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

MPAndroidChart的K线图上添加均线 效果图 均线计算方法: 通常说的5日均线,10日均线,其实就是根据当前K线节点的时间维度来说的,当前每个节点代表一天,那么上面的均线就叫做日均线(几日均线),下面就统一说成几节点均线 那么5节点均线,10节点均线等等,是怎么计算出来的呢 以5节点均线为例,5节点均线是从第五根柱子开始画,一直画到最后一柱子(10节点均线就是从第10根柱子开始画,画到最后一根) 用第1.2.3.4.5个节点的收盘价之和,算出一个平均值,点在第5个节点上 用第2.3.4

当鼠标滑过,如何在折线图上添加矩形背景图呢? 具体如下: 上面的dataShadow的来源

这里以火山图为例进行说明,在转录组分析中,火山图是很常见的一类图,纵轴表示p_value,横轴表示log (fold change).单一的散点图绘制很简单,火山图比较难处理的地方就是一些基因的注释,基因越多,加文本注释越困难,因为文字会堆在一起,看不清. 示例数据df1是转录组做差异表达后的部分结果,df2将logFC绝对值大于0.3的挑出来了. > head(df1) p_val avg_logFC class gene cd avg_logFC_new2 p_val_new 1 1.628

icon:选择Assets-->AppIcon-->将各种尺寸的icon拖拽到相应的框中. APP名称:选择info-->Bundle name,修改APP名字. 启动图: 首先点击 Assets-->LanuchImage-->将各种尺寸的启动图拖进去,要是没有LanuchImage,新建一个, 其次:target-->general-->修改如下图("Launch Image Sources"选择对应的启动图的名称)

在之前成功绘制变色的几何图形之后,今天利用Openg ES的可编程管线绘制出第一张纹理. 学校时候不知道OpenGL的重要性,怕晦涩的语法.没有跟老师学习OpenGL的环境配置,现在仅仅能利用cocos2dx 2.2.3 配置好的环境学习OpenGL ES. 源码来自<cocos2d-x高级开发教程>,凝视是本人的. 要形成屏幕的像素也是个矩形(或者圆形区域) 所以我们仅仅要记住,MaxS是纹理宽度除以对于的屏幕像素点的宽度,也就是纹理铺放在x轴像素点个数,相应为纹理坐标的x轴 MaxT是纹理

R是开源的软件工具,很多R语言用户和爱好者都会扩展R的功能模块,我们把这些模块称为包.我们可以通过下载安装这些已经写好的包来完成我们需要的任务工作. 包下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/ 包是R函数.数据.预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合.计算机上存储包的目录称为库(library),函数.library()显示库的位置.R自己有一些默认的包,其他的需要我们自己下载安装,安装完成后必须加载到当前会话中才能被使用.可以使用命令sear

转载自 : http://blog.csdn.net/gengqiquan/article/details/65938021 领导最近觉得携程的截屏生成长图分享效果比较好,所以我们也加了个:产品觉得分享出去的长图需要加公司品牌水印,于是我们也加了个:嗯,事件起因就是这样. 长图一般是ScrollView和ListView. 我们需要取得这两个控件的完整显示的图片.原理很简单,搞一张和控件长宽一致的画布(就是创建一个高宽相等的bitmap).然后调用控件的draw方法把自己画到画布上去. 分别贴出

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)

来源:http://wenku.baidu.com/link?url=m_eEkzbjnT9ccgAnlPVDqHCVyrZOD2EplXxxIiQc69DI0lHAWzwpZXfdDy_7DPbwIXC4t6c1zi9WfI5dlf6HETC1Mc69FjAAPstpIic_hBe 代码: function [ax,hlines] = plotyyy(x1,y1,x2,y2,x3,y3,ylabels) %PLOTYYY - Extends plotyy to include a third

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

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中,是进行社交网络分析的起点.在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构,本章将会面对一个实质性问题,学习如何导入一个图以及计算图的一些属性. 图的文件表示 导入一个图 生成人工网络 图的基本分析 图的文件表示 在计算机中,最常见的两种表示图的基本结构是邻接矩阵和邻接表.以最简单的无权无向图为例,邻接矩阵中第 \(i\) 行第 \(j\) 列的元素 \(a_{ij}\) 如果等于 1,则表示顶点 \(i\) 和顶点 \(j\) 之间有边,即邻接

我们都知道,Sql Server在一个数据量巨大的表中添加一个非空栏位是比较费心的,缺乏经验的DBA或是开发人员甚至可能鲁莽地直接添加导致阻塞相应业务,甚至可能因为资源欠缺造成实例的全局问题.当然这都是Sql 2008R2及以前版本的情况.在SQL2012中采用了新的实现方式.这里我将对比相应的实现方式给大家做个介绍.并简单说明Sql Server早期版本添加非空列的方法. 添加非空栏位的实现方式 早期版本(Sql Server2008R2及以前)添加非空栏位(要求有默认值)是对表中的所有数据行

捆图(Bundle)是 D3 中比较奇特的一个布局,只有两个函数,而且需要与其它布局配合使用.本文讲述捆图的制作方法. 有关捆图的例子极少,很容易找到的是:http://bl.ocks.org/mbostock/1044242 但是此例有些复杂,不太容易弄懂,而且也没有相应的说明文字(D3官网上的例大多没有相应文字解说),根本无法作为参考.本文提供一个简单的例子,讲解捆图到底是什么,应该怎么做. 捆图只有两个函数: d3.layout.bundle():创建一个捆图布局. bundle(link

R 语言画图的基本参数 点 点的种类 点的种类参数为 pch,每一种符号对应一个数字编号 # 点有25种,为了展示25种点 x = 1:25 y = 1:25 x ## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ## [24] 24 25 plot(x, x, pch = x) # 在图上随意添加点 lines(10, 15, type = "b", pch = 5) # type的含义 plot(x

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

转载自原文地址:http://www.cnblogs.com/loveis715/p/5277051.html 最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用

conda  install seaborn  是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma