之前我们已经说过一些拼图的知识了：[[88-R可视化20-R的几种基于ggplot的拼图解决方案]] [[89-R可视化21-利用aplot拼图实现类似热图注释柱效果]] [[119-R可视化37-利用循环实现ggplot批量作图并拼图]]
李誉辉，四川大学硕士在读，研究数据分析与可视化，以及网络爬虫。誉辉兄最近出的文章都是很系统的，从R ggplot2的基础讲解到三维数据可视化plot3D，文章都整理讲解得很全面系统，我本人也是很喜欢这样的文章，故而推荐给大家。
编译|崔浩 校对|姚佳灵 高级可视化效果 什么是Hexbin Binning？ 如果在同一个地方有很多点（overplotting），我们可以使用Hexbin包。六边形面元划分是一种二元直方图，对大数量级结构的数据集的可视化非常有用。下面是代码： >library(hexbin) >a=hexbin(diamonds$price,diamonds$carat,xbins=40) >library(RColorBrewer) >plot(a) 我们也可以创建一个调色板，然后用Hexbin绘图功能以获得更
在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。
ggplot2是基于grid的绘图工具，它绘制的图像其实是由多个grob（grid graph object）组成的，比如一张点图，它的标题是titleGrob，点图的基本单元包括pointsGrob。
让我们快速浏览一下这张图表： 这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据，那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性（Permutation Invariance）? 如果一个函数的输出
gggenes是ggplot2的扩展包，用于绘制基因结构图、多物种基因比较图的很好玩的工具。
ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
1、利用NULL，调节两张图片的位置，让两张图片靠近，距离为-1
ggplot2及其衍生包可以绘制各种各样的复杂绘图，常见的使用场景是使用ggplot2绘制单图，使用ggpubr、cowplot、gridExtra及patchwork等工具包进行拼图，尤其是patchwork包，它的函数设计理念很优秀，使用很方便 。
这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他解释？ 如今的世界里，随着数
前面我们讲了用R来拼图和排版，告别AI和PS(一)和用R来拼图和排版，告别AI和PS(二)：调节宽度和高度，今天我们来看看如何给图片添加一些注释信息。
早上听完讲座才想起来，今天 520 了。那这样吧，小编给做了个小小的惊喜给读者们，年轻的盆友可以用这“小玩意”给自己心仪的对象表白了。
本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
说起R语言的拼图，可能大家一点都不陌生，比如常用的“cowplot”和“patchwork”。gridExtra包也提供了一个拼图函数”grid.arrange“。另外，南方医科大学余光创教授也开发了一个更为神奇的拼图R包：aplot。本文将依次对它们的用法进行介绍。
当你从桌子上拿起一块虚拟拼图时，能真切地感受到拼图就在手中，就是手指会停住的那种，效果大概就像下面这样。
https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202110625
今天跟大家分享三个数据地图的遗留问题，包括以前因为技术手段限制无法解决的问题，以及读者吐槽最多的问题。 如何在一个版面上呈现不同行政级别的地理信息； 如何给版面添加mini导航定位窗口； 关于九段线问题。 关于第一个问题的解决方案，其实很简单，就是通过两个不同行政级别的图层进行叠加来达到目的。 library(maps) library("ggplot2") library("ggthemes") library("dplyr") library("maptools") library("grid")
前面我们简单给大家介绍了如何使用R包patchwork来拼图和排版，今天我们接着来探讨，如何在拼图和排版的时候调节图片的宽度和高度，使最后的图片层次鲜明，重点突出。
博士毕业于电子科技大学，美国西北大学访问学者，现执教于河南工业大学。中国计算机协会（CCF）会员，CCF YOCSEF郑州2018—2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》一书作者。主要研究方向为大数据、人工智能、技术哲学。发表学术论文20余篇，国内外学术作品7部。阿里云云栖社区专栏作家，博文累计阅读逾百万次。
几何对象的本质，也就是画面上的不同图层。当我们通过 ggplot(data=example) 后，便相当于设定了默认的ggplot2 设定的背景图层，接着依靠 +geom_point() , +geom_bar() 等等，便可以实现图层的添加。
类似2021年CELL 文章Single-cell landscape of the ecosystem in early-relapse hepatocellular carcinoma，单细胞文献的Fig1一般会有细胞类型的全局umap图，分样本 和 分组的umap图 ，以及分样本 和 分组的细胞类型比例柱形图。
前面我们已经介绍了迄今为止最强大的upsetplot包的部分内容，今天继续介绍剩下的功能，这个包绝对是目前画upset plot的最强大的R包，没有之一！
7月9日，由CCF主办，雷锋网与中国香港中文大学（深圳）承办的CCF-GAIR 2017全球人工智能与机器人峰会进入了第三天。在CV+专场首场，微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士为大会带来了题为《Video Content 3C: Creation, Curation, Consumption》的分享，即视频的创造、处理和消费。AI 科技评论对梅涛博士的演讲内容梳理如下： 📷 为什么要讲视频的内容，梅涛博士提到如下几点。 一，视频跟图像相比信息更丰富，处理起来也更富挑战性； 二，大家近来看到比较
说到拼图，那必须得好好学习patchwork包，这个包是Thomas大佬的作品，一经推出就火了，迅速取代了R中其他的拼图包。
详细内容可见小洁老师的前期推文https://mp.weixin.qq.com/s/p7LLLvzR5LPgHhuRGhYQBQ
Android系统提供了一系列UI相关的类来帮助我们构造app的界面，以及完成交互的处理。 一般的，所有可以在窗口中被展示的UI对象类型，最终都是继承自View的类，这包括展示最终内容的非布局View子类和继承自ViewGroup的布局类。 其它的诸如Scroller、GestureDetector等android.view包下的辅助类简化了有关视图操作和交互处理。 无论如何，自己的app中总会遇到内建的类型无法满足要求的场景，这时就必须实现自己的UI组件了。
说明：有两个area函数说明绘制了两个区域，第一区域的开始位置坐标是（1，1），结束位置是（2，1）
AI科技评论按：7月7号，全球人工智能和机器人峰会在深圳如期举办，由CCF主办、雷锋网与中国香港中文大学（深圳）承办的这次大会共聚集了来自全球30多位AI领域科学家、近300家AI明星企业。AI 科技评论最近将会陆续放出峰会上的精华内容，回馈给长期以来支持我们的读者们！ 本次文章的演讲来自微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士，分享主题为「视频内容的生命周期：创作，处理，消费」。 📷 梅涛博士，微软亚洲研究院资深研究员，国际模式识别学会会士，美国计算机协会杰出科学家，中国科技大学和中山大学兼职教授博
cowplot是ggplot2包的一个简单插件（或称拓展包），它的目的是为ggplot2提供一个出版级别的主题，使用少量代码即可实现主题统一的修改，如轴标签大小、画图背景。它主要的作用是可以给研究生和博士后更加容易的画图。
前面我们已经通过三期的内容来讲解了如何使用R包patchwork来拼图，排版和添加注释信息。
众所周知，大家在很多项目中都会使用到图表，具体表现形式为饼图、折线图、柱状图等，但是网上有很多图表架包都是需要收费的，而Google的AChartEngine是免费的，于是AChartEngine就变成了首选方案，接下来就介绍一下AChartEngine在项目中的具体使用方法。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧
有几个经典流派的R包customLayout、grid、gridExtra、cowplot 等等。
这节主要学习下 R.styleable 这个一般出现在定义的attrs.xml文件中，
过年时，闲来无聊,便想起年前和啊喔科技的的朋友聊到过“不写就出局”用户活跃度的话题，大家共同讲起了需要建立产品的用户画像。去年十月，雨花客厅程冲老师在产品课程上也讲过用户调研和分析方法。这两天想梳理出来所学所思：用户画像到底是什么？该如何创建用户画像？用户画像到底有什么作用？
之前分享过一篇推文介绍过这个内容 R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子，但是当时自己不太懂曼哈顿图，实现是直接借助ggplot2的geom_jitter()这个函数实现的。这个函数并不会考虑每个变异位点的位置，而实际的曼哈顿图是需要根据变异位点的位置来画的。今天的推文重新介绍一下ggplot2绘制曼哈顿图的代码。数据集就使用之前的推文中用到的数据跟着Nature Genetics学GWAS分析：emmax软件gwas分析/qqman包展示结果，这个数据太大，出图有些慢，只随机选取了其中1%的数据 (这个数据我自己的存储路径population.genomics/gwas/NG.tomato/at/)。
在10月CRAN更新的R包中，发现了一个挺有意思的R包——customLayout，听名字就很神奇。
前面我们已经通过四期的内容来讲解了如何使用R包patchwork来拼图，排版，添加注释信息和布局。
在前一个小节中，简单地谈了谈什么是“M-P神经元模型”，顺便用生活中生动的小案例，把激活函数和卷积函数的概念撸了一遍。下笔之处，尽显“神经”。当然这里所谓的“神经”，是说我们把不同领域的知识，以天马行空地方式，揉和在一起，协同提升认知水平。其实，这不也正是深度学习的前沿方向之一——“迁移学习（Multi-Task and Transfer Learning）”要干的事情吗？
“科学不能告诉我们应该做什么，只能告诉我们能做什么。” ——让-保罗·萨特《存在与虚无》 这一年，AI又有哪些前沿技术突破呢？通过汇总梳理2022年10大AI技术，AI科技大本营发现，这些突破主要集中在图像、视频和语音语义领域。从具体技术来看，虽然有像扩散模型等最新的模型范式，但GAN仍然占据着重要的地位。而卷积和神经网络，以及强化学习等深度学习算法，是被期待获得更多突破的领域。 然而，略微遗憾的是，前些年被寄予厚望的自动驾驶在这一年似乎没有显著进展，尽管Waymo和Cuise在凤凰城和旧金山开启了服务
这篇论文中的数据是公开的，争取把论文中的图都复现一下，今天的推文复现Figure3 a 和 b ,这两个类型一样，都是柱形图
本文首先介绍了强化学习的概念和相关知识，以及与监督学习的区别，然后就强化学习在自然语言处理应用中的挑战和优势进行了讨论。
地形或其他障碍物所造成的雷达波束阻挡(beam blockage)，是美国一些地区，特别是美国西部山区天气雷达测量结果质量下降的主要原因。波束阻挡影响了几种广泛使用的雷达产品，包括垂直累积液态水(Vertically Integrated Liquid, VIL)、组合反射率(Composite Reflectively)、回波顶高(Echo Tops)、定量降水估计(Quantitative Precipitation Estimates, QPE)等。波束遮挡给这些产品带来了偏差，并限制了其在许多领域的应用，如空中交通管制和定量降水预报。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | 寒小阳 黄念 黄卓君 作者|Megan Risdal 目前，Kaggle用户在我们的开放数据科学平台上创建了近3万颗内核。这代表了惊人且不断增长的可再现知识。我发现我们的代码和数据库是目前了解Python和R最新技术和库的好地方。 在这篇博客中，我将一些优秀的用户内核变成迷你教程，作为在Kaggle上发布的数据集进行绘制地图的开始。这篇文章中，你将学习如何用Python和R，使用包括实际代码示例的几种方法来布局和可视化地理空间数据。我还列出了资源，以便你可
全国巡讲课程结束后的一个月持续答疑环节，被问的最多的问题居然是如何在差异分析后的火山图上面标记出来感兴趣的基因，这里有必要派我们杰出能干的小洁老师出马！
1 webshot 在 生信星球 公众号看到的推文 听说你的桑基图也无法保存？ 主要功能是可以把html文件保存为 png 或者 pdf 格式 2 pez 系统全面的系统发育R包 3 ggprism 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 用ggplot2出GraphPad prism的图，坐标轴好多可选 4 r3dmol 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 在R中对分子结构进行3D可视化 5 epiR 该包集合了流行病学中诸多描述性分析的函数。其中epi.tests函数专门用于计算诊断试验的灵敏度、特
在徐凌老师的 Nat Com 文章 Genome-resolved metagenomics reveals role of iron metabolism in drought-induced rhizosphere microbiome dynamics 中有这么一张补充图，介绍了本研究中涉及到的处理和取样的时间线。
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