# sample data d <- data.frame(expand.grid(x=letters[1:4], g=factor(1:2)), y=rnorm(8)) # Figure 1a, 1b, and 1c. ggplot(d, aes(x=x, y=y, colour=g)) + opts(title="Figure 1a") + geom_line() + geom_point() ggplot(d, aes(x=x, y=y, colour=g, group=g…

想做一个简单的分组折线图,并添加误差棒,类似下面这样的: 用ggplot似乎很简单就能实现:ggplot+geom_errorbar+geom_line+geom_point,重点在于计算误差棒. 还是看示例数据吧: Type是转录和蛋白两个组学,Region是某个组织的不同区域.想作如上图的样子,即不同区域在两个组学的折线图分布. 计算误差需要安装Rmisc包中的summarySE函数. # summarySE 计算标准差和标准误差以及95%的置信区间. library(Rmisc) tgc…

线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵. 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示. profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 profile_text <…

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东…

GROUP BY和HAVING子句 GROUP BY子句 用于将信息划分为更小的组每一组行返回针对该组的单个结果 --统计每个部门的人数: Select count(*) from emp group by deptno; --根据部门分组,并统计 Select deptno, count(*) form emp group by deptno; select deptno, avg(sal) from emp group by deptno; --每个部门的平均工资 HAVING子句 用于指定…

sql 查询 distinc用法 distinct 和group by都需要排序,一样的结果集从执行计划的成本代价来看差距不大,但group by 还涉及到统计,所以应该需要准备工作.所以单纯从等价结果来说,选择distinct比较效率一些. 其实二者没有什么可比性,但是对于不包含聚集函数的GROUP BY操作来说,和DISTINCT操作是等价的.不过虽然二者的结果是一样的,但是二者的执行计划并不相同. 在Oracle9i中: SQL> SELECT * FROM V$VERSION; BANN…

1.概述 2.原始表 3.简单Group By 4.Group By 和 Order By 5.Group By中Select指定的字段限制 6.Group By All 7.Group By与聚合函数 8.Having与Where的区别 9.Compute 和 Compute By 1.概述 "Group By"从字面意义上理解就是根据"By"指定的规则对数据进行分组,所谓的分组就是将一个"数据集"划分成若干个"小区域",然…

GROUP BY的扩展主要包括ROLLUP,CUBE,GROUPING SETS三种形式. ROLLUP rollup相对于简单的分组合计增加了小计和合计,解释起来会比较抽象,下面我们来看看具体事例. 例1,统计不同部门工资的总和和所有部门工资的总和. SQL> select deptno,sum(sal) from emp group by rollup(deptno); DEPTNO SUM(SAL) ---------- ---------- 例2,该例中先对deptno进行分组,再对jo…

1 GROUP_CONCAT mysql> SELECT student_name, ->     GROUP_CONCAT(test_score) ->     FROM student ->     GROUP BY student_name; Or: mysql> SELECT student_name, ->     GROUP_CONCAT(DISTINCT test_score ->               ORDER BY test_score…

昨天我写了有关MySQL的loose index scan的相关博文(http://www.cnblogs.com/wingsless/p/5037625.html),后来我发现上次提到的那个优化方法中主要的目的就是实现loose index scan,而在执行计划的层面上看,Extra信息中应该是“Using index for group-by”.这样看来,可能MySQL在处理distinct时和group by用了同样的优化手段,即走索引,进行loose index scan.那么今天我研…