1、点击[内置组件] 2、点击[轮播图] 3、点击[文本] 4、点击[从本地上传] 5、点击[bu.jpg] 6、点击[打开] 7、点击[从本地上传] 8、点击[jiandao.jpg
custom 模式可自定义导航栏，只保留右上角胶囊状的按钮)。...参考API：自定义导航栏 1：打开app.json,添加属性"navigationStyle":"custom", 这里的custom的意思，是指需要开发者自行设计定义顶栏的样式。...注意：如果自定义导航栏，页面自带的返回按钮也会消失，需要用代码编写
在之前的文章中，我们分享了多个基因差异分析的可视化，使用的是ggpubr这个R包，ggpubr在标记p值时，可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线，非常方便，但是无法指定添加的p值的位置，在某些时候会缺乏灵活性...() + + geom_signif( + comparisons = list(c("versicolor", "virginica")) + ) 效果图如下 通过comparisons...参数来手动指定需要比较的两组，就会自动在上面添加p值和连线，默认都在顶部添加，当我么同时指定了多组数据的比较时，就会重叠，示例如下 > ggplot(iris, aes(x = Species, y =...= c(8, 8.2, 8.5), + xmin = c(1, 2, 1), + xmax = c(2, 3, 3) + ) 效果图如下 掌握了基本用法之后，就可以来复现文章中的图表了...(c("versicolor", "virginica"))) + + theme_classic() + + theme(legend.position = "top") 效果图如下 再来复现一个三组比较的
对于设计师来说，标注和切图是工作中非常重要的一部分。最早的标注切图都是由设计师手动进行，不仅浪费时间精力，还极容易遗漏出错。随着设计流程不断被简化，越来越多的标注切图工具应运而生。...今天，就跟随小摹的脚步一起来看看，摹客在标注、切图部分有哪些独家功能吧~ 「自动+手动」标注更全面 熟悉摹客的小伙伴们对摹客的标注功能一定不陌生。...除了基础的多选标注、百分比标注等标注方式，摹客还可以将某个图层设置为百分比参照，当鼠标点击、hover设计图上的其他图层，会自动以该区域作为参照计算百分比，查看百分比标注更准确更便捷。 ?...选中图层后，可以对图层进行标记，标记后的图层就会显示在图层数据面板中，可以直接将位置、尺寸、颜色、透明度、字体、字号等属性以JSON格式导出，以便完成一些后续UI生成的批量处理工作。...home=1 在本篇文章中，小摹为大家整理了摹客独有的标注切图实用功能。在接下来的文章中，小摹将继续为大家整理摹客的其他特色功能，敬请期待！
在此背景下，越来越多的研究开始从多模态方面开展。然而，早期的多模态研究思路是如何将多个模型进行更好地融合，最终实现1+1>2的效果。...为解决以上问题，腾讯优图实验室研究员xavierzwlin以「多模态图文内容的识别与定位」为主题，结合腾讯优图实验室在多模态任务的研究进展、成果以及在内容安全领域中的实践经验，为大家解析背后的技术原理和内在逻辑...model时，可以将文本特征序列，通过隐藏某些文本让BERT自行预测被隐藏的文本是什么。...数据处理：文本内容需要通过OCR提取文本内容并将其转化为相应的token，输入到文本的Transformer中；图像内容则会通过CNN进行提取，将图像中所包含的区域特征全部抽取出来，形成覆盖图像全局的特征序列...后台回复“入群” 加入优图社群
之前的一篇文章说了怎么安装Tideways和Toolkit对PHP代码进行性能分析 Toolkit生成的是树状图，如果要进行性能分析，可能并不好分析 所以我们可以将Tideways生成的日志数据转为火焰图...(flame graph) 火焰图是一个性能分析的利器，并且可以和用户互动（生成是svg格式的矢量图），直观明了 鼠标悬浮 火焰的每一层都会标注函数名，鼠标悬浮时会显示完整的函数名、抽样抽中的次数、占据总抽样次数的百分比...会显示一个搜索框，用户可以输入关键词或正则表达式，所有符合条件的函数名会高亮显示 由于Tideways的数据格式并不能直接生成火焰图，那么我们如何将其产生的数据转为可以生成flame graph火焰图的格式并生成火焰图呢...于是搞了一个扩展，使用composer进行安装 composer require sy-records/xhprof2flamegraph 安装完成后，vendor/bin目录下将有两个可执行脚本文件 一个可以将Tideways...的数据转为可以生成火焰图的格式，并直接输出；一个可以生成火焰图 可以执行如下命令进行使用： .
01 业务背景 妹子的游戏是个对战类的游戏，其中有一个玩家的概念，玩家可以攻击，这个业务正是妹子开始挠头的起点 02 第一次需求 玩家有很多属性，例如：身高，性别 blalalala ,玩家可以攻击其他玩家...产品狗 据说此刻YY妹子的心里是一万头羊驼飘过的状态。这次要怎么设计呢？这也是菜菜要说的重点部分。...设计原则：找出应用中将来可能变化的地方，把他们独立出来，不需要和那些不变的代码混在一起。 这样的概念很简单，确是每个设计模式背后的灵魂所在。...你现在是不是对这个行为的定义理解的更深刻一些。 另外一点，到目前为止YY妹子的代码中一直是以继承的方式来实现行为，这会有什么问题呢？...●程序员修神之路--高并发下为什么更喜欢进程内缓存 ●程序员修神之路--高并发优雅的做限流（有福利） ●程序员过关斩将--快速迁移10亿级数据 ●程序员修神之路--分布式缓存的一条明路（附代码） ●程序员修仙之路
，所谓简单，指得是两幅图的布局相同，但是如果两幅图的布局不同，那么利用align来拼图就不行了，这个时候需要使用axis参数，来对齐x轴和y轴。...,hwy)) + geom_boxplot(outlier.colour = NA,width=0.2)+ theme_half_open() A 图B B<-ggplot(data...= mtcars,aes(drat,wt))+ geom_point()+ facet_wrap(~vs) B 图B我们加入了一个facet 1、拼图 图B有2个x轴，图A有1个x...axis参数有4个值：左侧对齐（l），右侧对齐（r），顶部对齐（t），底部对齐（b）。...画1行的时候，底部和顶部对齐 plot_grid(A,B,nrow = 1,align = 'hv', axis = 'b') 画成1列的时候左右两侧对齐 plot_grid(A,
文章目录 opencv 将加载的图象进行灰度化处理 opencv 将加载的图象进行灰度化处理 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Date:2019...-05-08--10:07 File：img2gray.py Describe:将加载的图象进行灰度化处理 ''' print (__doc__) import cv2 as cv import numpy...vector.reshape((8, 8)) plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() def img2vect(img): # 将灰度图变为向量
比如你想要把背景图定位在右下角，只需这样写： background-position: right bottom; So easy! 当然你也阔以把顺序反过来，丝毫没影响！...偏移值 上面这些貌似挺好用，但是却还不够灵活，包括下面即将讲到的长度值和百分值也同样不够灵活（都是相对左侧或顶部定位），如果我想要距离右侧和底部定位且还需有一定距离该怎么办呢？...例如，你想要让背景图定位在距左边10px、距顶边20px的位置，就可以这么写： background-position: 10px 20px; 2....单个值 这个其实跟上面讲关键字时的单个取值基本是一样的，都是将第二个值默认设置为center，唯一区别就是这个center只能放在这个长度值后面，也就是在纵轴方向居中。...背景图左侧距离盒子左侧的距离是盒子宽度的10%？背景图顶部距离盒子顶部距离是盒子高度的50%？ 错！都错了！！！
,坐标放在一起(得到两个元组) codes, verts = zip(*path_data) # 这里的等号也是一种序列解包,将[(),()]解成两个() # 根据顶点和指令创建Path对象 path...= Path(verts, codes) # 根据Path对象创建图形对象 path_patch = PathPatch(path, facecolor='g', alpha=0.8) # 将这个图形添加到图上...将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中 tkinter是python的一个GUI库，有时候PC端UI界面上需要显示复杂的图时候就会用到这点。...1行1列第1个 # 生成用于绘sin图的数据 x = np.arange(0, 3, 0.01) y = np.sin(2 * np.pi * x) # 在前面得到的子图上绘图 a.plot(x,...y) # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg(f, master=root) canvas.draw
愉快的开始 此前我们做过相关的教程，就是利用Python调用百度地图的API接口获取相关的地图信息。比如爬取某个范围内特定的兴趣点的坐标，对两点之间进行路径规划计算行车时间等。...：两点间的真实行车时间与路况分析（上） 用Python是可以获取到相关的数据的，但是这可能还需要一定的编程基础，对于部分novice不是那么的友好。...值得注意的是，此前我们不是说了百度地图的API会存在400个兴趣点限制的情况嘛，在这里是不存在这个限制的，不得不说这一点还是非常good！...选择我们需要的类型图进行生成，比如我这里选择数据分类地图，点击确定后即可生成。 ? ? 在生成的图表中，点击保存然后再选择展示。即可得到刚刚获取的兴趣点相关分布图了。这个功能真的very nice！...但是值得注意的是，这是一款收费的工具，免费版只有2000条限额，应该是每天吧。不过感觉免费版用来抓取一下兴趣点，画一下分布图还是可以的。 ? 如果需要更高级的应用，可以买个专业版的，配额无限制。
ggplot2基础包中有一定的绘图函数，但为了满足作图的要求，可以优先考虑ggplot2*ggplot2中通过不同的geom函数生成图层，从前往后覆盖，因此需要考虑函数书写的顺序**ggplot2以+连接各个...，group=1作为模板（将所有的组成部分的和作为1）ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop..,...geom_jitter将数值相同的点抖动# 6.2堆叠直方图ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity...,分别test的以a和b列作为横纵坐标，change列映射颜色，画点图。...geom_boxplot()+ geom_jitter(aes(shape=Species))+ coord_flip()# 6-3# 任意作3张ggplot2图library(ggplot2
对应的是论文中的补充材料图4。 ?...首先是subset()函数，基本用法是可以向量，矩阵，数据框数据按照一定的条件进行过滤，小例子 df<-data.frame(A=1:10,B=5:14) subset(df,A<5) 统计MG_RAST_NocrAss...数据准备好了，接下来就是作图了 最基本的箱线图 ggplot(MG_RAST_NocrAss, aes(x=feature, y=rel_res)) + geom_boxplot() ?...image.png 因为x轴的坐标轴标签有重叠，现在是水平方向，将其改个方向 ggplot(MG_RAST_NocrAss, aes(x=feature, y=rel_res)) + geom_boxplot...image.png 更改一下x轴和y轴的标题 ggplot(MG_RAST_NocrAss, aes(x=feature, y=rel_res)) + geom_boxplot() + theme
对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说，'jitter'减少点重叠。...binwidth 直方图的宽度 notch 表示方块图是否应为缺口（TRUE/FALSE) sides 地毯图的安置（"b"=底部， "l"=左部，"t"=顶部，"r"=右部，"bl"=左下部，等等）...Salaries by Rank.png 该图显示了不同学术地位对应薪水的缺口箱线图。实际的观察值（教师）是重叠的，因而给予一定的透明度以避免遮挡箱线图。它们还抖动以减少重叠。...分组 在R中，组通常用分类变量的水平（因子）来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...语法 结果 facet_wrap(~var, ncol=n) 将每个var水平排列成n列的独立图 facet_wrap(~var, nrow=n) 排成n行独立图 facet_grid(rowvar~colvar
5mm alpha = 0.5, # 透明度 50% shape = 8) # 点的形状#mapping可以省略，aes必须写2.2映射：按照数据框的某一列来定义图的某个属性...data = iris,mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length))+ geom_smooth()+ geom_point()4.位置# 抖动的点图...y = Sepal.Width, fill = Species)) + geom_boxplot...y = Sepal.Width, fill = Species)) + geom_boxplot...()+ #geom_point(position = "jitter") geom_jitter()#geom_jitter()函数有一定随机性5.坐标系ggplot(data = iris,mapping
ggplot_boxplot sunqi 2020/8/2 概述 箱式图适用于连续变量的可视化展示，显示变量的四分位数，中位数、异常值等 同时箱式图可以预览两组之间的差异，为后续统计分析做准备 目标 绘制普通箱式图...绘制分组箱式图 绘制多组箱式图 设置展示组 主要函数 geom_boxplot() 参数：width：设置宽度 notch：是否展示缺口，缺口展示的是中位数的置信区间 color, size, linetype...: 颜色、大小、线的类型 fill：填充颜色 outlier.colour, outlier.shape, outlier.size:箱式图须的设置 ## 代码 示例数据集ToothGrowth # 载入包...stat_summary(fun= mean, geom = "point", shape = 18, size = 2.5, color = "#FC4E07") #将图...# 多组箱式图绘制 p7 <- p + # 这里对填充使用的supp变量 # position_dodge设置组之间的距离 geom_boxplot(aes(fill = supp), position
然而，由于数据中有大量的点，我将绘制对carat进行分区的箱线图，需要注意的是，装箱宽度的选择很重要，如果宽度太大，就会模糊任何关系;如果宽度太小，箱中的值可能变化太大，无法揭示潜在的趋势： ggplot...color与price之间存在微弱的负相关关系。钻石颜色的等级从D(最好)到J(最差)。目前，color的级别顺序是错误的。在绘图之前，我将重排color的顺序，使它们在x轴上的质量顺序递增。...因为这是连续(carat)和分类(cut)变量的示例，所以可以用箱形图将其可视化。...问题四 箱线图存在的问题是，在小数据集时代开发而成，对于现在的大数据集会显示出数量极其庞大的异常值。解决这个问题的一种方法是使用字母价值图。...安装lvplot包，并尝试使用geom_lv()函数来显示价格基于切割质量的分布。你能发现什么问题？如何解释这种图形？ 解答 像箱形图一样，字母值图的箱形图对应于分位数。
、fill、alpha、linetype 二、精雕细琢 以上做出来的图还是比较粗糙的，接下来将逐步对其进行微调 (1) 添加标题、横纵轴标签 ggplot(data=singer, aes...以下，将通过element_text函数继续进行调整。...大小及样式设置 I.坐标轴标题样式调整 #axis.title.x:对x轴标题进行调整 #axis.title.y:对y轴标题进行调整 #axis.title: 对整体坐标轴标题统一调整 #vjust的设置是为了将...scale_fill_discrete(breaks=c())等命令(但是它是将原图例和新的图例一起呈现的 (6) 多图汇总 当需要结合多组图片进行说明时，就需要将其放置一张画布上呈现。...而普通设置画布的方式par(mfrow=c(n,m))，在ggplot中是不起作用的。以下，介绍两种多图呈现的方式。使用的数据集为鸢尾花 I.
它是箱式图和密度图的组合，密度图通过旋转放置在箱式图侧边，以显示数据的分布形状。小提琴图比箱形图显示更多的信息。...)) + # 添加箱式图 geom_boxplot(aes(color = supp), width = 0.15, position = position_dodge(0.9)) + #...点图 geom_dotplot() stackdir:点的堆叠方向默认为向上 stackratio：点的距离 color, fill:同之前 dotsize：点的大小 # 点图绘制并添加均值和标准差 p3...# 多组点图 # 分组信息展示为添加颜色 p6 geom_boxplot(width = 0.5) + geom_dotplot(aes(fill = supp), binaxis...= 'y', stackdir = 'center') + scale_fill_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")) # 将箱式图分开，并设置间隔为0.8
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