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])

最近一段时间有用markdown做笔记,其他都好,但是markdown插入图片挺麻烦的,特别是想截图之后直接插入的时候.需要首先把图片保存了,然后还要上传到一个地方生成链接才能插入.如果有个工具可以直接上传图片或者截图生成markdown可以用的链接就好了.所以决定自己下班后写一个,不过自己挺菜的,也就能用,代码完全是渣不能看...在这里把自己的思路还有其中遇到的问题记录一下. 首先需要选一个图床,我选了七牛,主要是一个是有免费的空间,加上提供了SDK,这样就能写程序上传了.语言挑了C#,因为感

原网址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bb07f83010152z0.html 在使用R做数据挖掘时,最常用的数据结构莫过于dataframe了,下面列出几种常见的dataframe的操作方法.1.查看数据 head(dataframe) # 查看数据前10行tail(dataframe) # 查看数据后10行 2.合并数据(1)data.frame(x,y)x,y是dataframe或者一列数据,x和y的行数一样,该操作得到一个新的dataframe,该dat

1. 工具选择 了解了基本python,rodeo,anaconda套件这三种工具. (1)基本python,下载安装python的最新版(目前是python3.7).注意要使用安装版.安装好后,一般系统路径会加入python的安装目录和其下的scripts.scripts里包含pip. 安装完成后,可以在cmd命令行里键入python进入python界面,也可以打开自带的python界面.在这里面就可以进行python代码编写和运行了. 如果要安装包,需要打开cmd命令行,使用pip inst

原文 win10 uwp 使用 asp dotnet core 做图床服务器客户端 本文告诉大家如何在 UWP 做客户端和 asp dotnet core 做服务器端来做一个图床工具   服务器端 从 win10 uwp 手把手教你使用 asp dotnet core 做 cs 程序 可以了解一个简单的 asp dotnet core 程序是如何搭建,下面来告诉搭建如何做一个简单的图床服务器 注意本文提供的方式不能用在正式的项目,只能在自己玩的项目使用. 创建数据库 为了简单,本文就使用内存做数

tools =>preferences=>Ipython console=>Graphics Graphics backend 中Backend 由Inline改为 Automatic 这样的话做图就会出现新的窗口,要关闭spyder后重新打开才可以.

NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包,GraphScoep 兼容 NetworkX 接口.本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在(大)图上进行分析. NetworkX 是什么 NetworkX 是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具,它内置了常用的图与复杂网络分析算法,提供了一套简单易用的图分析接口,可以方便地进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.NetworkX 的接口设计十分简洁,对于作为刚进入图算法领域的小白来说,Ne

昨天刚刚把导入数据弄好,今天迫不及待试试怎么做预测,网上找的帖子跟着弄的. 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求.但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值. 方差不变的正态分布.即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下,我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型.自回归移动平均模型( ARIMA) 包含一个

数据说明 本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id    申请者ID account_number 账户号 bad_ind            是否违约 vehicle_year      汽车购买时间 vehicle_make     汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog           五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr                  全体账户数量 age_oldest_tr     最久

0.R的介绍 R是自由软件,不带不论什么担保.在某些条件下你能够将其自由散布,用'license()'或'licence()'来看散布的具体条件. R是个合作计划.有很多人为之做出了贡献,用'contributors()'来看合作者的具体情况,用'citation()'会告诉你怎样在出版物中正确地引用R或R程序包.用'demo()'来看一些示范程序,用'help()'来阅读在线帮助文件,或用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件. 用'q()'退出R. demo(graphi

用Erlang久了,以为erlang做类似于As3,JS的图形化界面是绝对不可能的,多少次,多少次想用erlang做个炫酷的图形游戏.终于:折腾出来了结果:纯Erlang也可以做到! 因为以前接触过WxErlang,网上的资料又少,还好有wx : demo().神器,用了大约20小时的时间.代码在这里: Erlang 2048 github 欢迎大家一起玩! 框架基本流程 使用到的知识: 1. 图形化界面使用了wxErlang; 2.LAN联网使用到Erlang的分布节点互连:net_kerne

在R中多图画到一起的时候,各图间距通常默认的较远. 如下图: 1 par(mfcol=c(2,1)) 2 plot(1:100) 3 plot(1:100) 调整图片间距这时我们要用到par()函数中的两个调节边距的参数,mar()和oma(). 四个数字分别表示,下.左.上.右四个方向的内外边距,数值愈大距离越远:内外边距配合,缩减图间距. 1 par(mfcol=c(2,1),mar=c(1,4,1,1),oma=c(2,2,2,2)) 2 plot(1:100) 3 plot(1:100)

一:组件添加到工具栏 要在应用程序中应用OTGisX控件,首先要把所下载的OTGisX组件添加到.Net工程中.并将其添加到工具箱托盘中.添加方式为:在工具箱上单击右键,选择“选择项”,会出现“选择工具箱项”对话框,在“COM组件”属性页,选择浏览,找到OTGisX.ocx添加到工具箱项.这时工具箱中会出现AxOTGisForm控件.在设计应用程序界面时,可以将其拖入应用程序界面,系统会在代码中自动创建一个AxOTGisForm对象. 以管理员身份注册组件,就可以用了 二:如图 三:组件介绍 组

由于我这个破题提交了十四五遍,所以我决定写篇博客来记录一下. 这个题的题目描述是这样的 首先一看这个题我瞬间就想到了一笔画问题(欧拉回路). 对于能够一笔画的图,我们有以下两个定理. 定理1:存在欧拉路的条件:图是连通的,有且只有2个奇点. 定理2:存在欧拉回路的条件:图是连通的,有0个奇点. 求欧拉路的算法很简单,使用深度优先遍历即可.时间复杂度O(m+n) #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; ] ={}

#coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame '''plt.scatter(x,y)plt.show()

本文介绍GitHub API基础及上传文件到仓库API,并应用API将GitHub作为图床 GitHub API官方页面 GitHub API版本 当前版本为v3,官方推荐在请求头中显示添加版本标识. Accept: application/vnd.github.v3+json Postman示例如图: 请求认证 基础认证|Basic authentication shell示例: curl -u "username" https://api.github.com Postman示例如

数据展示应该是最常见的需求,我们经常利用数据做总结.用数据做分享.但是我们该如何更好地展示给我们需要展示的人,如何才能让我们的数据表达更加动人,这个值得让人思索. 说到数据表达,常用的数据展示方式无非就是纯数据数字.表格.图表这三类,但是却让很多小伙伴感到苦恼,常常出现这些情况: 自己耗时耗力整理分析了一堆大数据,结果大家就看了一眼! 看到别人超好看的图表的时候,自己也想制作,却不知道该怎么办? 为什么自己的数据展示不够高级,图表样式达不到自己的审美要求? 莫慌!今天,小编就为大家介绍的工具就可

目录 一.Typora是什么 二.研究它的原因 三.需要解决的问题 四.解决图床问题 1.下载PicGo 2.安装下载的PicGo,并根据下图所示配置(必须安装nodejs,否则插件一直是"安装中",据说最新版本的PicGo已经有提示了,我没试) 3.注册码云->创建仓库 4.创建码云私人令牌 生成令牌后要记住,关了就不能再显示了 5.配置PicGo程序 6.上一步设置默认图床和确认后,即可在上传区测试,能上传成功证明配置完成 7.Typora集成PicGo 7-1 打开Typo

1.设置图形要素的颜色 Plot函数中,使用col=参数来决定要素的颜色 如果不指定plot type,颜色加在散点上,如果指定了plot type,例如line,则颜色加在线上 其它函数,例如barplot()和histogram()也使用col=参数影响颜色 2.颜色的表示 ①颜色名 > colors() #查看所有颜色名 > plot(rnorm(1000),col="yellow") ②数值 > palette() #查看当前调色板 (缺省调色板下,1表示黑色

# _*_ coding:utf-8 _*_ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-5, 5, 0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show() 这里插入一个可能会碰到的问题: I am trying to import matplotlib like so: import matplotlib.pyplot as plt For this I have inst

作者:看看链接:https://www.zhihu.com/question/21929761/answer/164975814 可以使用: vlines(x, ymin, ymax) hlines(y, xmin, xmax) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Laplacian_Prior(x, u, b): return 1.0/(2*b)*np.exp(-abs(x - u)/b) if __name__ ==