canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。 注意 需要注意的是，目前的canvas可以简单分为两种。一种是传统网页中的canvas，一种是小程序中的canvas。...在canvas中，把画直线的步骤分解为以下几步： 编写标签 获取画布实例 定起点 连接终点 连线 （也叫描边） 上色 编写标签 默认的宽高 为 300px * 150 px 不同于普通的标签，...设置线条颜色 设置线条粗细 设置填充颜色 设置文本大小 设置线条颜色 **特别要注意 **，setStrokeStyle是个函数，1.9.90版本后停止维护，使用以下的方式来修改。...要实现以下功能 但是需要先做一点技术铺垫 主要用到的api有： 获取系统信息 选择相册图片 获取网络图片信息 canvas 描绘 图片到画布上 将画布保存成一张图片 将图片下载到本地 基本API...API的调用，而是如何根据不同的图片，合成比例合适的 不模糊的图片； 为什么说比例合适 因为在canvas中，只支持 px 单位，那么在使用javascript来描绘图片时，就不存在 rpx、vw、%这些相对单位了
三、数据处理 想要用Gephi绘制网络图谱，最重要的就是知道每条网络的起点和终点，即Source和Target，以及所有这些点所组成的Id。...那么在CSV文件里，用'//'分列，切分成不同列，text从右到左便分别是第一层转发、第二层转发、第三层转发。...知道了节点和所有转发层级后，将数据处理成Gephi所需的格式（本项目筛选了14层转发，越到后面数据也越少了，基本涵盖了全部数据）： ?...不过由于电脑配置不行，跑软件内置算法时实在吃力，最终在只进行到3.3，给网络图上色的步骤，模块化处理之前。 运行Force Atlas 2算法后，图谱不断发生变化： ? ? ?...再是，基本完成用Gephi绘图和前期找到转发的节点，并将数据处理成相应格式的步骤，在没使用过Gephi的情况下，熟悉了下将近5w条节点和边的数据绘制成网络图谱的流程，也对微博转发和扩散的方式有了不同角度的认知
那么，为什么要 Rhino + Illustrator 呢？ （因为我懒） 设计师的生命宝贵啊 提高一下创作效率还是必要的 ?...相信大家在平时的设计中，不论是建筑设计，工业设计，平面设计……都要用到Adobe Illustrator这款软件（下文中简称Ai），很多熟悉Rhino的朋友也许会觉得Ai中画曲线的功能不习惯（Ai大佬别喷我...简单讲解一下，“视图”栏选择“Perspective” 然后选择投影中的“视图”就是刚刚调整好的视角 而“第三角投影”和“第一角投影”可以分别以两种不同的方法建立透视图+三视图的四个视角的图形 （具体可以点击右下角...默认情况下是黑色线条， 当然如果你在rhino里赋予了这些线条其他颜色， 亦或是以不同颜色的图层显示， Ai里也会与之对应。 6、用实时上色工具上色 ?...一般情况下，简单的图形更改填充和描边颜色和粗细就好了，复杂的图形使用这个工具效率就很高 （小技巧：使用 实时上色工具 时需要先选中要上色的图形，再点击工具图标，如果点击一下即是上色一次，如果按住鼠标拖拽
所以，这个上色工具是如何做的呢？为什么其表现不太稳定？以下是作者在 Medium 上写的技术解读： 这项技术之前没有人做过吗？ 可以说有，也可以说没有。...如何给黑白旧照上色 在解释电脑程序如何上色之前，我们先来看一下人类如何给图像上色。 上色是一份非常耗时且对技能要求很高的工作。...同样，计算机程序也需要完成两项任务： 识别黑白照片中的目标并基于之前见过的照片推断出适合目标的颜色； 给黑白照片上色 使用生成对抗网络进行上色 为了给黑白照片上色，我们运用了深度学习中已知的生成对抗网络技术...包括： 首先，使用具有大量数学参数（＞2000 万）的「生成器」基于图像中的特征来预测不同像素黑白照片的像素值； 其次，用「判别器」来确定与原始彩色图像相比，生成照片的颜色是否逼真。...「新加坡」，来自纽约公共图书馆。左为原始照片，右为加工后的照片。 趣事 当模型不能识别照片中的目标时，会发生一些有趣的事。 比如下面这张照片——「新加坡的日本投降者」。
网络图可以展示不同的条目富集到了哪些基因，还可以用连接线连起来，内容比起条形图和气泡图更加丰富。..., edge = FALSE #根据富集的不同条目上色 , category = "#E5C494" #条目节点颜色...，并且只显示条目的名字，按照基因变化倍数给基因上色，按照富集到的不同条目给连线上色： 注意这里ORA的foldChange参数需要的格式，和做GSEA的格式一样，不过不需要排序也可以。...emapplot网络图 emapplot也是一种网络图，不过可以把相似的条目聚集到一起，便于识别不同的功能模块。...，除了展示不同条目间基因的交集外，还可以通过箱线图展示不同条目的倍数变化（foldchange）： 我们这里对GSEA的结果取个子集，因为原结果我不喜欢，取子集的方法也在之前的推文介绍过了： 富集分析常见类型
然后，只有当我们在最大深度以下时，才创建一个新的子级。 ? ? （最大深度） 现在进入播放模式时会如何呢？ 只有一个子节点被创造出来了。这是为什么呢？因为我们从来没有给 depth 值，它总是零。...（两种不同的层次结构） 4 塑造子节点 到目前为止，子节点已经被叠加在父节点上了，这意味着仍然只看到一个立方体。现在需要把他们移动到他们的本地空间中，让它们也能被看到。...这其实是必要的，不然一切使用该材质的都将以相同的颜色结束绘制。然而，批处理只有在相同的材质被用于多个物体时才有效。...（上色了 并且有了动态批处理） 批次合并又回来了，但是已经和之前的不一样了。但颜色还是没那么丰富。一个很好的调整是给最深的层次一个完全不同的颜色。这可以揭示分形的模式，可能你这样也没注意到吧。...（有洋红色的提示了） 再添加第二个颜色级数，例如从白色到青色的红色提示。我们将使用一个单一的二维数组来容纳它们，然后在需要材质时随机选择一个。这样，当我们进入游戏模式时，我们的分形看起来就会有所不同。
二叉搜索树的最近公共祖先 原题链接：235. 二叉搜索树的最近公共祖先 题目描述： 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。...2 和节点 8 的最近公共祖先是 6。...那么我们就可以从根节点向寻找，并记录下所有公共的祖先节点，直到找到最近的公共祖先停止。 提交代码： /** * Definition for a binary tree node....将所有有记录的像素点的颜色值改为 newColor 。 最后返回 经过上色渲染后的图像 。...，(坐标(sr,sc)=(1,1)),在路径上所有符合条件的像素点的颜色都被更改成2。
用户可以自定义节点和边的样式、颜色、标签等，以便更好地展示网络结构和功能。 网络分析： Cytoscape提供了许多网络分析工具，用于探索网络的拓扑结构、关键节点、社区结构等。...使用RCy3，你可以在R中与Cytoscape进行交互，执行网络分析、可视化等操作。以下是一个简单的示范代码，展示如何使用RCy3在R中创建一个简单的网络图： 首先，你需要在R中安装RCy3包。...在使用RCy3时，你需要确保你的计算机上已经安装了Cytoscape软件。...将WGCNA的模块信息导出为CSV文件，其中包括每个节点的名称和所属的模块。 在Cytoscape中导入你的基因网络数据，创建节点和边。...在Cytoscape中导入WGCNA的模块信息CSV文件，将每个节点与对应的模块进行关联。 根据模块信息，设置节点的样式，比如根据模块给节点上色。 使用Cytoscape的布局算法对网络进行可视化。
分别导入节点文件与边文件。 导入数据 输入第二个文件时 注意： 导入数据 4.设置布局样式 Gephi提供多种布局方式，一般圆形网络图选择”Fruchterman Reingold”布局格式。...颜色设置也在外观节点中，设置渲染方式为Modularity Class注意红色方框里内容，从左到右依次为：颜色、大小，标签颜色、标签尺寸。...如下： 边设置 8.预览修饰 点击预览，修改如下图红色方框选项，在 预览设置 面板对网络图进行输出前的最后修饰。 边框宽度：设为0.0，不显示节点边框。 显示标签：打勾，显示节点标签。...重新调整权重：打勾，根据边线权重显示不同厚度。 另外的选项可根据需要自行调整。在之前的设置中也可以通过预览来查看效果，一步一步调整。...生成gexf需要用到布局算法, 常见的有 Force-directed_graph_drawing 力导向算法, 算法的核心思想是节点之间产生斥力,边给两个节点提供拉力,通过多次迭代最后维持一个稳定状态
确定填充渐变效果填充后，Photoshop会自动弹出颜色设置窗口，在窗口中点击颜色即可进行设置，选择合适的渐变颜色，古风颜色选择两种颜色即可。...确定颜色后，我们需要对其进行进一步的纹理处理，古风一般是在纸上之类，因此我们在Photoshop上部菜单栏中选择“滤镜——滤镜库”，添加滤镜效果。...最后，在Photoshop图层窗口上部的“混合模式-正常”，点击“正常”，在弹出的菜单选项中，选择“叠加”，即可将我们绘制好的古风颜色，叠加到原始图片，即可完成图片的古风调色和处理。...PS笔刷上色技巧！很多朋友在把线稿画好之后在上色时又会纠结改用什么笔刷上色，用什么笔刷上色好看，用什么笔刷才能画出自己想要的效果。本期轻微菌就带大家来看看ps插画常用笔刷吧！...，就要用到水彩笔刷，画厚涂风格的插画，要用油画笔刷。
我们用它可以将存储在邻接表或邻接矩阵里的网络图可视化。下面给大家看一下我自己画的一个例子吧。这样就大概可以了解怎么回事了。 ?...小世界网络图 上面这张图片是我绘制的社交关系图，其中蓝色节点代表的是度最高的节点，就是社交关系最复杂的节点。...4.给图中的节点和边添加属性 运行样式： - `node_size`: 指定节点的尺寸大小(默认是) - `node_color`: 指定节点的颜色 (默认是红色，可以用字符串简单标识颜...给节点添加不同的颜色 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() # 无多重边无向图 G.add_edges_from...不同节点不同颜色 我们还可以给每个节点设置不同的颜色。当然大小也可以，这里自由发挥就好了。 5.样例实现 我们用了两种不同的节点分布方式，效果如下。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一款R包「roughnet」其最主要用来绘制网络图时添加纹理填充，小编测试后发现挺有趣的有多了一种图形展示方式。...[c(1,34)] 节点 1 和节点 34 的形状设置为矩形 # 根据 Louvain 社区检测算法的结果，为节点设置不同的填充颜色 V(g)$fill 节点的坐标 # 将计算得到的 x 坐标赋值给节点属性 V(main)$x V(main)$x <- xy[, 1] # 将计算得到的 y 坐标赋值给节点属性 V(main)$y V(main...)$y <- xy[, 2] # 根据所属派系为节点设置不同的填充颜色 V(main)$fill <- case_when(V(main)$affiliation == "earth kingdom"...V(main)$affiliation == "air nomad" ~ "#98F5FF", TRUE ~ "grey") # 根据所属派系为节点设置不同的边框颜色
需求 最近有个学生问我，如何绘制交互式社会网络图（Interactive Social Network Graph）？ 之所以一定要交互式，是因为他的应用场景，是演示给客户。...你还可以拖动任意一个学生节点，感受一下什么叫做“牵一发而动全身”。 ? 有趣吧？ 但是现在所有的节点，都是一样的颜色。我们希望依据不同的年级，重新绘制节点颜色，这样看得会更清晰。...不对呀，说好的颜色变化呢？ 别着急。 如果让 R 根据不同属性来区分颜色，我们首先需要保证该属性类型是因子（factor）。可是我们读取的时候，为了效率，没让 R 自动转换。 怎么办？ 手动来做吧。...这里节点很少，全部同时显示，也能看得清晰。但是假设我们需要处理一所真正学校中的朋友关系，可以想象那会有成百上千个节点。如果我们希望聚焦，那就得给用户更多的交互功能。...两种关系，确实都绘制好了。可问题是，关系展示的颜色是一样的蓝色，看着不是很清晰。 仿照刚才对节点的颜色赋值，我们把关系连接的颜色也设置一下。
是时候 关注 我们一波了 在向reviewer或者导师展示自己的统计分析结果时，一张图往往顶得上千言万语；在刚接触到数据时，图也能帮助我们发现数据中潜在的模式或者其中的异常值，这两个例子都说明了绘图在数据分析中的重要性...这次的教程的重点就是R语言中处理图形的一般方法，包括了图形的创建和保存、图形特征的修改、一些图形处理的通用方法（后面还会重点关注特定类型的图形）以及图形组合的各种方法。...大家可以试一下下面这个图是怎么通过参数设置调整出来的（答案见文末，找胖雨小姐姐索取哦）。 ? 图9:大家可以试一下这个效果怎么做出来的。 到目前为止，我们的图形都是黑白的，为什么不给它加上色彩呢？...表1:“上色”参数 R中指定颜色的方法很多，举例来说，col=1、col="white"（直接用颜色的英文名）、col="#FFFFFF"(RGB的16进制颜色编码)、col=rgb(1,1,1)和col...推荐初学者就用前两种（即通过颜色下标或者名称指定颜色）。函数colors()可以返回所有可用颜色的名称。
例如对于图像上色来说，这个任务中网络能学到对颜色分布比较敏感的图像描述子，这样的描述子对图像上色很有帮助，但对更高的语义层次，其作用会弱很多。...例如，在图一（a）中，汽车和巴士的颜色分布非常接近，因此基于图像上色得到的图像描述子，对于汽车和巴士会有大范围的重合，难以区分，见图一（b）。...它有两种类型的边，如果两个图像块属于同一类，那么我们定义为「相吸边」，反之，则定义为「相斥边」。我们通过迭代的方式构建的图可以确保同类的节点组成一个连通子图，见图三。...我们抽样三元组的方式和以往的工作具有非常大的不同。 图三：此图展示了不同的构建三元组的方式。节点的颜色代表其类别。蓝色和红色的边分别代表「相吸边」和「相斥边」。...除了利用图像上色作为预训练任务，我们还利用基于图像内容的自监督方法——Jigsaw Puzzles，获得了较大的提升。3. 使用随机初始化，在不同网络结构和不同数据集上，我们的方法也获得了显著的提升。
在反映大量人群或事物之间的关系时，社交网络图可以清晰的展示’群体’的内含和外延。例如，群体的规模、核心、与其他群体的交叠情况。...社交关系图来表示应用人数和之间的交叠关系，这样更加美观，特别是当应用较多的时候。 两种应用使用人数的示意图 ? 改进后的两种应用使用人数的示意图 ?...edge.betweenness算法算法的呈现 2.美化图形（以顶点分类） 利用walktrap.community进行社区划分，对不同的社区赋值不同的颜色。...为了呈现更多的点和线的关系，我们采用了透明化的处理方式。...完成最终的效果图： 1.美化图形（以边线分类） 另一种呈现方式，是点的颜色不变，将不同社区的连线颜色分类。
：完美图，指的是用尽可能有限的一组颜色着色的网络图。...在给图表着色时，每一个处于相互之间密集联系的“团”内的节点都必须被指定一个独一无二的颜色。而至今为止，关于如何处理方形结构的着色，仍然没有得到解决。...在给图表着色时，每一个处于相互之间密集联系的“团”（cliques）内的节点都必须被指定一个独一无二的颜色，所以任何一个网络都至少需要与其规模最大的“团”里的节点同等数量的颜色。...在大部分网络中，你需要的颜色甚至比这个更多。但是在完美图表中情况则不同。正如法国图论领域理论家Claude Berge 在1961年所定义的：完美图表所需颜色的数量与其最大“团”的规模大小一致。...但如果仅用两种颜色给五个节点的奇洞着色，例如蓝色和绿色，很快就会陷入麻烦：第5个节点一边紧邻绿色节点，一边紧邻蓝色节点。我们需要第三种颜色给这个节点着色。
在这里，我们会主要介绍它的新特性。 动漫线稿上色 当我们谈到「上色」时，在人工智能语境里这意味着将线稿的风格转换为彩色漫画风格，其重要之处在于： 1. 让我们直接在纯线稿上生成彩色草图。...近期的 paintschainer 专注于提升阴影部分的表现，我们给出了自己不同的解决方案，我们对新方法的性能非常有信心。 2.「上色」会将线稿风格迁移为彩色图画。...图画和上色的线稿图，其中的区别在于阴影和纹理。在高质量的彩色漫画中，女性角色的眼睛应该像星光一样闪耀，脸颊泛红，皮肤细腻，我们尽最大的努力来提升这些部分——而不仅仅专注于填充颜色。 最大贡献 1....艺术家可以选择颜色并在线稿的任何部位加入颜色提示。绝大多数业内最佳的神经网络上色工具都有类似的工具。...在训练时，开发者未加入强制神经网络为草图上色的规则，但神经网络自行从输入图片中学习到了上色的方法，这样的过程让鉴别器更加难以识别。
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