在gis中,你如果用js来写热点图 不借助后台怎么搞,as的话比较容易有相应的类库甚至官方都有.而且用js不借助arcgis发布rest服务,(注:热点图可以借助服务的形式发布,arcgis for javascript有相应的api支持的),这个时候就比较麻烦了,首先说明下热点图是啥 热点图是以点的形式展示,通过补全周边变化颜色也会相应的调整渐变,类似于足球某个人的运动范围那种,我找了下有个heapmap可以实现heapmap.js和heapmap-arcgis.js 因为arcigs for…

你仅仅要想处理数据,<R实战>这本书就能够助你一臂之力. <R实战>的目标是让你认识R,而且可以对数据进行操作.可视化和理解.该书包含4部分16个章节8个附录. 第一部分:入门,包含5章,简述例如以下. 第一章:R简单介绍. 谈及R是什么以及R的安装,R的交互式编程和批处理编程. 第二章:创建数据集. 谈及R获取数据的方法.先介绍了R的数据结构形式,后介绍了R从文本.电子表格.Web页面.统计包(SAS.SPSS等)和数据库中获取数据的方法. 第三章:画图入门. 谈及R中绘制图形.…

http://jingyan.baidu.com/article/64d05a0240ec75de55f73bd8.html 利用Excel 2010及以上版本的"条件格式"--"色阶"功能可以制作热图(heatmap).可选用Adobe Illustrator软件加工.美化之. 这里以Excel 2010为例介绍具体步骤. 工具/原料   Excel 2010或以上版本 Adobe Illustrator 方法/步骤     在Excel中选中要做热图的全部数据…

数据结构用于存储数据,不同的数据结构对应不同的操作方法,对应不同的分析目的,应选择合适的数据结构.在处理数据时,为了便于检查数据对象,可以通过函数attributes(x)来查看数据对象的属性,str(x)函数用于查看R对象的内部结构,通过print(x)函数,显示数据对象存储的内容,该函数把数据打印到控制台上,另外,RStudio提供了一个可视化查看数据的函数View(x). 一,处理数据的函数 标量通常是常量,每一个标量都有特定的数据类型,常用的数据类型是数值类型,字符类型,逻辑类型和日期类…

k8s监控实战-grafana出图_alert告警 目录 k8s监控实战-grafana出图_alert告警 1 使用炫酷的grafana出图 1.1 部署grafana 1.1.1 准备镜像 1.1.2 准备rbac资源清单 1.1.3 准备dp资源清单 1.1.4 准备svc资源清单 1.1.5 准备ingress资源清单 1.1.6 域名解析 1.1.7 应用资源配置清单 1.2 使用grafana出图 1.2.1 浏览器访问验证 1.2.2 进入容器安装插件 1.2.3 配置数据源 1.…

快速实现是搜索帮助文档的首要目的,所以此处涉及实战的文章一概略去传统帮助文档的理论部分,直接上代码加注释! 本文将介绍R语言下利用ggplot2包制作heatmap的代码 -------------------------我是分割线------------------------------- 测试数据: 数据中的空白行.列用以分割heatmap,区别不同的数据处理,如不需要删除即可. 1.制作连续型 #引入包 library(ggplot2) library(reshape) library(…

生成测试数据 绘图首先需要数据.通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据. data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, (1:6)/10, (1:6)/10, (6:1)/10, 1:6, 6:1, 6:1, 1:6, 6:1, 1:6, 1:6, 6:1) [1] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 6.0 5.0[15] 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0…

绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数).gplots::heatmap.2等.   相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类.行列注释.Z-score计算.颜色自定义等. data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;100.1;600.0;5.2 b;…

Heatmap热图通过众多数据点信息,汇聚成直观可视化颜色效果,热图已广泛被应用于气象预报.医疗成像.机房温度监控等行业,甚至应用于竞技体育领域的数据分析. http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/forcelayout/examples/example_heatmap2d.html http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/forcelayout/examples/example_heatmap3d.ht…

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…

ggplot2包实现了基于语法的.连贯一致的创建图形的系统,由于ggplot2是基于语法创建图形的,这意味着,它由多个小组件构成,通过底层组件可以构造前所未有的图形.ggplot2可以把绘图拆分成多个面板,且能够按照顺序创建多重图形,基本上,无所不能,是R开发人员必学必会的包. ggplot2图形系统的核心理念是: 把绘图与数据分离,把数据相关的绘图与数据无关的绘图分离: 按图层作图,有利于结构化思维: 具有命令式作图的调整函数,使绘图更具灵活性,绘制出来的图形美观,同时避免繁琐细节. 使用gg…

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)…

在真实的世界中,缺失数据是经常出现的,并可能对分析的结果造成影响.在R中,经常使用VIM(Visualization and Imputation of Missing values)包来对缺失值进行可视化和插补.在使用VIM绘图时,有些绘图函数会对缺失值会自动进行插补. 缺失数据的分类: MCAR(完全随机缺失):若变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关,则数据为MCAR.. MAR(随机缺失):若变量的缺失数据与其他观测变量相关,与未观测变量无关,则数据缺失是随机缺失. NMAR…

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])…

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…

分享一个制作弦图的R包:ggbio. 以下是一个简单的使用实例,效果图和代码如下. library(GenomicRanges) set.seed(1) N <- 100 gr <- GRanges(seqnames = sample(c("chr1", "chr2", "chr3"), size = N, replace = TRUE), IRanges(start = sample(1:300, size = N, replace…

grid包是一个底层的绘图系统,能够灵活地控制图形输出的外观和布局,但是grid包不提供创建完整图形的高级绘图系统,例如,ggplot2和lattice,而是提供绘制开发这些高级绘图的基础接口,例如:定制lattice的输出,产生高水平图或非统计图,为输出添加复杂注释.在绘图时,有时候会遇到这样一种情景,客户想把多个代表不同KPI的图形分布到同一个画布(Page)上,而且每一个图形都是单独绘制的.对于这种需求,可以使用grid包来实现,grid包能把图形逐个地添加到画布中,并按照业务的需求,把图…

线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵. 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示. profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5" 读入数据 profile_text <…

作为一个新世纪有思想有文化有道德时刻准备着的屌丝男青年,在现在这样一个社会中,心疼我大慢播抵制大百度的前提下,没事儿上上网逛逛YY看看斗鱼翻翻美女图片那是必不可少的,可是美图虽多翻页费劲!今天我们就搞个爬虫把美图都给扒下来!本次实例有2个:煎蛋上的妹子图,某网站的rosi图.我只是一个学习python的菜鸟,技术不可耻,技术是无罪的!!! 煎蛋: 先说说程序的流程:获取煎蛋妹子图URL,得到网页代码,提取妹子图片地址,访问图片地址并将图片保存到本地.Ready? 先让我们看看煎蛋妹子网页: 我们…

第一章 R简单介绍 本章概要 1安装R 2理解R语言 3执行R程序 本章所介绍的内容概括例如以下. 一个典型的数据分析步骤如图1所看到的. 图1:典型数据分析步骤 简而言之,现今的数据分析要求我们从多种数据源中获取数据.数据合并.标注.清洗和分析.而且把分析的结果进行展示,形成报告或者系统.辅助决策.R可以满足现今数据分析的要求. 为什么用R? R是一个适合统计分析和画图的环境与语言.它是开源.免费的.获得世界范围社区支持. 统计分析和画图工具已经非常多了.比如:SPSS.SAS.Excel,S…

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…

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是<DL4J实战>系列的第六篇,咱们继续夯实基本功,这次学习的是如何更加形象完整的展示训练过程:图形化页面,效果如下图所示: 接下来选择一个已有的子工程,为其增加图形化界面的效果,我这里选的是<DL4J实战之三:经典卷积实例(LeNet-5)>一文中的simple-convolution子工程 总的来说本篇由以下内容构成:…

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…

在实际分析数据之前,必须对数据进行清理和转化,使数据符合相应的格式,提高数据的质量.数据处理通常包括增加新的变量.处理缺失值.类型转换.数据排序.数据集的合并和获取子集等. 一,增加新的变量 通常需要根据数据框中的现有列,按照特定的公式.业务逻辑,向数据框中新增变量,常用的操作符是: 算术运算符是:+ - * /,求模(%%),整除(%/%), 比较运算符是:不等是 !=,相等是 ==, 逻辑运算符与(&).或(|)和非(!). 举个例子,有数据框mydata mydata<-data.fr…

文本表是显示数据的重要图形,一个文本表按照区域划分为:列标题,行标题,数据区,美学特征有:前景样式.背景央视.字体.网格线等. 一,使用ggtexttable绘图文本表 载入ggpubr包,可以使用ggtexttable绘制文本表: library(ggpubr) 1,基本函数 绘制一个文本表,用到7个基本函数: ggtexttable():用于绘制文本表, ttheme():用于设置表的样式, rownames_style(), colnames_style(), tbody_style():…

grid包是R底层的图形系统,可以绘制几乎所有的图形.除了绘制图形之外,grid包还能对图形进行布局.在绘图时,有时候会遇到这样一种情景,客户想把多个代表不同KPI的图形分布到同一个画布(Page)上,而且每一个图形都是单独绘制的.对于这种需求,可以使用grid包来实现,grid包能把图形逐个地添加到画布中,并按照业务的需求,把图形摆放到合适的位置上去.在布局完成之后,把图形绘制出来. 一,grid包概述 grid包不仅可以输出图形,还可以产生可编辑的图形组件,这些图形组件可以被复用和重组,并能…

这个标题有点长,乍一看这么个标题你可能没明白啥意思,且听我慢慢道来. 公司的项目中新增了一个“心动” 的功能,用户初次使用时需要给一个引导页,就是下面图中的这个样子(这就是做完之后的效果了). 在上图中整体实现的时候使用的是popUpWindow. 该popupWindow整体使用相对布局,里面再用一个相对布局布局嵌套了三个TextView:"啊哦....pass" 用一个TextView,中间灰色的上传头像的提示用了一个TextView,底部“我知道了” 也是一个TextView.…

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 |…