一.基于 Doxygen或 lxr 的API形式的文档系统. 二.基于CodeViz, CodeViz是<Understanding The Linux Virtual Memory Manager>的作者 Mel Gorman 写的一款分析C/C++源代码中函数调用关系的open source工具(类似的open source软件有 egypt.ncc).属于编译器级别的分析工具. 三.基于cflow.dot(即graphviz)等系列软件.属于源码直接解析类的分析工具. 四.基于egypt

本文链接:http://codingstandards.iteye.com/blog/840055 用途说明 Graphviz (Graph Visualization Software的缩写)是一个由AT&T实验室启动的开源工具包,用于绘制DOT语言脚本描述的图形.它也提供了供其它软件使用的库. Graphviz是一个自由软件,其授权为Common Public License.其Mac版本曾经获得2004年的苹果设计奖.Graphviz包括很多命令行工具,dot命令是一个用来将生成的图形转换

在项目中总是希望页面上各处的文字,颜色,字体大小甚至各个视图控件布局都能够在发版之后能够修改以弥补一些前期考虑不周,或者根据统计数据能够随时进行调整,当然是各个版本都能够统一变化.看到这样的要求后,第一反应是这样的页面只能改成H5,或者尝试使用React Native来应对这种要求. 既然UIStackView已经提供了一种既先进又简洁的布局思路,为何不通过制作一个类似VFL这样的DSL语言来处理布局.这样不就能够通过下发一串DSL字符串的方式来进行内容样式甚至布局的更换,不用跟版,还能使多版本

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图

无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> qqnorm(w);qqline(w)

假设我们现在有CC,CG,GG三种基因型及三种基因型对应的表型,我们现在想要画出不同的基因型对应表型的棒状图及误差棒.整个命令最重要的就是最后一句了,用arrows函数画误差棒.用到的R语言如下: data<-read.csv("E:/model/data.csv",sep=" ",header=T)#导入数据data mean_CC<-mean(data[,1])#计算CC基因型对应的表型的平均值 mean_GG<-mean(data[,2])

图一: 图二: Spring工作流程描述         1. 用户向服务器发送请求,请求被Spring 前端控制Servelt DispatcherServlet捕获:       2. DispatcherServlet对请求URL进行解析,得到请求资源标识符(URI).然后根据该URI,调用HandlerMapping获得该Handler配置的所有相关的对象(包括Handler对象以及Handler对象对应的拦截器),最后以HandlerExecutionChain对象的形式返回:    

R语言分高水平作图函数和低水平作图函数 高水平作图函数:可以独立绘图,例如plot() 低水平作图函数:必须先运行高水平作图函数绘图,然后再加画在已有的图上面 第一种方法:plot()函数 > sales<-read.csv("dailysales.csv", header=TRUE) #读取文件和列名 > plot(sales$units~as.Date(sales$date,"%d/%m/%y"), #修改日期格式 + type="l

R语言中有很多现成的R包,可以绘制venn图,但是最多支持5组,当组别数大于5时,venn图即使能够画出来,看上去也非常复杂,不够直观: 在实际的数据分析中,组别大于5的情况还是经常遇到的,这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化 比如下面这个例子: 来源于该链接  https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagram

本博文是是博主在学习数据结构图的这一章知识时做的一些总结,代码运行环境:visual studio2017 纯C语言 ,当然掌握了方法,你也可以试着用其它的语言来实现同样的功能. 下面的程序主要实现了对有向图,有向网,无向图,无向网,无向图的深度优先遍历,广度优先遍历,有向无环图的拓扑排序功能等. 主要代码实现如下: #pragma once #include<stdio.h> #include"stdlib.h" #define ElemType char #define

在gis系统中往往需要在一个时间间隔内把图形动态播放出来,比如2000年到现在地震变化啊,海啸的变化,在flex中这种展现方式需要后台rest服务相结合,要建立有时间点的图层,arcgis发布要选timeinfo属性,如果我们不用后台,数据格式是json或者xml形式应该怎么做呢,在flex中还有帧动画这个东东,在javascript应该怎么写呢,因为这个表现形式要以数据做支持,而且要在一个地图底图上叠加不断展现,现有javascript动画库是用不上了,很多都是css动画和canvas(htm

实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图.这通常不是我们想要的.为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式. 对数转换 为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Grp_1, Grp_2, Grp_3, Grp_4),矩阵中的值代表基因表达FPKM值. data <- c(rnorm(5,mean=5), rnorm(5,mean=20), rnorm(5, mean=100), c

脸谱图和星图类似,但它却比星图可以表示更多的数据维度.用脸谱来分析多维度数据,即将P个维度的数据用人脸部位的形状或大小来表征.脸谱图在平面上能够形象的表示多维度数据并给人以直观的印象,可帮助使用者形象记忆分析结果,提高判断能力,加快分析速度.目前已应用于多地域经济战略指标数据分析,空间数据可视化等领域. 脸谱图一般采用15个指标,各指标代表的面部特征为: 1 脸的高度 2脸的宽度3 脸型4嘴巴厚度  5, 嘴巴宽度6 微笑7 眼睛的高度8 眼睛宽度 9 头发长度 10 头发宽度11头发风格12

原创/朱季谦 图数据库是一项比较前沿而逐渐热门的技术,是NoSql数据库的一种,它应用图形理论存储实体之间的关系信息,最主要的组成有两种,结点集和连接结点的边.常见的图数据库有Neo4j,JanuasGraph,Tigergraph等,其中,Gremlin是一种操作图数据库的图语言,它是Apache ThinkerPop框架下的图遍历语言,是声明式的也是声明式的. 那么HugeGraph又是什么呢? 根据官网上的介绍,HugeGraph是一款易用.高效.通用的开源图数据库系统(Graph Dat

目标:利用R语言统计描绘50组实验对比结果 第一步:导入.csv文件 X <- read.table("D:abc11.csv",header = TRUE, sep = ",") 第二步:绘图 ggplot(X, aes(x = aaa, y = bbb)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") + labs(x = "横坐标标题", y = "纵坐标标题&q

将上篇得到的灰度图转换为二值图,读取像素数据,低于某一值置0,否则设置为255,为得到更好的效果不同图片应采用不同的值 /* 2015年6月2日11:16:22 灰度图转换为二值图 blog:http://www.cnblogs.com/wd1001/ */ #include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<stdlib.h> /* 位图头结构 */ #pragma pack(1) typedef struct tagBITMA

与直方图相比,茎叶图更能细致的看出数据分布情况! 代码: > x<-c(25, 45, 50, 54, 55, 61, 64, 68, 72, 75, 75,+ 78, 79, 81, 83, 84, 84, 84, 85, 86, 86, 86,+ 87, 89, 89, 89, 90, 91, 91, 92, 100)> stem(x) The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 2 | 5 3 | 4 | 5 5 |

1.箱型图 boxplot()函数 > metals<-read.csv("metals.csv",header=TRUE) #读取文件和列名 > boxplot(metals, #数据集 + xlab="Metals", #设置X轴标题 + ylab="Atmospheric Concentration in ng per cubic metre", #设置Y轴标题 + main="Atmospheric Metal

可以发现没有调试运行代码时是无法查看代码图的,可以在某行加一个断点,如下图,并开始debug调试: 这时,就会在代码调试工具栏看到代码图按钮,点击它: 右边就会出现代码图了: 这下就方便多了. 不仅适用于c#,fortran也适用,感觉特棒. 最近有听说有Scientific Toolworks Understand分析代码更好使:http://www.cnblogs.com/jingmi/p/5692779.html

首先把测试数据存储到文件中方便调用.数据矩阵存储在line_data.xls和line_data_melt.xls文件中 (直接拷贝到文件中也可以,这里这么操作只是为了随文章提供个测试文件,方便使用.如果你手上有自己的数据,也可以拿来用). profile = "Pos;H3K27ac;CTCF;Enhancer;H3K4me3;polII -5000;8.7;10.7;11.7;10;8.3 -4000;8.4;10.8;11.8;9.8;7.8 -3000;8.3;10.5;12.2;9.4