在R中散点图的时候会经常出现,点重合比较严重的现象,这对我们寻找数据规律或者观察数据有很大的干扰. 所幸的是R中,可以用geom_jitter()函数来调整,消除点的重合. geom_jitter(mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "jitter", ..., width = NULL, height = NULL, na.rm = FALSE, show.legend = NA,

Part 3: Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List, 结合进阶1.2内容构建图形 有效的图形是: 不扭曲事实 传递正确的信息 简洁优雅 美观是为了凸显信息 而不要盖过信息 不超载信息 1 相关性图 散点图 最常用 # install.packages("ggplot2") # load package and data options(scipen=999) # turn-off scientific notation lik

1 安装 # 获取ggplot2 最容易的就是下载整个tidyverse: install.packages("tidyverse") # 也可以选择只下载ggplot2: install.packages("ggplot2") # 或者下载GitHub上的开发者版本 # install.packages("devtools") devtools::install_github("tidyverse/ggplot2") 2 快

,分为三个部分,此篇为Part1,推荐学习一些基础知识后阅读~ Part 1: Introduction to ggplot2, 覆盖构建简单图表并进行修饰的基础知识 Part 2: Customizing the Look and Feel, 更高级的自定义图形 Part 3: Top 50 Ggplot2 Visualizations - The Master List, 应用Part1.2部分知识创建进阶图形 1 理解ggplot语法 (1)对数据框类型数据进行可视化 (2)可以叠加层来不

Part 2: Customizing the Look and Feel, 更高级的自定义化,比如说操作图例.注记.多图布局等  # Setup options(scipen=999) library(ggplot2) data("midwest", package = "ggplot2") theme_set(theme_bw()) # midwest <- read.csv("http://goo.gl/G1K41K") # bkup

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.算法细节可以参考:NDT(Normal Distributions Transform)算法原理与公式推导.MATLAB  Robotics System Toolbox中的函数matchScans就是使用NDT算法来对两帧激光数据进行匹配,得到它们之间的相对变换关系. matchScans函数的用法 matchScans

前言 在这一节中,我们主要介绍如何使用python操作MySQL数据库. 准备 MySQL数据库使用的是上一节中的docker容器 “test-mysql”. Python 操作 MySQL 我们使用的IDE是 “神奇” 的 pycharm: 1. 首先新建一个python的项目,并且安装 “mysql-connector-python”. “mysql-connector-python” 是MySQL官方对于python的数据驱动,感兴趣的童鞋可以移步这里: https://dev.mysql

简介 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降维方法,通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征.主成分分析图能帮助我们直观地感受样本在降维后空间中的分簇和聚合情况,这在一定程度上亦能体现样本在原始空间中的分布情况,这对于只能感知三维空间的人类来说,不失为一种不错的选择. 再举个形象的栗子,假如你是一本养花工具宣传册的摄影师,你正在拍摄一个水壶.水壶是三维的,但是照片是二维的,为了更全面的把水壶展示给客户,你需要从不同角度拍几

转自http://www.cppblog.com/wanghaiguang/archive/2012/06/05/177627.html STL Set介绍集合(Set)是一种包含已排序对象的关联容器.多元集合(MultiSets)和集合(Sets)相像,只不过支持重复对象,其用法与set基本相同.Set 又称集合,实际上就是一组元素的集合,但其中所包含的元素的值是唯一的,且是按一定顺序排列的,集合中的每个元素被称作集合中的实例.因为其内部是通过链表的方式来组织,所以在插入的时候比vector

这是微软帮助文档中对集合(set)的解释: “描述了一个控制变长元素序列的对象(注:set中的key和value是Key类型的,而map中的key和value是一个pair结构中的两个分 量)的模板类,每一个元素包含了一个排序键(sort key)和一个值(value).对这个序列可以进行查找.插入.删除序列中的任意一个元素,而完成这些操作的时间同这个序列中元素个数的对数成比例关 系,并且当游标指向一个已删除的元素时,删除操作无效.”而一个经过更正的和更加实际的定义应该是:一个集合(set)是一

80x86中的32位CPU全面支持32位的数据.指令和寻址方式,提供了3种工作方式:是地址方式.保护方式和保护方式下的虚拟8086方式.在计算机上电或复位后,32位CPU首先初始化为是地址方式,再通过是地址方式进入32位保护工作方式.保护方式是32位CPU固有的工作方式,只有在该方式下CPU才能发挥其全部功能.在保护方式下,可通过设置控制标志使CPU转入虚拟8086工作方式. 实地址方式 实地址方式是为了与16位的8086兼容而保留的工作方式.在此方式下,可以使用32位寄存器和32位操作数,也可

0.小叙闲言 除了仪表盘控件比较常用外,还有图表也经常使用,同样网上也有非常强大的图表控件,有收费的(DEVexpress),也有免费的.但我们平时在使用时,只想简单地绘一个图,控件库里面的许多功能我们都用不到,没必要使用那么功能丰富的控件,以提高程序运行的效率和减小程序的占用空间.同时,我们自己如果能够绘制图表出来,对于程序的移植,也非常方便.对于大部分平台,相信设计方法是不会变的.废话少讲,直接上图看效果,如果觉得还不错,可以支持一下,继续往下看.源码下载地址:https://github.

最近项目在频繁的操作excel,里边涉及到很多和图表有关的东西.有时候需要使用java操作excel自带的图标,比较复杂的我们都是使用excel模板的形式实现. 除此之外,也有一些功能只需要生成对应的图标样式的图片就好,我们实现的时候主要用了两种方式,一种就是由前台生成图片base64码,然后后台解码生成图片插入到excel,但是这种方式有 一定的局限性,也就是当某些功能需要后台定时生成excel的时候,就无法获取这个图片. 于是我们采用了另一种方法,也就是是用jfreechart生成对应的图片

1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据

一.简单介绍 client缓存机制不仅能够减轻server端的压力,同一时候也能让用户在网速较慢的情况下获取良好的用户体验. 所以构建一个优秀的APP,缓存是非常重要的一个环节. 二.处理方案 client从server获取最新数据,假如是20条,同一时候将数据缓存到本地,当载入下一页数据时不仅将数据加入到内存中.还要同步到缓存中. 这样以此类推,内存中的数据和缓存的数据保持一致. 当用户又一次下拉刷新界面时,会出现两种情况: 一种是此时用户数据更改小于一页.另外一种是用户数据更改大于一页. 第

这篇文章讨论如何在基于Babylon.js的WebGL场景中,建立棋盘状的地块和多个可选择的棋子对象,在点选棋子时显示棋子的移动范围,并且在点击移动范围内的空白地块时向目标地块移动棋子.在这一过程中要考虑不同棋子的移动力和影响范围不同,以及不同地块的移动力消耗不同. 一.显示效果: 1.访问https://ljzc002.github.io/CardSimulate/HTML/TEST3tiled.html查看“棋盘测试页面”: 场景中是一个20*20的棋盘,地块随机为草地.土地.雪地,棋盘中央

set是关联容器.其键值就是实值,实值就是键值,不可以有重复,所以我们不能通过set的迭代器来改变set的元素的值,set拥有和list相同的特性:当对他进行插入和删除操作的时候,操作之前的迭代器依然有效.当然删除了的那个就没效了.set的底层结构是RB-tree,所以是有序的. stl中特别提供了一种针对set的操作的算法:交集set_intersection,并集set_union,差集set_difference.对称差集set_symeetric_difference,这些算法稍后会讲到

前提知识 写在前面,为什么num&(length - 1) 在length是2的n次幂的时候等价于num%length n - 1意味着比n最高位小的位都为1,而高的位都为0,因此通过与可以剔除位数比n最高位更高的部分,只保留比n最高位小的部分,也就是取余了. 而且用位运算取代%,效率会比较高. 基于以上几点,我们再看看hashmap中如何计算hash值得 这里吧key的hashcode取出来,然后把它右移16位,然后取异或 这里从我Google得到的信息是,int是4个字节,也就是32位,我们

今天继续分享 Python 相关的面试题,你准备好了嘛! 网络编程篇 1. 简述 OSI 七层协议 是网络传输协议,人为的把网络传输的不同阶段划分成不同的层次. 七层划分为:应用层.表示层.会话层.传输层.网络层.数据链路层.物理层. 五层划分为:应用层.传输层.网络层.数据链路层.物理层. 物理层:网线,电缆等物理设备 数据链路层:Mac 地址 网络层:IP 地址 传输层:TCP,UDP 协议 应用层:FTP 协议,Email,WWW 等 2. 三次握手.四次挥手的流程 都发生在传输层 三次握

ptrace函数:进程跟踪. 形式:#include<sys/ptrace.h> Int ptrace(int request,int pid,int addr,int data); 概述: 父进程控制子进程运行,检查和改变它的核心Image.Ptrace主要用来实现断点调试.当进程被中止,通知父进程,进程的内存空间可以被读写,父进程可以选择是子进程继续执行,还是中止. 根据ptrace的函数原形 int ptrace(int request, int pid, int addr, int d

You may choose to install spark, yarn, hive, etc one by one. [Spark] 00 - Install Hadoop & Spark But here, we will introduce how to install and configure big data environment in an automatic way. You will also understand why CDH is there. 一些资源 cdh的py