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数据挖掘知识脉络与资源整理(七)–饼图

常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列 （数据系列：在图表中绘制的相关数据点，这些数据源自数据表的行或列。...图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。饼图只有一个数据系列。）中各项的大小与各项总和的比例。...显示为整个饼图的百分比 分类 饼图以二维或三维格式显示每一数值相对于总数值的大小。...分离型饼图显示每一数值相对于总数值的大小，同时强调每个数值。分离型饼图可以以三维格式显示。由于不能单独移动分离型饼图的扇面，您可能要考虑改用饼图或三维饼图。这样就可以手动拖出扇面了。...9、col表示填充颜色，一般以rainbow(n)来设置不同颜色，n表示颜色数量。 10、border表示划分饼的切割线的颜色。

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C++学习（一五九）Qt的场景图Scene Graph

QML场景中的Qt Quick项目将填充QSGNode实例树。 场景图是Qt Quick 2.0引入的，建立在要绘制的内容是已知的基础上。...另一方面，场景图可以重组原始图元以进行渲染，以便在一次调用中绘制所有背景，然后绘制所有图标，然后绘制所有文本，从而将绘制调用的总数减少到仅3个。批处理和状态更改减少这样可以大大提高某些硬件的性能。...使用QSGGeometry定义几何形状，并描述图形图元的形状或网格。它可以是直线，矩形，多边形，许多不连续的矩形或复杂的3D网格。该材质定义如何填充此形状的像素。...还可以组合多个渲染上下文和多个线程以创建要在场景图中显示的内容。场景图-线程示例中的渲染FBO显示了如何完成此操作。...自定义动画驱动程序：允许动画系统连接到低级显示设备的垂直刷新中，以获得平滑的渲染。 自定义渲染循环：可以更好地控制QML如何处理多个窗口。

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    UCSC 基因组浏览器配置详解

    查看复合组中的信号轨迹时，请使用group auto-scale功能，以使所有轨迹相对于当前视图中具有最大最大数据点的组中的一个轨迹进行缩放。...例如，以下是在相关RNA-seq实验的组合中，来自多个细胞系的同一数据的两个视图的并排图像。 ?...此选项指定要使用的合并功能（默认为“均值”）： Mean+whiskers：在深色阴影下显示平均值，在中等阴影下显示均值周围的一个标准偏差，在浅色阴影下显示最大值/最小值。...这对于表示负链上的转录等非常有用。 比如，下图显示了不同链上两个基因SIRT1和HERC4周围的ENCODE RNA-seq数据，负信号轨迹使用取反值，显示以强调HERC4在负链上表达。...该图像还显示以点为单位绘制的信号和16像素的平滑窗口。 ?

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    基础渲染系列（十三）——延迟着色

    （前向渲染 没有阴影） 启用阴影后，我们需要更多的Draw Calls才能生成级联的阴影贴图。回想一下如何创建定向阴影贴图。...（前向渲染 带有阴影） 现在，再次禁用阴影并切换到延迟渲染路径。除了已关闭MSAA之外，该场景看起来仍然相同。这次如何绘制的呢？ 为什么MSAA无法在延迟模式下工作？...当然，两者仍然都必须渲染阴影贴图，但是延迟不必为定向阴影所需的深度纹理支付额外的费用。延迟渲染路径是如何解决它的呢？...然后，附加通道可以重复使用该数据，从而消除了重复工作。我们必须按片段存储此数据，因此我们需要一个适合显示的缓冲区，就像深度缓冲区和帧缓冲区一样。 ?...（标准球和它们的延迟法线） 你还可以通过帧调试器检查绘制调用的多个渲染目标。在窗口右侧的菜单左上方，有一个下拉菜单可以选择渲染目标。默认值为第一个目标，即RT 0。 ?

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    机器人制证系统大屏可视化 0x01项目背景0x02设计稿0x03 任务分解实现0x03 场景生成

    中间的小方块就是一个平行四边形，平行四边形可以使用路径来进行绘制即可，此处就不上代码了。 接下来就说下，通过我们的编辑器是如何实现呢？...用图元编辑很方便实现： 首先拖拽一个圆形到编辑区，然后设置其只显示边框，不显示填充，并使用阴影模糊效果。 拖拽另外一个圆形到编辑区，设置其不显示边框，但显示填充，并使用阴影模糊效果。...其中填充颜色 可以指定位渐变，然后加上阴影效果，就可以得到中间的黑色渐变部分。 然后把这几个图形按照一定的顺序组织起来，就可以得到相关图表了，中心点对齐的功能让调整位置很方便。 ?...但是数据对接的部分，将会在后续文章讲述，本文不做重点讲述。 下同。 至此，统计图表的部分，制作完成了。 绘制设备 机器人 设备和机器人的图元相对复杂一些，如下图所示： ?...0x03 场景生成 前面说了以下内容： 绘制标题栏 绘制墙体 绘制图例 绘制设备 机器人等 绘制统计图表 其中标题栏 和墙体是在场景中生成的，而图例 设备 机器人 统计图表等，主要体现了相关的图元的制作

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    52个数据可视化图表鉴赏

    异常值可绘制为单个点。箱线图是非参数图：它们显示统计总体样本的变化，而无需对潜在的统计分布进行任何假设。框的不同部分之间的间距表示数据的分散度（扩散）和偏度，并显示异常值。...14.分级统计图 （不同省份销售利润的高低，由颜色代表） 分级统计地图是一种主题地图，其中区域的阴影或图案与地图上显示的统计变量（如人口密度或人均收入）的测量值成比例。...连接图还可以通过连接的分布或连接在地图上的集中程度来显示空间模式。 17.控制图 控制图是用于研究过程如何随时间变化的图形。数据按时间顺序绘制。...27.跳转图 跳转图允许对具有多种变体的序列事件数据进行可扩展的图形化，以成功地可视化工作流的性能。...与条形图一样，每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。每个数据系列都指定了一种单独的颜色或同一颜色的不同阴影，以便区分它们。然后将每组钢筋彼此隔开。

    5.9K21

    绘制路径：Android 中矢量图渲染

    首先绘制填充内容，然后绘制描边内容。...例如，一个体育类型的应用程序可以设置一个主题色的占位符图像来显示球队的颜色；使用单一绘图： ? 用主题颜色填充路径 着色 根元素提供了 tint 和 tintMode 属性值： 不同主题的屏幕上使用一个图标： ? 在明/暗屏幕上对图标进行着色，使其具有适当的颜色 使用着色的一个好处是，你不需要依赖于你的资源文件(通常来自你的设计师)是正确的颜色。对图标使用 ?...具有重叠路径和半透明主题颜色的资源:比较着色和填充模式 请注意，你可以通过设置 android:theme 属性，在Activity/View 级别改变可绘制对象的主题，或者在代码中使用 ContextThemeWrapper...使用渐变近似阴影 同样，这离完全的支持阴影还有很长的路要走，因为只能绘制线性/径向/扫描渐变，而不能沿着任意路径绘制。

    3K20

    从诱发反应中解码动态脑模式：应用于时间序列神经成像数据的多元模式分析教程

    RSA (Kriegeskorte & Kievit, 2013)与脑磁图数据一起被用于关联大脑表征的时间结构与行为。RSA也被用来连接来自不同模式的神经成像数据。...请注意，选择这些统计数据是因为它们简单易用；我们将在分类器性能评估和组水平统计测试部分讨论评估分类器性能和统计的常用选项。 图5显示了这个默认流程的结果。...另一种流行的替代方法是置换检验，它需要反复打乱数据，并对打乱的数据重新计算分类器性能，以获得零分布，然后将其与在原始集合上观察到的分类器性能进行比较，以评估统计显著性。...我们构造了三个模拟数据集，使其具有相同的解码起始(50 msec)和解码峰值延迟(100 msec)，但信号强度不同(见图14A)。...注意，尽管这些模拟数据集被构造为具有相同的真实解码起始点，但显著解码起始点对于强信号的数据集更早，而对于弱信号的数据集则要晚得多。

    1.5K10

    Unity基础教程系列(新)（四）——测量性能（MS and FPS）

    （DRP的统计信息） 统计数据显示，CPU主线程花费了23.6ms，渲染线程花费了27.8ms。你可能会得到不同的结果，这取决于你的硬件。...其他三个批次用于其他工作，例如与我们的图形无关的天空盒和阴影处理。还有六个set-pass调用，这可以通过将GPU重新配置为以不同的方式呈现（例如使用不同的材质）来实现。 ?...这是因为URP没有为定向阴影使用单独的深度通道。统计数据显示零阴影投射器，但那是因为这一项只能显示DRP的数据。 另一个奇怪的事情是，Saved by batching可能显示负数。...（开启了动态合批的URP统计数据） 在我的例子中，SRP批处理程序和动态批处理具有相当好的性能，因为立方体网格是动态批处理的理想（网格小）对象。...然后用占位符文本（特别是FPS）填充文本输入区域，然后是三行，每行三个零。 ? （Text 设置） 现在，我们可以看到帧速率计数器的外观。三行显示为0的就是我们稍后将显示的统计信息的占位符。

    3.8K21

    Unity性能调优手册7：渲染优化，DrawCall，剔除，Shader，LOD，TextureStreaming

    5.在“Statistics”选项卡中，可以查看遮挡剔除的统计信息。该选项卡会显示场景中所有网格的数量、遮挡剔除后的数量、减少的三角形数等信息。...降低浮点类型的精度 gpu(尤其是在移动平台上)处理较小的数据类型比处理较大的数据类型要快。...实时阴影 生成实时阴影消耗大量的绘制调用Drawcall和填充率。 因此，在使用实时阴影时，应仔细考虑设置。 减少DrawCall 以下策略可用于减少生成阴影的绘制调用。...节省填充率FillRate 阴影的填充率取决于阴影贴图的渲染和受阴影影响的物体的渲染。 可以通过在质量设置的阴影部分调整几个设置来保存各自的填充率。...Shadow Resolution阴影分辨率和Shadow Cascades阴影级联项会影响阴影贴图的分辨率，较大的设置会增加阴影贴图的分辨率并消耗更多的填充率。

    2.6K64

    MIT新系统自动设计和打印复杂的机器人执行器

    在发表在Science Advances上的一篇论文中，研究人员通过制造致动器来展示该系统，这些执行器能够机械地控制机器人系统，以响应不同角度显示不同黑白图像的电信号。...执行器由三种不同材料的拼凑而成，每种材料具有不同的浅色或深色以及诸如柔性和磁化的特性，其响应于控制信号控制执行器的角度。...软件首先将执行器设计分解为数百万个三维像素或“体素”，每个像素都可以填充任何材料。然后，它运行数百万次模拟，用不同的材料填充不同的体素。...该系统采用灰度图像示例作为输入，例如显示梵高肖像的平面执行器，但以精确的角度倾斜以显示《呐喊》。...它基本上执行复杂形式的试错，这有点像重新排列魔方的立方体但是在这种情况下，大约550万个体素被迭代地重新配置以匹配图像并满足测量的角度。 最初，系统从属性库中绘制以随机地将不同的材质分配给不同的体素。

    70130

    面试题整理｜45个CSS面试题

    box-shadow 向框添加一个或多个阴影。该属性是由逗号分隔的阴影列表，每个阴影由 2-4 个长度值、可选的颜色值以及可选的 inset 关键词来规定。省略长度的值是 0。...flex容器的主要特征是能够修改其子项的宽度或高度，以在不同的屏幕尺寸上以最佳方式填充可用空间。 采用Flex布局的元素，称为Flex容器（flex container），简称”容器”。...根据位置值，它们的工作方式也不同。 Q37、什么是块级格式化上下文（BFC），如何工作？...元素的宽度是通过内容的宽度+水平填充+水平边框宽度来计算的。 在我们的盒子模型中，考虑到填充物和边框，与设计人员实际如何想象网格中的内容产生了更好的共鸣。 Q39、什么是CSS预处理器？...对于大型项目（具有多种布局和内容类型的站点，或在同一设计框架下具有多个品牌的站点），使用模块化方法并将CSS拆分为多个文件更为明智。 跨文件拆分CSS可以更轻松地将任务打包给团队。

    4.5K30

    6DoF视频技术研究进展

    多视点视频信号是利用相机阵列对在同一场景从不同位置采集得到，而对应深度视频可采用深度相机获取或者利用软件估计得到。与传统的视频信号相比，MVD的数据量随着相机数目的增加而成倍增加。...RAHT树构建上下文熵模型，以消除统计冗余。...由于XR业务对时延敏感，因此延迟接收到的数据包与丢失的数据包是等同的，这些超时接收到的数据包将被统计到误包率中。...Fachada等人（2018）提出一种支持宽基线场景的视点绘制方法，参考视点图像被划分为以像素中心为顶点的三角形，在映射图像中重新形成的三角形中的像素通过三线性插值进行填充，提高了切向曲面的绘制质量。...该算法描述了如何有效地优化神经辐射场以渲染具有复杂几何和外观的场景的逼真的新颖视图，并展示了优于先前神经渲染和视点合成工作的结果。

    93730

    6DoF视频技术研究进展

    多视点视频信号是利用相机阵列对在同一场景从不同位置采集得到，而对应深度视频可采用深度相机获取或者利用软件估计得到。与传统的视频信号相比，MVD的数据量随着相机数目的增加而成倍增加。...RAHT树构建上下文熵模型，以消除统计冗余。...由于XR业务对时延敏感，因此延迟接收到的数据包与丢失的数据包是等同的，这些超时接收到的数据包将被统计到误包率中。...Fachada等人（2018）提出一种支持宽基线场景的视点绘制方法，参考视点图像被划分为以像素中心为顶点的三角形，在映射图像中重新形成的三角形中的像素通过三线性插值进行填充，提高了切向曲面的绘制质量。...该算法描述了如何有效地优化神经辐射场以渲染具有复杂几何和外观的场景的逼真的新颖视图，并展示了优于先前神经渲染和视点合成工作的结果。

    79451

    基础渲染系列（十九）——GPU实例（Instancing）

    （数千个球体，只用了极少的批次） 1、合并实例 指示GPU绘制图像需要花费时间。为其提供数据（包括网格和材质属性）也需要时间。我们已经知道有两种方法可以减少绘制调用的数量，即静态和动态批处理。...现在，我们可以使用游戏窗口的统计面板来确定如何绘制所有对象。关闭主光源的阴影，以便仅绘制球体以及背景。再将相机设置为使用forward rendering路径。 ?...立方体的绘制速度更快，因为它们是批处理的，而且还因为立方体比球体所需的网格数据少得多。因此，这不是一个公平的比较。 由于编辑器自身会产生大量开销，因此构建中的性能差异可能会更大。...1.4 合批大小 你最终得到的批次数量可能与我得到的数量不同。在我的情况下，以40批渲染5000个球体实例，这意味着每批125个球体。...而且由于每个球体现在都有自己的材质，因此每个球体的着色器状态也必须更改。这在统计面板中显示为SetPass Calls。它曾经是所有的球体共用一个，但是现在是5000。

    11.3K30

    可穿戴功能性近红外光谱成像在自然环境中的应用

    DOT配置使用多个不同的光源-探测器距离，产生通道重叠，允许研究人员对HbO2和HbR的层析图进行采样，并在不同深度收集多个测量数据，提高横向和深度分辨率。...数据预处理 fNIRS数据的预处理是关键步骤，因为统计分析的结果很大程度上依赖数据的质量。因此，减少近红外光谱信号中生理噪声、运动伪迹和缓慢漂移的影响是极其重要的。...平均法计算任务和静息期间的平均浓度变化，并使用统计检验(例如方差分析)来评估任务期间与静息期间相比是否存在功能激活。GLM方法考虑整个fNIRS时间序列，具有更强的统计效力。...更准确地说，图6B显示的激活模型（黑线）与最能描述功能性趋势（即激活信号的增加）发生的激活信号（红线）最为拟合。图6C显示了表示功能事件设计矩阵。...当我们需要进行多个统计推断时，多重比较问题就会出现。在这种情况下，必须调整显著性水平(即p值)以控制类型I型错误。

    87710

    Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据

    然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务 在本文中，我将解释如何将 GARCH，EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用， 以建立有效的预测模型...X = 100* df.returns 让我们拟合一个 ARCH 模型并绘制平方残差以检查自相关性。...残差平方显示数据点在蓝色阴影的置信度区域（95％）内，表示模型拟合较好。...经验证据表明，具有布朗运动的原油数据往往在其时间动态方面显示出一定程度的可预测性。这项研究考虑了2000年至2019年的数据，当时股市经历了几次金融危机和危机后阶段。...使用此时期的数据训练的模型有望具有出色的预测能力。 当处理长时间波动的原油价格的时间序列数据时，GARCH （2,2）模型估计了方差的持久性 。  进行了蒙特卡洛分析，以检查结果的稳健性。

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    Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据

    然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务 在本文中，我将解释如何将 GARCH，EGARCH和 GJR-GARCH 模型与Monte-Carlo 模拟结合使用， 以建立有效的预测模型...X = 100* df.returns 让我们拟合一个 ARCH 模型并绘制平方残差以检查自相关性。...残差平方显示数据点在蓝色阴影的置信度区域（95％）内，表示模型拟合较好。...经验证据表明，具有布朗运动的原油数据往往在其时间动态方面显示出一定程度的可预测性。这项研究考虑了2000年至2019年的数据，当时股市经历了几次金融危机和危机后阶段。...使用此时期的数据训练的模型有望具有出色的预测能力。 当处理长时间波动的原油价格的时间序列数据时，GARCH （2,2）模型估计了方差的持久性 。  进行了蒙特卡洛分析，以检查结果的稳健性。

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    Canvas

    strokeRect是绘制矩形，要传参,描边 fill()通过填充路径的内容区域生成实心的图形。...填充 在绘制路径的时候可以不关闭路径（不设置closePath()），这个时候会实现自封闭现象（只针对fill功能） 2.3 绘制圆弧 arc(x, y, radius, startAngle,...endAngle, anticlockwise) 画一个以（x,y）为圆心的以radius为半径的圆弧（圆），从startAngle开始到endAngle结束，按照anticlockwise给定的方向...,y,r和结束的x,y,r 用法和线性渐变相同 2.9 阴影 设置文字阴影效果 ctx.shadowOffsetX = 10;//阴影左右偏离的距离 ctx.shadowOffsetY = 10;//阴影上下偏离的距离...，就是用来设置如何压盖，如何显示 ctx.globalCompositeOperation = "destination-over" 属性 说明 source-over 这个是默认值，新图形绘制于已有图形的顶部

    1.2K20

    如何在时间序列预测中检测随机游走和白噪声

    XAxis 是滞后 k，YAxis 是每个滞后的 Pearson 相关系数。红色阴影区域是置信区间。如果条形的高度在该区域之外，则意味着相关性在统计上是显着的。 什么是白噪声？...简而言之，白噪声分布是具有以下特征的任何分布： 零均值 恒定的方差/标准偏差（不随时间变化） 所有滞后的零自相关 本质上，它是一系列随机数，根据定义，没有算法可以合理地对其行为进行建模。...相比之下，如果残差是纯白噪声，则您将所选模型的能力最大化。 换句话说，该算法设法捕获了目标的所有重要信号和属性。剩下的是无法归因于任何事物的随机波动和不一致的数据点。...这两个图表明，即使使用默认参数，随机森林也可以从训练数据中捕获几乎所有重要信号。 随机游走 时间序列预测中更具挑战性但同样不可预测的分布是随机游走。...与白噪声不同，它具有非零均值、非常量标准/方差，并且在绘制时看起来很像正则分布： ? 随机游走系列总是以这种方式巧妙地伪装，但它们仍然是不可预测的。对今天数值的最佳猜测是昨天的数值。

    1.9K20
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