♣ 题目部分 在Oracle中，如何收集直方图信息？在收集直方图时有哪些注意事项？ ♣ 答案部分 默认情况下，数据库会为列收集基本统计信息，但不会收集直方图信息。...A SIZE 1 l 删除表T上所有列的直方图统计信息：FOR ALL COLUMNS SIZE 1 如果需要删除某个列SAL的直方图信息，在Oracle 10g中可以通过设置“METHOD_OPT=...⑤ 如果某个列从未在WHERE条件中出现过，那么SYS.COL_USAGE$中就不会有这个列的使用记录，那么Oracle在以默认方式自动收集统计信息时就不会收集这个列的直方图统计信息。...⑥ 如果目标列的DISTINCT值的数量和目标表的记录数据量相同，即使该目标列在SYS.COL_USAGE$中有使用记录，那么Oracle在自动收集直方图统计信息的时候也不会对该列收集直方图统计信息。...⑧ 如果目标列的DISTINCT值的数量和目标表的数据量相同（即数据分布不倾斜），即使该目标列在SYS.COL_USAGE$中有使用记录，那么Oracle在自动收集直方图统计信息的时候也不会对该列收集直方图统计信息
♣ 题目部分 在Oracle中，如何锁住统计信息？ ♣ 答案部分 Oracle会自动收集表的统计信息，大部分情况下，这种行为是有利的。...当不需要对某个表做收集的时候，可以采用锁定统计信息的方法，把不需要收集的表排除在外，这样可以使得此表上的统计信息不变，如下所示： EXEC DBMS_STATS.LOCK_TABLE_STATS();...DBMS_STATS.UNLOCK_SCHEMA_STATS();--解锁用户统计信息 如果在锁定条件下收集统计信息，那么会出现如下报错： ERROR at line 1: ORA-20005:..."SYS.DBMS_STATS", line 20337 ORA-06512: at "SYS.DBMS_STATS", line 20360 ORA-06512: at line 1 可以使用如下的...若要保持统计信息不被覆盖，则必须利用DBMS_STATS包将统计信息锁住。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：小麦苗
在Linux系统中，wc是一个非常有用的命令行工具，用于统计文件中的字符、单词和行数。wc命令可以帮助我们快速了解文件的基本信息，包括字符数、单词数和行数等。...本文将详细介绍在Linux中使用wc命令进行字符统计的方法和示例。...如果要统计多个文件的单词数，可以在命令中指定多个文件名，用法与统计字符数相同。4. 统计行数要统计文件中的行数，可以使用-l选项。...统计文件夹中所有文件的信息除了统计单个文件的信息，wc命令还可以用于统计文件夹中所有文件的信息。可以使用通配符*来匹配文件夹中的所有文件。...结论在Linux系统中，wc命令是一个非常有用的工具，可以帮助我们快速统计文件中的字符数、单词数和行数。本文详细介绍了使用wc命令进行字符统计的基本语法和常用选项。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何并发地收集统计信息？ ♣ 答案部分 对于大表的统计信息收集可以通过DEGREE参数使得扫描大表的时候进行并行扫描，从而加快扫描速度，缩短了收集统计信息的时间。...但是，即使加了DEGREE参数，在收集统计信息的时候，还是进行一个表一个表的扫描，并没有并发的同时扫描多个表。...在并发收集统计信息时，数据库生成的JOB数会根据具体情况来分配。...在大多数情况下，DBMS_STATS程序会给每个对象分配一个JOB；但如果对象（表或者分区）的大小太小，为了节省资源，Oracle会合并多个表和分区在一个JOB中执行。...所以开启CONCURRENT的另外一个建议就是使用Resource Manager来控制资源的使用。 （3）下表列出了并发和并行在收集统计信息方面的一些区别： ?
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查询表和索引的历史统计信息？...历史统计信息保存在以下几张表中： l WRI$_OPTSTAT_TAB_HISTORY 表的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_IND_HISTORY 索引的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_HISTHEAD_HISTORY...列的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_HISTGRM_HISTORY 直方图的信息 从视图DBA_TAB_STATS_HISTORY可以查询历史收集统计信息的时间，但是不能查询到行数，所以需要结合基表来查询...默认情况下统计信息将被保留31天，可以使用下面的命令修改： EXECUTE DBMS_STATS.ALTER_STATS_HISTORY_RETENTION (XX); --xx是保留的天数 注意：...这些统计信息在SYSAUX表空间中占有额外的存储开销，所以应该注意并防止统计信息将表空间填满。
前言 ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统，在Python和R中都能引入并使用，在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。...本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包，首先给几个我觉得最值得推荐的理由： 采用“图层”叠加的设计方式，一方面可以增加不同的图之间的联系，另一方面也有利于学习和理解该package，photoshop...和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例 在R和Python中均可使用，降低两门语言之间互相过度的学习成本 基本概念 本文采用ggplot2的自带数据集diamonds。...箱线图 统计学中展示数据分散情况的直观图形，在探索性分析中常常用于展示在某个因子型变量下因变量的分散程度。...下面展示箱线图最长使用的一些方法： library(ggplot2) # 绘图 library(ggsci) # 使用配色 # 使用diamonds数据框, 分类变量为cut, 目标变量为depth
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。 在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。...在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。 什么是直方图/条形图？...条形图例子 直方图/条形图怎么画？ ggplot2提供了绘制直方图和条形图的功能，分别为geom_bar()和geom_histogram()。...所以前者我们做直方图，后者我们做条形图。 2）如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量的直方图。...3）如何使用ggplot2做条形图 然后我们来瞧瞧条形图。
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...直方图 geom_hline 水平线 geom_jitter 点、自动添加了扰动 geom_line 线 geom_linerange 区间，用竖直线来表示 geom_path 几何路径，由一组点按顺序连接...添加水平线 stat_identity 绘制原始数据，不进行统计变换 stat_qq 绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke...1） coord_flip 翻转笛卡儿坐标 coord_map 地图投影 coord_polar 极坐标投影 coord_trans 变换笛卡儿坐标 分面函数 描述 facet_grid 将分面放置在二维网格中...，需要用到统计变换 annotate：添加注释 #由于设置的文本会覆盖原来的图中对应的位置，可以改变文本的透明度或者颜色例：annotate(geom='text')会向图形添加一个单独的文本对象 annotate
如果你要从ggplot2开始一步步调制成为它这样的美图，需要下很深的功夫，一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
我比较喜欢ggplot2+AI 来做科研绘图， 当然，有高手可以独立使用ggplot2调整全部图表细节，完全不使用AI。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...我在几年前《生信五周年》全国巡讲的活动重点推荐过《50个ggplot2现成图表》代码希望大家可以学习它！...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https
categorical data ggcoefstats dot-and-whisker plots for regression models and meta-analysis 但不得不说，颜值确实是杠杠的，信息量也非常丰富...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https
h", nrow = 4) patchwork::wrap_plots(pl,byrow = T, nrow =7) 如下所示： 批量绘图并且拼接 当然了，这个箱线图还可以进一步美化， 比如添加统计学检验指标...： # 箱线图可以更加自定义，比如添加统计学显著指标 i =2 colnames(gencounts)[i] ggplot(gencounts, aes_string (x='condition',...该如何系统性学习ggplot呢 如果你要从ggplot2开始一步步调制成为它这样的美图，需要下很深的功夫，一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。
如前文所述，ggplot2使用图层将各种图形元素逐步添加组合，从而形成最终结果。第一层必须是原始数据层，其中data参数控制数据来源，注意数据形式只能是数据框格式。...此时p被视为一种层对象，使用summary函数可得到关于它的更多信息，print(p)命 令即可进行绘图。...每个geom对象都需要有数据输入，数据可以从第一层中自动读取，也可以在aes参数中直接设置。...下面我们尝试两种更为复杂的直方图，首先将数据按照year这个变量划分为两组，用不同的颜色绘制直方图，而且用频率而非计数来刻画Y轴，并添加密度曲线。...如果想将两个直方图分开绘制，也可以使用facet_grid参数，结果如下图所示。 ?
一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（上）：https://mp.weixin.qq.com/s/WN4TSMNjH4b6vZgYVjaRvQ 用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下）：https
多个水平的箱线图，可以展示不同水平的分布、平均值、方差等信息，也可以把显著性甚至多重比较加上去，R语言包这方面越来越友好了，代码都封装好了，十分流畅！...1.2 箱线图添加不同颜色 ggboxplot(dd,x = "Group",y = "y",color = "Group") 1.3 箱线图添加散点图 ggboxplot(dd,x = "Group...单因素三水平 二个水平可以用T检验，三个水平或者多个水平的数据，如何检验呢？...单因素直方图绘制 直方图+标准误，之前用ggplot2需要很长的代码，这里有更好的方案。...代码汇总 下面代码是所有代码的汇总，里面包括生成数据，做不同类型的图。只需要将数据整理为这种格式，就可以出图了，对于初学者而言，是最简单最快捷的方法。show you the code！
图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...统计变换（Stat）：统计变换是对数据进行汇总、转换或计算的过程。例如，计算数据的均值、中位数、频率等。ggplot2提供了多种统计变换函数，如summarize、count、bin等。...Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库，轻松创建各种统计图表和美化数据可视化，提供了高级接口和定制化选项，使数据科学家和分析师能够更轻松地制作漂亮且具有信息价值的图表...它提供了许多用于绘制统计图表的高级函数，如散点图、直方图、小提琴图和回归图等。 美观的默认样式：Seaborn具有吸引人的默认绘图样式和颜色主题，使图表在外观上更具吸引力。...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
这两个人是统计学教授出身，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！如果你平时的工作和统计相关，你好意思不会点R语言么？...大家由最近的直播我的基因组45—55讲应该可以看得出来，可视化方面我的确很弱，但我还是想分享一下自己是如何通过google来使用ggplot做可视化的！...GOplot/vignettes/GOplot_vignette.html https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1602/1602.07103.pdf 基本上生物信息学所有常见的图在...在ggplot2中，你首先利用 qplot()完成类似于基本绘图系统中 plot的操作，参数包括 geom/asethetics等；随后你可以利用 ggplot()这个核心实现 qplot()所无法实现得功能...如果ggplot2只是有这39个内置图形函数那就太没意思了，每个映射都是可以细化调整的，包括X,Y轴，颜色，大小等具体的熟悉，只是需要时间来熟练使用！
此外，坐标变换发生在统计变换之后 面处理：在更一般的情节中称为条件图或网格图。面处理描述了应该使用哪些变量来分割数据，以及如何排列它们。...您可以智能地使用以下三种默认设置来简化代码： (1)每个geom都有一个默认的统计信息(反之亦然)，所以我们只需要指定geom或stat中的一个，而不是两个都指定。...本书第5章中解释了如何逐层构建图。 4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码的数量 在ggplot2中，有两个主要的高级函数用于创建绘图：qlot()和gglot()。...我们可以使用Summary()函数访问信息的详细信息，以跟踪确切使用了哪些数据以及变量是如何映射的。...例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。我们需要知道，映射到变量的美学属性取决于所使用的geom()函数。
通常，在使用geom_*簇函数绘制几何图形之前，都会添加ggplot函数生成图形对象，它们的组合形式如下： ggplot(…) + geom_*(…) + geom_*(…) + … 在如上的语法格式中...，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...函数中； na.rm：bool类型的参数，在剔除绘图数据中的缺失值时，是否不返回警告信息，默认为FALSE； show.legend：bool类型的参数，是否显示条形图的图例信息，默认为NA，即表示显示图例...如上图所示，使用grid.arrange函数将两张图组合在一个图框内，其中左图是使用geom_bar函数直接生成的原始图形，右图则是在左图的基础上添加了三项功能，分别是条形图的排序（代码中reorder
昨天在《生信技能树》公众号分享了 绘图资源rpubs推荐 ，引起了大家的兴趣，读者纷纷留言表示希望可以多推荐类似的资源。...✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 几何对象（Geometric objects, geoms）代表在图中实际看到的点、线、多边形等。...✦ 统计转换（Statistical trassformations, stats）是对数据进行某种汇总，例如将数据分组创建直方图，或将一个二维的关系用线性模型进行解释。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。
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