ymax和ymin值(在误差栏中)不出现在geompoint中 - 腾讯云开发者社区

在实际使用中，ggplot中使用的图层是以geom或者stat开头的函数创建的，但是如果查看一下这些图层函数的具体内容可以发现他们都是在封装一个layer函数。...ggplot_build函数的具体处理过程如下： layer: ggplot对象在绘制过程中，首先是使用Layer的setup_layer函数处理layer相关的数据处理，这里一般不处理数据，只是一个hook...grid::segmentsGrob函数生成的segmentsGrob绘图对象，绘制的线段的位置是由StatBoxplot变换而来的最大值和最大值决定的。...Geom的setup_data方法可以在绘制之前先处理一下数据，因为最大值和最小值只定义了线段的y坐标，没有定义线段的x坐标，所以x坐标可以根据width参数值在boxplot的x坐标两边均分，变为xmin..., coords$ymax), yend = c(coords$ymin, coords$ymax), alpha = c(NA_real_, NA_real_) ),

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R语言之可视化①误差棒

本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。...使用三种剂量水平的维生素C（0.5mg,1mg和2 mg）和两种递送方法[橙汁（OJ）或抗坏血酸（VC）]中的每一种： > library(ggplot2) > df <- ToothGrowth >...我们将绘制每组中Tooth长度的平均值。...标准差用于绘制图形上的误差线。首先，使用下面的辅助函数将用于计算每组感兴趣变量的均值和标准差。...() + geom_point()+ geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), width=.2, position

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ggplot barplot and error bars

# 水平误差线 # 这里的使用的x来计算最大值和最小值 # 同时x和y互换 dataset_summary %>% ggplot(aes( x = len, y = dose, xmin =...ggplot(aes(dose, len)) + geom_jitter(position = position_jitter(0.2), color = "darkgray") + # 这里将最大值和最小值的计算放在这里...geom_pointrange(aes(ymin = len - sd, ymax = len + sd), data = dataset_summary) # 和小提琴图合并 p2 <- ggplot...(dose, len)) + # 线的绘制，这里需要制定只有一个组 geom_line(aes(group = 1)) + # 误差bar绘制 geom_errorbar(aes(ymin...结束语关于这个误差bar的添加，主要的问题其实是计算的问题，需要max和min，如果存在分组的问题，那么就需要使用按照分组再计算max和min，然后再在aes中使用。 love&peace

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目标检测算法之YOLO系列算法的Anchor聚类代码实战

在Faster-RCNN中，Anchor都是手动设定的，YOLOv2使用k-means聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析，尝试找到合适尺寸的Anchor。...另外作者发现如果采用标准的k-means聚类，在box的尺寸比较大的时候其误差也更大，而我们希望的是误差和box的尺寸没有太大关系。...所以通过IOU定义了如下的距离函数，使得误差和box的大小无关： Fig2展示了聚类的簇的个数和IOU之间的关系，两条曲线分别代表了VOC和COCO数据集的测试结果。...最后结合不同的K值对召回率的影响，论文选择了K=5，Figure2中右边的示意图是选出来的5个box的大小，这里紫色和黑色也是分别表示两个不同的数据集，可以看出其基本形状是类似的。...ymin = np.float64(ymin) xmax = np.float64(xmax) ymax = np.float64(ymax)

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「R」ggplot2误差棒快速指南

给直方图和线图添加误差棒准备数据这里使用ToothGrowth 数据集。它描述了维他命C对Guinea猪牙齿的生长影响。...标准差用来绘制图形中的误差棒。...(stat="identity", color="black", position=position_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len, ymax=len+...() + geom_point()+ geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), width=.2, position...color=supp)) + geom_line()+ geom_pointrange(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd)) ?

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跟着Nature学作图：R语言ggplot2分组折线图添加误差线

论文是 Environmental factors shaping the gut microbiome in a Dutch population 数据和代码的github主页链接 https:/...https://zenodo.org/record/5910709#.YmAcp4VBzic 今天的推文重复一下论文中的figure1b image.png 数据集 image.png 这里误差线的范围是平均值加减标准差...，数据提前算好，整理到csv文件中读取数据 library(readr) dat01<-read_csv("newdataset/MockData_Fig_1B_microbiome_rarefaction_datatable.csv...dat01,aes(x=nr,y=spec.nr.mn,color=Taxon))+ geom_line(size=1.5,linetype=dat01$linetype) image.png 添加误差线...=spec.nr.mn-spec.nr.sd, ymax=spec.nr.mn+spec.nr.sd), size=1.05,

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ggplot2都有哪些使用不多但是却异常强大的图层函数

这四个函数分别定义了ggplot2中的矩形图、垂直线图（线范围图）、线段图、几何多边形图。...geom_rect() geom_rect()一般用于制作自定义矩形，仅需在美学映射中指定每一个矩形在坐标系统中的左边界、右边界、下边界、上边界即可。...只需要指定x值，y轴的上下边界即可。即x,ymin,ymax。 ?...(mydata) + geom_linerange(aes(x = xstart, ymin = ymin , ymax = ymax , colour = class) , size = 1.5)...) + geom_linerange(aes(x = xstart, ymin = ymin , ymax = ymax , colour = class) , size = 1.5) + scale_colour_wsj

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跟着Nature Genetics学画图：R语言ggplot2画折线图并添加误差线

折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。...Figure3中的d图 ?...geom_errorbar(aes(ymin=value-sd, ymax=value+sd), width=0.2) ?...image.png 这样基本就做好了，接下来就是美化去掉灰色背景添加坐标轴线更改坐标轴的刻度和标签 ggplot(df,aes(x=time_point,y=value))+ geom_line...()+ geom_point()+ ylim(0,40)+ geom_errorbar(aes(ymin=value-sd, ymax=value+sd

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Classifying data with support vector machines支持向量机用于分类数据

，C将缩放边界误差，当C取值较大，误差的惩罚将变得更大，并且SVM将努力找到一个窄的边距，甚至会错误的分类更多的点。...这将是一个字典，键是他的分类，值时每个分类适合的权重。...This will show us the approximate decision boundary: 现在我们拟合支持向量机，我们将画出它的图形中每个点的输出，这将展示给我们近似的决策边界。...svm.fit(X, y) xmin, xmax = np.percentile(X[:, 0], [0, 100]) ymin, ymax = np.percentile(X[:, 1], [0, 100...(xmin, xmax),np.linspace(ymin, ymax))]) test_preds = radial_svm.predict(test_points) import matplotlib.pyplot

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构建自动车牌识别系统

在本文中我们将解释如何从头开始训练自定义对象检测模型。项目架构现在，让我们看看我们要构建的车牌识别和OCR的项目架构。 ? 在上面的架构中，有六个模块。...因此我们将从标签中获得有用的信息，例如它的边界框的对角点，分别是xmin，ymin，xmax，ymax，如图3所示，我们需要提取信息并将其保存为任何方便的格式，在这里，我将边界信息转换为CSV，随后，...现在，让我们看看如何使用Python解析信息。我使用xml.etree python库来解析XML中的数据，并导入pandas和glob。首先使用glob获取在标记过程中生成的所有XML文件。...['xmax'].append(xmax) labels_dict['ymin'].append(ymin) labels_dict['ymax'].append(ymax) 在上面的代码中...然后提取xmin，xmax，ymin，ymax并将这些值保存在字典中在第8至17行中。然后，将其转换为pandas的df，并将其保存到CSV文件中，如下所示。

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玩转数据地图系列之——地图上的迷你条形图

年的某经济度量指标（虚构）N15、N16和环比增长率Ratio。...ggplot的现有图层图形中是没有直接根据点坐标生成条形图、柱形图的，所以这里我们只能曲线救国，使用线条图和误差线来进行模拟。...,aes(x=jd+0.5,ymin=wd,ymax=wd+0.7*N16/max(N15,N16)*5),size=3,color="#FB882C",alpha=0.8) ?...,aes(x=jd+0.5,ymin=wd,ymax=wd+0.7*N16/max(N15,N16)*5),size=3,color="#FB882C",alpha=0.8)+ geom_text(aes...,aes(x=jd+0.5,ymin=wd,ymax=wd+0.7*N16/max(N15,N16)*5),size=3,color="#FB882C",width=0,alpha=0.8)+ geom_text

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『算法动手学』Python极简实现IoU

是在目标检测中常用的算法 IoU原理如上图所示，就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。我们来拆分一下任务，分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。...下面我们继续拆解任务 0.0:坐标轴的定义 OpenCV坐标器首先先看下在OpenCV中，坐标轴的定义。...原点位于图片左上角，向右为X轴正方向，向下为Y轴正方向(这一点不同于数学中定义）。...由上图可以发现以下规律:如果相交时 xmin =max(xmin1, xmin2)#相交框xmin是两个框的左上角x坐标的最大值： ymin =max(ymin1, ymin2)#相交框ymin是两个框的左上角...y坐标的最大值： xmax =min(xmax1, xmax2)#相交框xmax是两个框的右下角x坐标的最大值： ymax =min(ymax1, ymax2)#相交框ymax是两个框的右下角y坐标的最大值

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Python 极简实现 IoU

是在目标检测中常用的算法。 IoU原理如上图所示，就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。我们来拆分一下任务，分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。...下面我们继续拆解任务 1、坐标轴的定义 OpenCV坐标器首先先看下在OpenCV中，坐标轴的定义。原点位于图片左上角，向右为X轴正方向，向下为Y轴正方向(这一点不同于数学中定义）。...[2]-Boxa[0])*(Boxa[3]-Boxa[1]) S_Boxb = w*h = Boxb[2]*Boxb[3] 3、A1的表示与计算 box相交的一些情况计算相交的面积和上个问题类似，...由上图可以发现以下规律:如果相交时 xmin =max(xmin1, xmin2)#相交框xmin是两个框的左上角x坐标的最大值： ymin =max(ymin1, ymin2)#相交框ymin是两个框的左上角...y坐标的最大值： xmax =min(xmax1, xmax2)#相交框xmax是两个框的右下角x坐标的最大值： ymax =min(ymax1, ymax2)#相交框ymax是两个框的右下角y坐标的最大值

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python解析xml文件

segmented=annotation.getElementsByTagName("segmented") obj=annotation.getElementsByTagName("object") # 在obj...ymax = bndbox.getElementsByTagName("ymax")[0].childNodes[0].data print(name,bndbox,xmin,ymin,xmax...annotation 标签名 , 获取属性 for i in root: # 找到root的一级字标签也可以root[n] 获取 print(i.tag,i.text) # i.txt 表示i标签中的非标签值...>12 169 ymin>104ymin> 209 ymax>146ymax> ...> 273 ymin>333ymin> 297 ymax>354ymax>

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Matlab基本语法5

ymax):定义x轴和y轴的范围 axis(xmin xmax ymin ymax zmin zmax):定义x轴和y轴和z轴的范围 axis(xmin xmax ymin ymax zmin zmaxcmin...添加或者取消坐标轴的边框 5.坐标轴的缩放 zoom(factor):作为缩放因子进行坐标轴的缩放 zoom on/off：允许/禁止对坐标轴缩放 6.图形的拖拽 pan on/off pan xon/yon：在x...轴/y轴方向拖拽 7.数据光标 datacursormode on/off：该函数打开或者关闭数据光比功能 8.绘制直线 line(x,y) line(x,y,z):在三维坐标中画线 9.极坐标绘图 polar...13.图图例 legend() legend(‘off’):清除图例 legend(‘toggle’)：在显示和清除之间切换 14.颜色条 colorbar(‘location’) 15.文本框标注...hist():直方图，默认情况下10个直方图 area():面积图 scatter()：散点图 contour():绘制等高线图 errorbar()：误差图

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Matlab中的数据预处理-归一化(mapminmax)与标准化(mapstd)

X = mapminmax(‘reverse’,Y,PS) 5. dx_dy = mapminmax(‘dx_dy’,X,Y,PS) 对于1和2的调用形式来说，X是预处理的数据，Ymin和Ymax是期望的每一行的最小值与最大值...，FP是一个结构体成员主要是FP.ymin, FP.ymax.这个结构体就可以代替Ymin和Ymax,1和2的处理效果一样，只不过参数的带入形式不同。...代码： x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11]; mapminmax(x,0,1) fp.ymin=0; fp.ymax=1; mapminmax(x,fp) 而对于3式，在模式识别或者统计学里...，PS是训练样本的数据的映射，即PS中包含了训练数据的最大值和最小值，这里的X是测试样本，对于测试样本来说，预处理应该和训练样本一致即最大值和最小值应该是训练集的最大值与最小值。...matlab实现为： function [out]=myMapminmax(x,ymin,ymax) out=(ymax-ymin).

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4种绘制带误差线的柱形图

python100天还在继续，到第三周的时候就显得有点难啃了，笔记中很难进行很好的转述，因此就对原有的python3笔记进行补充。...不难发现，在python绘图中，都需要指定误差线的值以后，才能进行标注的，虽然我们可以使用numpy进行计算，但是这一部分不在绘图系统中，还是显得有点麻烦。...=len-se, ymax=len+se), width=.2, # 设置误差线的宽度 # （右）误差线2：使用95%置信区间 ggplot(tgc2, aes...如果要使用标准差进行标注，也需要自行使用公式（见下）计算了以后，在误差线上选择自定值进行修改。...标准误差表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。

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matlab语法 axis on,matlabaxis

比如： axis( [xmin xmax ymin ymax] )：可以设置当前坐标轴 x轴和 y轴的限制范围 axis( [xmin xmax ymin ymax zmin zmax cmin cmax...、横坐标(x-轴)的值从左到右增加，纵坐标(y-轴)的值从下到上增加 axis EQUAL 使在每个方向的数据单位都相同。...但保留由text和gtext设置的对象 axis ON 显示坐标轴上的标记、单位和格栅。其中，axis([xmin xmax ymin ymax]) 用来标注输出的图线的最大值最小值。...[xmin xmax ymin ymax]用来表示需要显示坐标的范围，xmin、xmax、ymin、ymax分别表示X、Y轴坐标最小和最大值。...如果谁知道用法… plot(x,y); % 比如x,y 是两个数组 axis([xmin xmax ymin ymax]) ％ xmin,xmax 分别设定了图中x轴上的最小值和最大值 matlab axis

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Python验证码识别

原网址: https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 大致介绍　　在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类...二值化，是将图片处理为只有黑白两色的图片，利于后面的图像处理和识别　　在OpenCV中有现成的方法可以进行灰度处理和二值化，处理后的效果： ?...= y_fd + 1 ymin = y_fd else: xmax = max(xaxis) xmin = min(xaxis) ymax = max(yaxis) ymin...= min(yaxis) #ymin,ymax=sort(yaxis)return ymax,ymin,xmax,xmindef detectFgPix(im,xmax): '''搜索区块起点...创建out_img文件夹　　　　2、python3 filename 　　　　3、二值化、降噪等各个阶段的图片将存储在out_img文件夹中，最终识别结果会打印到屏幕上代码详见阅读原文。

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Tensorflow2——图像定位

图像定位 1、单张图片图像定位 2、随意尺度图片定位 3、批量图片定位一级目录给定一副图片，我们要输出四个数字（x,y,w,h），图像中某一个点的坐标（x,y），以及图像的宽度和高度，有了这四个数字...158) plt.imshow(img) rec=Rectangle((xmin,ymin),(xmax-xmin),(ymax-ymin),fill=False,color="red") #最下角的值就是...(img) rec=Rectangle((xmin,ymin),(xmax-xmin),(ymax-ymin),fill=False,color="red") #最下角的值就是xmin,ymin ax...里面包含x的最小值，x的最大值，y的最小值，y的最大值 ?...=Rectangle((xmin,ymin),(xmax-xmin),(ymax-ymin),fill=False,color="red") #最下角的值就是xmin,ymin ax=plt.gca

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R tips: ggplot图层编写

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