1 图论概述 1.1 发展历史 第一阶段: 1736:欧拉发表首篇关于图论的文章,研究了哥尼斯堡七桥问题,被称为图论之父 1750:提出了拓扑学的第一个定理,多面体欧拉公式:V-E+F=2 第二阶段(19~20世纪): 1852: Francis Guthrie提出四色问题 1856: Thomas P. Kirkman & William R.Hamilton研究了哈密尔顿图 1878: Alfred Kempe给出给出四色定理证明 1890: 希伍德(Heawood)推翻原有四色定理证明 1

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

一张图彻底搞懂JavaScript的==运算 来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21650547 PS:最后,把图改了一下,仅供娱乐 : ) 大家知道,==是JavaScript中比较复杂的一个运算符.它的运算规则奇怪,容易让人犯错,从而成为JavaScript中“最糟糕的特性”之一. 在仔细阅读了ECMAScript规范的基础上,我画了一张图,我想通过它你会彻底地搞清楚关于==的一切.同时,我也试图通过此文向大家证明==并不是那么糟糕的东西,它很容易掌握,甚至看起

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议

前两天去听了一下搞代数几何的Dino Lorenzini在交大的两场讲座(“On Laplacian Of Graphs and Generalization”,“Riemann-Roch Theorem for graphs and generalizations”),在此将笔记整理一下.$\newcommand \diag{\mathrm{diag}} \newcommand\Z{\mathbb{Z}} \newcommand\Pic{\mathrm{Pic}} \newcommand\im

[背诵手记]Matrix Tree定理和一些推广 结论 对于一个无向图\(G=(V,E)\),暂时钦定他是简单图,定义以下矩阵: (入)度数矩阵\(D\),其中\(D_{ii}=deg_i\).其他=0 邻接矩阵\(A\),其中\(A_{ij}=[\exist e=(i,j)]\).其他=0 (*******wait!*******) 关联矩阵\(B\),其中\(B_{ij}=[\exist e_i=(a,b)](-1)^{[a>b]}\).其他=0(后面会用到) 拉普拉斯矩阵\(L=D-A\)

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

前几章对R语言的运行原理.基本语法.数据类型.环境部署等基础知识作了简单介绍,本节将结合具体案例进行验证测试. 案例场景:从互联网下载全国三甲医院数据,以地图作为背景,展现各医院在地图上的分布图.全国三甲医院数据来源 http://www.wxmp.cn/cms/detail-51610-23480-1.html  目录: map包研究 效果图 数据清洗 R开发 R脚本部署 map包研究: CRAN上地图的一个常用包就是maps (https://cran.r-project.org/web/p

大家知道,JavaScript中的==是一种比较复杂运算,它的运算规则很奇怪,很容易让人犯错,从而成为JavaScript中“最糟糕的特性”之一. 在仔细阅读ECMAScript规范的基础上,我画了一张图,我想等你理解了这张图后,会彻底地弄懂关于==运算的一切.同时,我试图通过此文向大家证明==并不是那么糟糕的东西,它很容易掌握,甚至看起来很合理,并没那么糟糕. 先上图: 图1 == 运算规则的图形化表示 ==运算规则的精确描述在此:The Abstract Equality Compariso

第三章 图形入门 本章概要 1 创建和保存图形 2 定义符号.线.颜色和坐标轴 3 文本标注 4 掌控图形维数 5 多幅图合在一起 本章所介绍内容概括例如以下. 一图胜千字,人们从视觉层更易获取和理解信息. 图形工作 R具有很强大的画图功能.看以下代码. > attach(mtcars) > plot(wt, mpg) > abline(lm(mpg~wt)) > title("Regression of MPG on Weight") > detach(

第二章  创建数据集 本章概要 1探索R数据结构 2使用数据编辑器 3数据导入 4数据集标注 本章所介绍内容概括例如以下. 两个方面的内容. 方面一:R数据结构 方面二:进入数据或者导入数据到数据结构 理解数据集 一个数据集通常由一个表格组合而成,行表示观測,列表示变量. 病人的数据集如表1所看到的. 表1 病人数据集 数据集可以反映数据结构.数据类型和内容. 数据结构 R数据结构如图2所看到的. 图2:R数据结构 数据结构即数据的组织方式.R数据结构包含向量.矩阵.数组.数据框和列表等. R向

问题在文章的最后,大致说来就是折线图,如果点的个数大于3个的时候,不是所有的点都显示对应的值的,这是为什么呢,本来以为是小问题,但两天了还没找到原因) 将前两天的折线图代码做了小量修改,形成一个类似于这样的功能(类似web页面的含有查询条件以及数据列表的功能): 页面布局: 页面A,页面B:页面A中只有一个按钮,B中有输入框和提交按钮,输入框用来输入数据. 业务流程: 1.点击A中的按钮,进入B中,此时B中没有输入数据,所以B中默认显示设置好的一个折线图, 2.在B的输入框中输入一系列以"逗号&

折线图的实现分为下边几个步骤: 1.第一步:数据的准备 XYMultipleSeriesDataset mDataset = new XYMultipleSeriesDataset(); XYSeries series1 = new XYSeries("第一条线"); series1.add(1, 7); series1.add(2, 9); series1.add(3,12); series1.add(4, 5); mDataset.addSeries(series1); XYSer

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/ZEjaxDifNATeV8fO4krOIQ更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理.建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢! 一 R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划 二 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 :测序结果的数据质控及

一. 实训内容 利用R语言对Java项目程序进行调用,本实验包括利用R语言对java的.java文件进行编译和执行输出. 在Java中调用R语言程序.本实验通过eclipse编写Java程序的方式,调用R语言的脚本文件进行传值运算,并将执行后的结果返回给Java程序. 二. 实验课题目标 要求能在R x64 3.6.1程序中进行简单的工作空间切换功能,以及掌握基本的shell.exec()和system()函数的应用. 掌握在R语言中进行包的下载和加载的方法,以及启动Rserve服务的方法. 掌

对多个纹理进行采样 应用一张细节贴图 在线性空间中处理颜色 使用一张splat纹理 这是关于渲染的教程系列的第三部分. 前面的部分介绍了着色器和纹理. 我们已经看到如何使用单个纹理来使平坦表面看起来更加复杂. 现在我们超越了它,同时使用多个纹理. 本教程是使用Unity 5.4.0进行的,目前该版本是开放测试版. 我使用build 5.4.0b15.     混合的多张贴图 texel的解释 texel(纹理元素的简写)是纹理图形的基本单位,用于定义三维对象的曲面.3D 对象曲面的基本单位是纹理

04图与网络 1.最短路 (1) 自己写的dijstra算法 format compact; clc,clear all a=zeros(6); a(1,2)=50;a(1,4)=40;a(1,5)=25;a(1,6)=10; a(2,3)=15;a(2,4)=20;a(2,6)=25; a(3,4)=10;a(3,5)=20; a(4,5)=10;a(4,6)=25; a(5,6)=55; a=a+a' a(find(a==0))=inf %将a=0的数全部替换为无强大 pb(1:length