RColorBrewer是一个R包,使用http://colorbrewer2.org/这个网站提供的颜色.我们画一个包括八个box的boxplot时,或者在x-y散点图上画六条线时,该怎样选择颜色呢?这个包就可以帮你. =======哪些颜色系可以使用?=======让我们先看看RColorBrewer给我们提供了哪些颜色系.将如下代码写进test.R并运行.(运行方式:R CMD BATCH test.R)### Load the package or install if not pres

ethereal是目前网络上开源的一款功能强大的以太网抓包工具,该软件可以监听异常封包,检测软件封包问题,从网络上抓包,并且能对数据包进行分析,从而帮助用户解决各种网络故障,更加方便查看.监控TCP session动态等等.ethereal抓包工具需要一个底层的抓包平台,在Linux中是采用Libpcap函数库抓包,在windows系统中采用winpcap函数库抓包.软件基本类似于tcpdump,但ethereal还具有设计完美的GUI和众多分类信息及过滤选项.用户通过ethereal,同时将网

JDK概述 JDK(Java Development Kit)是Sun Microsystems针对Java开发员的产品.自从Java推出以来,JDK已经成为使用最广泛的Java SDK(Software development kit). JDK 是整个Java的核心,包括了Java运行环境(Java Runtime Environment),一堆Java工具和Java基础的类库(rt.jar).不论什么Java应用服务器实质都是内置了某个版本的JDK.因此掌握 JDK是学好Java的第一步.

发现vim写erlang代码语法缩进都不对,后来发现vim是7.0的,vim7.3开始才对erlang这块进行了支持,所以升级vim git上下载源码包,然后一系列配置安装 http://www.2cto.com/os/201212/176537.html http://www.linuxidc.com/Linux/2011-04/34594.htm ./configure --enable-netbeans --enable-multibyte --enable-fontset --with-

参考视频:http://v.youku.com/v_show/id_XNDY4NTM4NzY0.html 好的,在我们默认的centos6的操作系统中使用的python2,我们一般会再去安装一个python3.我的环境就是python 和python3都有,python -V就是python2.6的版本. 我们需要下载vim进行重新编译安装,我们可以从官网下载源码包.这里就是我下载的vim包: 在编译安装之前,我们还需要安装python-devel的包,这个yum install python-

Table of Contents Latex学习与使用 简介 文档结构 排版 表格 图片 公式 索引 简介 Latex(发音lay-tek)是一个用来产生专业文档的系统,但它并不是一个单词处理器.它是一个适合用来生产结构化的文件以及排版公式的工具. Latex基于Tex, 是由Donald Knuth发明的高质量数字排版系统.Latex与Microsoft Word不同,他们有着不同的工作方式.Microsoft Word是"What You See Is What You Get"

https://www.cnblogs.com/yeungchie/ 一般工艺库下的"技术文件"有 tech.db 和 techfile.tf , Packet 是 display.drf 中的"颜色包" 其中 tech.db 称为 Reference Technology Libraries (参考技术库) tech.db 和 techfile.tf 一起称为 Local Technology Library (本地技术库) techfile.tf 内为自然语言,

// RColorBrewer包介绍 RColorBrewer包提供了3套很好的配色方案.用户只需要指定配色方案的名称,就可以用包中的brewer.pal()函数生成颜色.这3套配色方案包括: 连续型Sequential(连续的):生成一系列连续渐变的颜色,通常用来标记连续型数值的大小. 离散型Diverging(离散的):生成用深色强调两端.浅色标示中部的系列颜色,可用来标记数据中的离群点. 极端型Qualitative(定性的):生成一系列彼此差异比较明显的颜色,通常用来标记分类数据. 在使

eclipse安装其他颜色主题包: 用Help-Install new software安装的时候,work with的URL是 http://eclipse-color-theme.github.com/update 如下图:

创建新项目 退出项目 怎样区别虚拟环境和系统环境? 虚拟环境和系统环境切换:进入项目切换解释器 切换项目 创建python目录和文件 代码运行方式一: 还可以这样执行代码方式二: 文件的剪切.复制.删除 设置字体大小.颜色与背景颜色 主题颜色,字体颜色设置 手动安装相关第三方模块方法: 方式一:代码安装 安装太慢:解决方式 查看安装包明细 第二种方式:

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

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

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网

https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

R语言颜色综合运用与色彩方案共享 小魔方 EasyCharts 2016-11-21 今天这篇主要讲解R语言颜色综合运用,主要跟大家介绍如何提取那些专业色彩包中的颜色搭配用于在基础绘图系统和高级绘图系统中共享. 其实无论是R语言的预设配色系统.自定义颜色表还是哪些专属配色包,我们所使用(或者R语言识别的)的仅仅就是一组字符向量所代表的色值而已,并不神秘. 通过scales中的色彩获取函数,我们可以将专属配色主题(RColorBrewer.ggthemes)中的配色主题提取出来,以函数的形式传递给

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下]   [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据:feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata

RColorBrewer包 三类调色板:sequential / diverging / qualitative 调色板的信息可以与colorRamp / colorRampPalette结合使用 从一个极端到另一个极端,慢慢过渡呈现顺序 两边的颜色比较亮,中间的颜色比较暗,适合凸显处在极端的数值,想进行高低对比. 颜色对比鲜明,适合呈现分类变量,凸显他们的差异和对比. 在RStudio中进行: 首先是colorRamp > pal <-colorRamp(c("red",