在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...− 创建一个函数sortingMatrixByRow（）来对矩阵的每一行进行排序，即通过接受输入矩阵m（行数）作为参数来逐行排序。 在函数内部，使用 for 循环遍历矩阵的行。...使用 if 条件语句检查当前元素是否大于下一个元素。 如果条件为 true，则使用临时变量交换元素。...通过调用上面定义的 printingMatrix（） 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
https://kieranhealy.org/blog/archives/2018/12/09/canada-map/ 完整代码 library(raster) library(sf) library(ggplot2...91.86666666666666 +x_0=0 +y_0=0" can_simp <- sf::st_transform(can_simp, can_proj) can_simp$Popu<-1:13 ggplot...image.png ggplot() + geom_sf(data = can_simp, aes(fill = Popu)) + scale_fill_continuous(low="red"
item.setParentId("0271f6d5ffbbf5a3a447e16274b7bfc8"); List children = item.getParent().getChildren(); //根据orderNum对list...中的sdict对象排序 children.sort(Comparator.comparing(SDict::getOrderNum)); 实际上只要一句话children.sort(Comparator.comparing...public int compareTo(TestA o) { return this.age.compareTo(o.getAge()); } } 然后在需要排序的地方...，进行比较排序 Collections.sort(list, new Comparator() { @Override public int...，进行比较排序 Collections.sort(list, new Comparator() { @Override public int
首先先看下Java中的Collections.sort()排序方法： Collections是一个工具类，sort是其中的静态方法，是用来对List类型进行排序的，它有两种参数形式： public...代码如下： //自定义排序1 Collections.sort(list, new Comparator() { @Override public int compare...o1, Student o2) { return o1.getId() - o2.getId(); } }); 根据Map中的key排序map,排序完成后放进.../** * 按key排序(sort by key).... /** * 按值排序(sort by value)
之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度图 模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ?...参考链接是 ggplot2 area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki...image.png 填充颜色用fill参数，更改线条颜色用color参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density(fill="#e72a8a",...image.png 这里需要注意的一个问题是默认的Y轴是小数，应该是某个值占所有的数据的比例，如果要把它改成频数可以加stat="bin"参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？
scale_color_colorblind()函数综上，第一部分绘图（注：此图中的spiecies为分类变量可改变形状，对色盲群体友好）ggplot( data = penguins, mapping...(x = species)) + geom_bar()#根据条形的频率依据处理因子函数对条形重新排序 ggplot(penguins, aes(x = fct_infreq(species)...)) + geom_bar()处理因子函数fct_inorder()：按它们首次出现的顺序排列。...fct_infreq() ：按每个级别的观测值数（最大在前）fct_inseq()：按级别的数值。数值变量数值变量可以是连续的，也可以是离散的。...)平滑曲线geom_smooth()三个或更多变量用不同的颜色和形状代表不同观测值将绘图拆分为不同的子图 按单个变量对绘图进行分面facet_wrap() 参数1：公式?
配色 6.1 设置对象的颜色 6.2 将变量映射到颜色上 6.3 对离散型变量使用不同的调色板 6.4 对离散型变量使用自定义调色板 6.5 使用色盲友好型调色板 6.6 对连续性变量使用自定义调色板...标度范围是0～1（其中0对应黑色，1对应白色），灰度调色板的默认范围是0.2～0.8，但这个可以更改。...scale_fill_grey(start=0.7, end=0) 倒转方向并且更改灰度范围 6.4 对离散型变量使用自定义调色板 用scale_colour_manual()函数来自定义颜色；填充色标度...变量是字符型向量而非因子形式，那么它会被自动转化为因子；顺序也默认地按字母表排序。...# 自定义调色板(颜色选用对色盲友好的颜色) cb_palette <- c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9", "#009E73", "#F0E442",
当然如果在直方图参数中添加颜色映射，那么就可以做出堆积直方图。 ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram() ?...当颜色变量（因子变量）进入aes内的时候，默认直方图输出为堆积直方图。（大家是否想起了之前学过的柱形图，可以通过设置position参数对多序列柱形进行堆积、簇状转换）。...ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.2) ? 当然也可以在直方图中直接添加fill填充为喜欢的颜色。...关于直方图的分面技巧： ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut) ?...ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut)+theme_wsj()+scale_fill_wsj()+guides
请注意，对于折线图而言，折线的颜色或对于条形图而言是条形的颜色，并不是从bbc_style（）函数中直接获得的，而是需要在其他标准ggplot图表函数中明确设置 。...它本质上修改了ggplot2的主题功能中的某些参数。例如，第一个参数是设置绘图标题元素的字体，大小，字体和颜色。...+ geom_hline(yintercept = 0, size = 1, colour = "#333333") 构图 如果想将可视化的数据按某个变量进行拆分，则需要使用facet_wrap或facet_grid...按大小重新排序栏 默认情况下，R将按字母顺序显示数据，但按大小排列则很简单：只需将reorder（）包装在要重新排列的x或y变量周围，然后指定要变量 重新排序。 例如。...image.png 修改柱状图柱子顺序 有时，您需要以不按字母顺序或按大小重新排序的方式对数据进行排序。
刻面是一个强大的工具，可以研究不同的模式是否相同或不同于条件 ?...因为即使我们使用了许多缺省值，ggplot2的显式语法语法也相当冗长，这使得快速尝试不同的绘图变得困难。它还模仿plot()函数的语法，使ggplot2对于熟悉Base R图形的用户更容易使用。...~y+z))对两个变量执行刻面，两个变量都按列显示，绘图将基于一个变量与另一个变量的级别并排显示。这种可视化使得两个分类变量的比较非常有效。...使用facet_wrap(公式)将一大系列绘图分解为多个小绘图 wrap刻面将一系列大绘图生成单个类别的多个小绘图。此功能使包装分面特别适用于对多个级别的类别变量的分面组合进行分面。...Facet_wrap(x~.)的语法。用于在行中仅按x拆分绘图，并包括绘图中的所有其他子集。与前面一个函数的区别是，facet_wrap(FORMULA)可以选择网格中的行数和列数。
color 大小（单位mm） size 透明度 alpha 填充颜色(1-20均用不到fill函数）） fill 形状(数字编号见下图） shape 图片 一.以点图为例解释各参数： 1. ggplot...，此函数必须与color=Species一起使用，更多颜色查询十六进制颜色代码 ggplot(data=iris)+ geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Length...,color=Species))+ scale_color_manual(values=c("blue","red","yellow")) 5.单分面：将大图按Species分为三个子图 ggplot(...data=iris)+ geom_point(mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Length,color=Species))+ facet_wrap(~Species...) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw() p p + facet_wrap(
三、颜色设置 推荐一个比较方便的包 "ggsci" library(ggsci) p + scale_fill_nejm() ?...# 如果想改成自己要的颜色也好办,比如改成 rainbow 色条 p + scale_fill_manual( values = rainbow(7)) ?...四、观测值和样本排序 然后是排序的问题，如果我想调整不同类型柱子的顺序，让他们按大小排序，可以用factor 函数 order_x = apply( data_percent[,1:7], 2, sum...# 还可以给样本排序，同样的道理 data_plotname = factor(data_plotname, levels = name , ordered = T ) p3 = ggplot...其他可用的调整 # 可以考虑分组展示 p3 + facet_wrap(~group, scales = 'free', nrow = 2) ?
、线和填充区域的边界进行着色 fill 对填充区域着色，如条形和密度区域 alpha 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） linetype 图案的线条（1=实线，2=虚线，3=点，4=点破折号...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。ggplot()声明中的aes()函数负责分配变量（图形的视觉特征）。...我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形（在ggplot2中也称为刻面图）。下表给出了相关的语法，var,rowvar,colvar是因子。...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...scale_y_continuous() breaks=指定刻度标记、labels=指定刻度标记标签、limits=控制要展示的值的范围 scale_x_discrete()和scale_y_discrete() breaks=对因子的水平进行放置和排序
所谓“美学特征”指的是：#colour或者shape等参数，分别将不同分组以不同颜色/点形表述。这里指的是将group1中#a,b以不同颜色表示。...ggplot(diamonds2, aes(x = cut, y = price,colour = cut)) + #添加颜色，不同cut方式显示不同颜色 geom_boxplot() ?...ggplot(diamonds2, aes(carat, price, colour = color, size = price)) + geom_point(alpha = 0.5) + facet_wrap...#facet_wrap和facet_grid不同在于facet_wrap是基于一个因子进行设置，facets 表示形式为：~变量（~单元格）；而facet_grid是基于两个因子进行设置，facets...表示形式为：变量~变量（行~列），如果把一个因子用点表示，也可以达到 facet_wrap的效果，也可以用加号设置成两个以上变量 ggplot(diamonds2, aes(carat, price,
统计变换(statistics) 对原始数据进行某种计算，例如对二元散点图加上一条回归线。 ?...图层可以允许用户一步步的构建图形，方便单独对图层进行修改。 ? 分面(Facet) 条件绘图，将数据按某种方式分组，然后分别绘图。分面就是控制分组绘图的方法和排列形式。 ?...将颜色映射到颜色属性 > p ggplot(mpg,aes(x=cty, y=hwy, colour=factor(year))) > p + geom_point() ?...size=displ), alpha=0.5, position = "jitter")+ stat_smooth()+scale_size_continuous(range = c(4, 10))+ facet_wrap...0.5,position = "jitter")+ stat_smooth()+ scale_size_continuous(range = c(4, 10))+ facet_wrap(~ year,ncol
； ## Q1 能不能自行指定映射的具体颜色？...sort()##只排序某一列，其他列不改变；无法改变对应关系。...#x是数据框或者矩阵 #margin为行则是1，margin为列是2; #fun为函数 #apply(test,2,mean) #对test的每一列求平均值 sort(x) #对x从小到大排序 head...(x) tail(x) tail(x,1000) #对x取前五或者后五； identical(x1,x2)#判断x1和x2是否完全一致； ##举例 load(file="test2.Rdata")...) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw() p p + facet_wrap(
library(ggplot2) head(mpg) ? 2.使用图形属性 比如说：散点图点的形状/透明度/颜色用第三个属性表示。...ggplot2的分面有两种方式，分别使用 facet_wrap 或 facet_grid 函数。...drop：是否丢弃没有数据的分组，如果为TRUE（默认），则空数据组不绘图。...ggplot(data=mpg)+ geom_point(mapping = aes(x=displ,y=hwy))+ facet_wrap(~class,nrow = 2) ?...3.2.facet_grid() 如果想通过两个变量对图进行分面，则使用`facet_grid()`。这个函数第一个参数也是公式，但该公式包含由~隔开的两个变量。
更多设置 在 ggplot() 中，离散变量的默认色标是 scale_*_hue() ，这里 * 表示颜色（为点和线等特征着色）或填充（为多边形或柱状图着色）； scale_*_grey() 用来改变灰色颜色的默认比例...包的颜色(Garnier 2018)； 可用 scale_*_manual() 手动定义我们自己的颜色集，此函数有一个逻辑参数叫 drop ，用来决定是否在尺度中保留不常用的因子水平； 连续变量的颜色刻度可以用...labs(title = "Year: {frame_time}") + shadow_mark(alpha = 0.3, size = 0.5) 将数据点作为背景后的动画 按大陆创建分面...： 使用facet_wrap(~continent)，创造分面。...p + facet_wrap(~continent) + transition_time(year) + labs(title = "Year: {frame_time}") 按大陆创建分面后的动画
to_lodes_form在数据框中指定几个变量作为坐标轴，并对该数据框进行重塑，使坐标轴变量名构成一个新的因子变量，其值构成另一个因子变量。其他变量的值将被重复，并且可以引入行分组变量。...1:3, silent = TRUE) #silent是否打印messages ggplot(as.data.frame(UCBAdmissions), aes(y = Freq, axis1...country, colour = country), alpha = .75, decreasing = FALSE) + #alpha，透明度 #decreasing是否按变量值...scale_color_brewer(type = "qual", palette = "Set3") + #曲线边框颜色 facet_wrap(~ region, scales = "fixed...适当加粗边框，并选用饱和度较高的颜色颜色搭配其透明色，会增加图形高级感！
旋转一下图片，设置上下边界的颜色看看效果 #将图片转为横向 (p + geom_boxplot() + coord_flip()) + #参数设置颜色 (p + geom_econodist(tenth_col...ft_cols$blue, ninetieth_col = ft_cols$red) + coord_flip()) + plot_layout(ncol = 1) 按照数据中drv特征对箱型图上色...= "Life Expectancy", y = NULL, caption = "Example borrowed from @cmdline_tips" ) + ##分面设置 facet_wrap...~color) ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ geom_econodist()+ facet_wrap(~color) 对箱型图进行进一步的美化...Plot")+ theme_economist()+ scale_fill_economist()+ guides(fill=guide_legend(title=NULL))+ ##按颜色进行分面
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