R在一张图中画出直方图,箱线图,QQ图

2024-08-29

R & ggplot2 & Excel绘图（直方图/经验分布图/QQ图/茎叶图/箱线图）实例

持续更新~ 散点图条形图文氏图饼图盒型图频率直方图热图 PCA图 3D图火山图分面图分面制作小多组图地图练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

python—networkx：在一张图中画出多个子图

通过plt.subplot能够在一张图中画出多个子图 #coding: utf-8 #!/usr/bin/env python """ Draw a graph with matplotlib. You must have matplotlib for this to work. """ __author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""

【R作图】lattice包，画多个分布柱形图，hist图纵轴转换为百分比

一开始用lattice包,感觉在多元数据的可视化方面,确实做得非常好.各种函数,可以实现任何想要实现的展示. barchart(y ~ x) y对x的直方图 bwplot(y ~ x) 盒形图 densityplot(~ x) 密度函数图 dotplot(y ~ x) Cleveland点图(逐行逐列累加图) histogram(~ x) x的频率直方图 qqmath(~ x) x的关于某理论分布的分位数-分位数图 stripplot(y ~ x) 一维图,x必须是数值型,y可以是因子 qq(y

haploview画出所有SNP的LD关系图

有时候我们想画出所有SNP的LD关系图,则需要在命令行添加“-skipcheck”命令行,如下所示: java -jar Haploview.jar -skipcheck -n -pedfile 800kb1.ped -info 800kb1.info -png -out 800kb 这样就不需要经过haploview的过滤标准了. 如果只想过滤某个标准,则可参看下来参数 -skipcheck Skip all the genotype data quality checks and uses

AE常用代码（标注要素、AE中画带箭头的线、如何获得投影坐标、参考坐标、投影方式、FeatureCount注意事项）

手上的电脑已经用了将近三年了,想入手一台Surface Pro,所以计划着把电脑上的资料整理下,部分资料打算发到博客上来,资料有同事.也有自己的.也有来自网络的,来源途径太多,也没法详细注明,请见谅! 要素标注: 在Engine中,有一个很好的接口IGraphicsContainer,这个接口就是desktop中的临时图层,所以,要是完成一个标注功能的系统,这个接口就非常有用了.可以通过IMap.IActiveView等接口得到IGraphicsContainer,通过 IGraphicsCon

wpf 在不同DPI下如何在DrawingVisual中画出清晰的图形

环境Win10 VS2017 .Net Framework4.7.1 本文仅讨论在DrawingVisual中进行的画图. WPF单位,系统DPI,显示器DPI三者的定义及关系 WPF单位:一种与设备无关的单位,以1/96逻辑英寸为一个单位,也就是说如果将一个对象的长度设为96,那么在任何设备上WPF都会试图将其显示为1逻辑英寸长. 系统DPI:将多少个显示器的像素点定义为1逻辑英寸,默认是96个点在win10中,图中所设置的 100%即为96DPI; 125%即为120DPI; 15

53张牌中找出缺少的牌的花色和点数--raid3,4,5,6的容错原理

一副扑克牌,抽出一张,要求找出抽出的牌的点数和花色. 算法的主要思想就是用异或运算来确定丢的牌的花色.四种花色分别如下表示:红桃用1(二进制0001)表示,黑桃用2(二进制0010)表示,黑桃用4(0100)表示,方块用8(1000)表示,这样当同一点数的四个花色都齐全的话,则四种花色异或的结果再与15(1111)异或之后,结果为0.如果确实一种花色,则三张存在的牌的花色值异或后与15异或所得的结果为抽出的花色的值.比如说:抽出的花色为红桃,则0010^0100^1000^1111=0001,正

如何在canvas中画出一个太极图

先放一个效果图: 代码如下 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> </head> <body> <canvas width="600px" height="600px" id="canvas"></canvas&

R画柱形图和箱线图

数据格式如下 gene_id Sham-1 Sham-2 Sham-3 Sham-4 Sham-5 Rep-1h-1 Rep-1h-2 Rep-1h-3 Rep-1h-4 Rep-1h-5 Rep-3h-1 Rep-3h-2 Rep-3h-3 Rep-3h-4 Rep-3h-5 Rep-6h-1 Rep-6h-2 Rep-6h-3 Rep-6h-4 Rep-6h-5 Rep-12h-1 Rep-12h-2 Rep-12h-3 Rep-12h-4 Rep-12h-5 Rep-24h-1 Rep-2

Python统计分析可视化库seaborn(相关性图，变量分布图，箱线图等等)

Visualization of seaborn seaborn[1]是一个建立在matplot之上,可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库.Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分,有助于帮人们更近距离了解所研究的数据集.无论是在kaggle官网各项算法比赛中,还是互联网公司的实际业务数据挖掘场景中,都有它的身影. 在本次介绍的这个项目中,我们将利用seaborn库对数据集进行分析,分别展示不同类型的统计图形. 首先,我们将导入可视化所需的所有必要包,我

Highcharts 丢失值区域图；Highcharts 反转x轴与y轴；Highcharts 曲线区域图；Highcharts 区间区域图；Highcharts 使用区间和线的区域图

Highcharts 丢失值区域图 chart 配置将 chart 的 spacingBottom 属性设置为 30.表示图表间的间隔区间. var chart = { type: 'area', spacingBottom: 30 }; 实例文件名:highcharts_area_missing.htm <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Highcharts 教程 | 菜鸟教

matplotlib中在for中画出多张图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, axes = plt.subplots(2, 2) def showim(): for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].plot(np.random.randint(10,size=10)) # 为每个子图添加标题 axes[i,j].set_title("picture "+str(i)+" "+s

Latex中画出函数文件的调用关系拓扑图

流程图,思维导图,拓扑图通常能把我们遇到的一些复杂的关系结构用图形的方式展现出来.在Latex中要想画这样的拓扑图,有一个很好用的绘图工具包 pgf/tikz . 1.pgf/tikz的安装:pgf/tikz 绘图工具用到的宏是 \usepackage{tikz} .如果你的Latex并不带有这个宏包,那就需要参考[1]中进行安装.也可以直接下载使用带有这个宏包的新版本 CTeX_2.9.2.164_Full. 2.pgf/tikz的使用:参考[2]pgf/tikz使用说明,这里详细介绍了pgf

如何在Visio 2007中画接口和实现类的关系图

http://blog.sina.com.cn/s/blog_53fc9db50100as5o.html 在Visio图形元素上,点击右键,选择“形状显示选项”,将“实现链接”选中,这个时候,类图形元素上会出现一个黄点,拖动这个黄点,连接到表示接口的图形元素上.实现类和接口之间的关系就自动出来了.

使用Qt画出直方图和分位数图

https://blog.csdn.net/gudanai/article/details/72136420

winform 根据两点求出线上所有点及画出这条线

找出所有点: 根据斜率按照一个方向递增,求出对应的另一个方向的整数值. Point pStart = new Point(0, 2); Point pEnd = new Point(8, 2); //定义线上的点 List<Point> linePoint = new List<Point>(); //定义x坐标的大小 Point pointMaxX = new Point(); Point pointMinX = new Point(); //给x坐标大的点和小的点赋值 if (

机器学习进阶-图像特征sift-SIFT特征点 1.cv2.xfeatures2d.SIFT_create(实例化sift) 2. sift.detect(找出关键点) 3.cv2.drawKeypoints(画出关键点) 4.sift.compute(根据关键点计算sift向量)

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None) 找出图像中的关键点参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute

R数据分析：如何给结构方程画路径图，tidySEM包详解

之前一直是用semPlot这个包给来进行结构方程模型的路径绘制,自从用了tidySEM这个包后就发现之前那个包不香了,今天就给大家分享一下tidySEM. 这个包的很大特点就是所有的画图原始都是存在数据框中的,这样以来我们就可以像编辑excel一样改变图中元素的位置,非常的个性化. 例子说明画图之前我们需要有一个画图的对象fit,也就是你的拟合成功的SEM模型第二步是要将这个对象的图中的可以编辑的节点通过get_nodes(fit)得到,或者通过get_edges(fit)得到可以编辑的边

樱花的季节，教大家用canvas画出飞舞的樱花树

又到了樱花的季节,教大家使用canvas画出飞舞的樱花树效果. 废话少说,先看效果. 演示效果地址:http://suohb.com/work/tree4.htm 查看演示效果第一步,我们先画出一棵树的主体. 我画树的使用的原理是,定义一个起始点,从这个点开始,向一个角度移动一段距离.得到另一个点. 画出一条线连接两个点. 以新得到的点,依旧向这个角度,移动一段距离.得到第三个点,连写第二第三个点. 以此类推.一定步长之后,就得到一条射线. 我们根据自然界中的真实树的情况,这条线越来越细,直到

Vue中使用ECharts画散点图加均值线与阴影区域

[本文出自天外归云的博客园] 需求 1. Vue中使用ECharts画散点图 2. 在图中加入加均值线 3. 在图中标注出阴影区域实现实现这个需求,要明确两点: 1. 知道如何在vue中使用echarts 2. 要知道如何在echarts散点图中画均值线和阴影区域在下面的代码option对象的series属性中用到了markLine和markArea,标注最值用到了markPoint. 所以去官方文档搜索标线.标点.标图的关键字要搜mark. 如何在vue中使用echarts见文末. 需要

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-轮廓检测 1.cv2.cvtColor(图像颜色转换) 2.cv2.findContours(找出图像的轮廓) 3.cv2.drawContours(画出图像轮廓) 4.cv2.contourArea(轮廓面积) 5.cv2.arcLength(轮廓周长) 6.cv2.aprroxPloyDP(获得轮廓近似) 7.cv2.boudingrect(外接圆)..

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method) # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

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