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去除线图中outliers

异常值outlier:指样本中个别值,其数值明显偏离它(或他们)所属样本其余观测值,也称异常数据,离群值。当遇到一组数据中有少量outliers,一般是需要剔除,避免对正确结果造成干扰。...我们可以通过线图来检测并去除outliers. 线图可以通过5个数来概括:最小值,最大值,下四分位(Q1,在25%位置),上四分位(Q3,在75%位置),中位值(50%位置)。...线图能够显示离群点,可以通过IQR(InterQuartile Range,四分位距即Q3-Q1)计算得到。该离群点定义为异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR值。...75%分位数+1.5(75%分位数-25%分位数) LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数 - 1.5(75%分位数-25%分位数) 即在UpperLimit与LowerLimit之外值为...因此,存在离群值(红色方点),下面去除离群值。 首先定义一个函数,将outliers替换成NA。

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    R语言ggplot2线图时候如何添加表示平均值线

    线图展示就是分位数,中间线表示是中位数,也就是50%分位数,如果非要在线图上画上表示平均值线段也是可以实现,今天介绍一下实现代码 示例数据集我们用R语言内置数据集PlantGrowth...image.png 首先是画一个最普通线图 df<-read.csv("PlantGrowth.csv") library(ggplot2) library(tidyverse) p1<-ggplot...ggplot_build(p1)$data[[1]] image.png 我们利用原始数据计算一下平均值,然后将数据集均值添加到这组数据中 df %>% group_by(group...rename("group_1"="group") %>% cbind(ggplot_build(p1)$data[[1]]) -> df1 然后利用geom_segment()函数添加品均值线段...不知道有没有比较好办法 (猜测geom_boxplot函数里应该是有一个步骤计算中位数,试着看看源代码,看能不能把中位数代码改为平均值) 还有一个问题是如果是分组线图那么应该如何来实现呢?

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    Python OpenCV查找图中四边矩形

    目标是找到下图中矩形轮廓和四边轮廓: ?...矩形检测包含检测轮廓是四个顶点,同时两条边夹角接近90°,代码和效果如下: import numpy as np import cv2 as cv # 设置putText函数字体 font=cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX...# 条件判断逼近边数量是否为4,轮廓面积是否大于1000,检测轮廓是否为凸 if len(cnt) == 4 and cv.contourArea(cnt) > 1000...代码比较简单,核心步骤上面已添加注释,筛选条件自己可以改,如果只想检测四边,不限制为矩形,则修改如下地方: # 只检测矩形(cos90° = 0) if max_cos < 0.1: # 检测四边...大家使用时候根据具体情况进行修改,C++demo路径如下: F:\opencv4.2_release\opencv\sources\samples\cpp\squares.cpp

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    R语言绘图之ggplot2

    那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行绘图包ggplot2。 1. ggplot2安装:install.packages("ggplot2")。...2. ggplot2绘图原理: ggplot2核心理念是将绘图与数据分离,数据相关绘图与数据无关绘图分离,并按图层作图。...著名拿破仑远征图) geom_rug 触须 geom_segment 线段 geom_smooth 平滑条件均值 geom_step 阶梯图 geom_text 文本 geom_tile 瓦片(即一个个小长方形或多边...几何对象(geom_)上面指定图形属性需要呈现在一定几何对象上才能被我们看到,这些承载图形属性对象可能是点,可能是线,可能是bar stat :统计变换比如求均值,求方差等,当我们需要展示出某个变量某种统计特征时候...,需要用到统计变换 annotate:添加注释 #由于设置文本会覆盖原来图中对应位置,可以改变文本透明度或者颜色例:annotate(geom='text')会向图形添加一个单独文本对象 annotate

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    线图生物学含义

    2.线图组成 图使用第25,50和75百分位数(也称为下四分位数(Q1),中位数(m或Q2)和上四分位数(Q3),以及四分位数范围(IQR = Q3-Q1,涵盖50%中央数据)来反映样本分布...用四分位数绘制是一个公认惯例:永远不应使用箱子或线来显示平均值、标准差或标准误。中位数不一定在箱子中心,两边延伸线也不一定是对称。...四、线图优点与不足 1.线图能直观展现样本分布 从下图中可以看出线图统计描述比均值和标准差更直观展现了数据集统计分布。 ?...数据可视化比较 图a中,100个数据点样本集,每个数据从上到下依次是均匀分布,具有两种不同方差两个单峰分布,双峰分布。...线图利用摘要统计指标(中位数和四分位数)和主要数据(四分位数内50%数据)分布。图可以展示任何数据集最小值,下四分位数,中位数,上四分位数和最大值,可以反映数据集分布和差异。

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    如何更改ggplot2中堆积条形图中堆积顺序

    拟合曲线 R语言之可视化①④一页多图(1) R语言之可视化①⑤ROC曲线 R语言之可视化①⑥一页多图(2) R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2...中图例修改 R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text() R语言之可视化(21)令人眼前一亮颜色包 R语言之可视化(22)绘制堆积条形图 R语言之可视化(23)高亮某一元素...R语言之可视化(24)生成带P值得线图 R语言之可视化(25)绘制相关图(ggcorr包) R语言之可视化(26)ggplot2绘制饼图 R语言之可视化(27)通过R语言制作BBC风格精美图片 R...语言之可视化(28)蜜蜂图 R语言之可视化(29)如何更改ggplot2中堆积条形图中堆积顺序 问题:如何控制由ggplot2创建堆积条堆积顺序。...原始图表 library(reshape2) library(ggplot2) ra.melt <- melt(ra) p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y

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    一文掌握小提琴图所有画法

    通常密度会随附一种叠加图表类型,如图,以提供一些其他数据信息,即矩形上下边框代表第一个和第三个四分位数,中间点是中位数。 小提琴图可以用来观察数据分布情况,也可用于比较多个组之间分布。...,或"asterisk" p.adjust.method = "holm", #p值校正方法 notchwidth = 0.5, #对于有缺口图,缺口相对于主体宽度(默认为0.5...这里小提琴图是图和核密度图组合。...legend.position="none" #不加图例 ) + coord_flip() #翻转坐标 ggnormalviolin ggnormalviolin是使用ggplot2根据指定均值和标准差创建正态分布小提琴图方法...data = d, aes(x = Distribution)) + geom_normalviolin(aes(mu = Distribution_mean, #mu是正态分布均值

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    Day7:R语言课程 (R语言进行数据可视化)

    3.用`map_dbl()`处理数据 为了获得所有样本均值,可以使用用生成数字向量函数map_dbl()。...ggscatter5 注意:可以使用example("geom_point")来探索可添加到绘图中众多不同映射和图层。滚动浏览不同图,记住代码修改方式。...已经有了用ggplot2进行绘图所需所有信息,可以尝试绘制一个线图。...图提供了基于五分位数数据分布图。框顶部和底部代表第一和第三个四分位数(分别为25%和75%)。框内线代表中位数(50%)。在框上方和下方延伸到点代表数据集最大值和最小值。...提示:使用fill映射来观察每种基因型中细胞类型之间样本均值差异。 最终图片看起来应该如下所示。 ?

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    「R」数据可视化2 :

    什么是图(Box-plot)是一种用作显示一组数据分散情况统计图,因形状如箱子而得名。除了生信领域,该图在其他领域也经常被使用。...图能显示出一组数据最大值(Maximum)、最小值(Minimum)、中位数(Median)及上下四分位数(1st/3rd Quartile),同时还可以显示逸出值(Outlier)。 ?...图怎么画 (1) 需要什么格式数据 我们需要数据只要两列,一列为x,一列为y。本次我们使用R中提供iris数据。 ?...比如我们想要探究不同物种花萼长度差异。 (2) 如何使用ggplot2图 利用ggplot2画图核心命令是geom_boxplot。我们先来尝试做一个最最基础也是最丑boxplot图。...可以看到不同物种之间Sepal.Length有所不同,那么这种差异显著吗? 这个时候我们就需要做检验,那么如何可以直接把检验结果展示在图中呢。这个时候我们可以使用另一个R包ggpubr。

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    R for data science (第一章) ②

    ggplot2语法中,我们说它们使用不同geom。 geom是绘图用于表示数据几何对象。 人们经常根据情节使用几何类型来描绘情节。...例如,条形图使用条形图,折线图使用线条图,图使用图格栅等。 散点图打破了这一趋势; 他们使用点geom。 如上所述,您可以使用不同geom来绘制相同数据。...左边图使用点geom,右边图使用光滑geom,一条适合数据平滑线。 要更改绘图中geom,请更改添加到ggplot()geom函数。...ggplot2将为分组变量每个唯一值绘制一个单独对象。实际上,每当您将美学映射到离散变量时,ggplot2都会自动将这些geoms数据分组(如线型示例中所示)。...您可以通过将一组映射传递给ggplot()来避免这种类型重复。 ggplot2会将这些映射视为适用于图中每个geom全局映射。

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    优思学院|图利用1.5系数判断异常值理由

    在六西格玛众多工具当中,图最常见于描述数据分布情况。图可以让我们直观地了解到数据实际分布情况,它范围是什么,以及它偏移度怎样。最小值是数据集中最小值。而最大值是数据集中最大值。...这个值显然控制了范围敏感性,从而控制了决策规则。其实,这个值定义,也是离不开正态分布原理。根据正态分布:整个数据中约有68%位于平均值(μ)一个标准差(3σ)之外(两边)。而Q1和Q3,分别位于离平均值-0.675σ和+0.675σ。如果我们用 " 1 " 这个值作为上下限计算。...1 * (Q3 - Q1)= 0.675σ + 1 * (0.675 - [-0.675])σ= 0.675σ + 1 * 1.35σ= 2.025σ因此,当用1时,根据IQR方法,任何数据如果超出平均值

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