本之一。...{\bf{Z}}_S ZS 为一个 3D 块，所包含的每个 2D 块的左上角坐标由集合 S S S 来定义。...为了表示每个 3D 块中的参考块，我们会在相应的坐标下添加 R R R (Reference) 的标识，即 x R x_R xR。...虽然前面已经减少了参考块的数量，但是进行全图全搜索的复杂度还是很高的，所以我们限制最大的搜索窗口为 N S × N S N_S\times N_S NS×NS，其中心为参考块的左上角坐标 x R...所有的包括 Step1 和 Step2 所使用的 3D 协同变换都为可分离的正交变换，这样该 3D 变换就可分解为各个相似块独自的 2D 变换以及相似块之间的 1D 变换。
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。...angle=30, box=T,type="p", xlab = xlab, ylab = ylab, zlab = zlab,main = "3D
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
