之前已经多次用到了这两个R包： R语言聚类分析(1) R语言可视化聚类树 上一篇推文中已经介绍了主成分分析的实现：R语言主成分分析 这两个R包的函数可以直接使用prcomp()函数的结果，也可以使用...，也是表示主成分和变量间的相关性，同一个变量所有cos2的总和是1 res.var$contrib: 变量对主成分的贡献 这几个结果都可以进行可视化。....1的坐标是-0.4601427，在Dim.2的坐标是0.88271627，根据这两个坐标就画出来Sepal.Width那根线了，以此类推~ 变量和主成分的cos2可视化 cos2是coord的平方，也是表示主成分和变量间的相关性...默认的可视化比较简陋，但是可以通过超多参数实现各种精细化的控制，比如把不同的属性映射给点的大小和颜色，实现各种花里胡哨的效果。...ggscatter的封装，这个函数来自ggpubr包，所有ggpubr支持的特性都可以给fviz_xxx函数使用，这也是这几个函数功能强大的原因，毕竟底层都是ggplot2!
第一步 让我们用我们的第一个图表回答一个问题：大型发动机的汽车比小型发动机的汽车使用更多燃料吗？ 你可能已经有了答案，但试着让你的答案准确。 发动机尺寸和燃油效率之间的关系是什么样的？...在这里，我们更改点的大小，形状和颜色的级别，使点变小，三角形或蓝色： ? 您可以通过将绘图中的aesthetic映射到数据集中的变量来传达有关数据的信息。...例如，您可以将点的颜色映射到类变量以显示每辆汽车的类。...你需要选择一个对美学有意义的关卡： 作为字符串的颜色名称。 以mm为单位的点的大小。 一个点的形状为数字，如下图所示。 ? 如图所示R有25个内置形状，由数字标识。...中空形状（0-14）具有由颜色确定的边界; 实心形状（15-18）充满了颜色; 填充的形状（21-24）具有颜色边框并填充填充。
学习基本作图时，两个变量displ和hwy的值分别映射到了x和y轴上，再添加geom_poin()函数后x和y轴会生成标尺，这样我们就知道每个点对应的x和y的值了。...这里有一点需要注意，如果仔细看了代码，可以发现上面的代码中fill参数出现了两个，一个在aes()中，一个在外面。...这是因为aes()本身也是一个函数，它在geom_point()函数中可以将各个变量映射到图形中，而外面那个fill参数是控制整个图中的点的颜色的。...mpg中的哪些变量是分类变量和连续变量，提示?mgp查看文档，一个是可以通过查看文档，根据各个变量的含义来推断是何种变量，如manufacturer这种，肯定是分类变量了。...，对于这种可以填充颜色的形状，stroke决定边线粗细，color决定边线颜色，fill决定填充颜色 6.
昨天的推文介绍了 画点和连线展示主成分分析结果的一个小例子，ggplot2画点和连线展示主成分分析的结果简单小例子 今天的推文介绍一下另外一种选择就是 画点和分组椭圆，就是实现下面这个图的过程 ?.../112-pca-principal-component-analysis-essentials/ 这个链接介绍的很详细了，大家可以自己去看一下 作主成分分析用到的是FactoMineR包中的PCA()...函数 作图用到的是factoextra包中的fviz_pca_ind()函数 这两个包如果是第一次使用需要先安装，运行如下命令 install.packages("FactoMineR") install.packages...image.png 接下来通过增加参数来美化 仅仅展示点，去掉文字 fviz_pca_ind(iris.pca, geom.ind = "point") 按照提前设置的分组填充颜色...最近在B站看大一个日本童谣比赛银奖的小女孩，非常有意思，分享给大家
群里有这么一个问题： 请问老师，fviz_pca_ind 做pca，当设置geom.ind = “point”，group>6时，就不能显示第7，8组的点，应该如何处理（在不设置为文本的情况下），只改变点的几何形状和颜色...fviz_pca_ind是factoextra里面用来可视化PCA结果的一个参数，具体见PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据。...就是说我们需要自己手动指定形状。 ggplot2默认支持下面122种形状。...需要转换计算下能用的符号编号，这里选取0:14, 33-127 (15-25是其它形状加了颜色或变了大小，可能会对设置的大小或颜色属性有影响，先暂时忽略了; 32没看出来是什么形状)。...下面根据设定的符号列的因子数，通过取余数的方式获取这些数字，然后传递给scale_shape_manual函数。
如果对内部参数有兴趣可以通过帮助文档进行查询（?ggbiplot）。 这里使用鸢尾花数据，给出一个简单的例子。大家可以将自己的数据进行导入（如何导入？...如果想给不同组别添加分别显示不同颜色，则可以使用参数groups，然后设定为原始数据对应的组别向量（如果你的原始数据没有该列数据，可以自行构造一个向量。）...方法二 使用FactoMineR包[3]的PCA()函数或者使用基础包的prcomp()函数进行数据降维处理，然后使用factoextra包[4]的fviz_pca_ind()函数对结果进行可视化。...展示分组变量信息 如果想展示分组变量信息，可以通过habillage参数设定，和第一种方法类似，这里还加入了一些细节：各组添加椭圆（addEllipses=TRUE），图的版式使用"Dark2"（palette...个体和变量的双图 如果想绘制个体和变量的双图，可以使用fviz_pca_biplot()，内部其他参数构造相同，然后可以添加各种其他ggplot的函数，例如： # 个体和变量的双图 # 只保留变量的标签
#首先我们需要安装下面这两个R包 install.packages("factoextra") install.packages("FactoMineR") #加载这两个R包 library(FactoMineR...) library(factoextra) 接下来我们查看一下要使用的数据，我们会用R里面自带的一套数据集iris。...#第一个主成分就可以保留原来特征73%的信息 fviz_screeplot(iris.pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 80)) 接下来我们可以查看样本的主成分分析结果...var$contrib 接下来查看样本在新空间中的分布 fviz_pca_ind(iris.pca, mean.point=F,#去除分组的中心点，否则每个群中间会有一个比较大的点...factoextra包来展示变量，以及如何在一张图上同时展示样本和变量。
里面的线条颜色是通过colour参数进行控制（一定要记好colour与fill两个颜色填充参数的区别，colour控制线条、点颜色、fill控制区域颜色，所以在散点图、曲线、折线图途中使用colour参数...上面说过colour控制点、线条颜色、fill控制区域颜色，但是密度曲线算是一个另类，仔细看上图你会发现，它不同于折线图，因为每条密度曲线都是一个闭合曲线，所以他是允许使用fill参数填充闭合区域的：...你会发现这样出来的图形除了密度曲线内部除了被填充颜色之外，整体形状与使用colour参数填充线条颜色是一样的。...果然不出我们所料，默认的带分类变量的密度曲线图确实是使用默认的identity参数。...因为套用的配色模板中颜色数量上限是6个，而我们的分类变量类别有8个，所以最后两个类别的线条色、填充色改成了默认。
1.常用的可视化R包 图片 2.三种R包的作图函数 #作图分三类 #1.基础包 略显陈旧 了解一下 plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) text(6.5,4...、大小、透明度、点的形状，线型等） 3.2.1手动设置，需要设置为有意义的值 图片 color 颜色，可以用RGB编码值的字符串 size 大小，只能用数字 shape 形状，数字编号 alpha 透明度...，manual应该就有几个颜色取值 图片 图片 ## Q2 区分color和fill两个属性 ##color是颜色，fill是填充颜色 ### Q2-1 空心形状和实心形状都用color设置颜色（形状中...geom开头的函数画出来的所有东西称为一个几何对象，也称为了一个图层 几何对象可以叠加 #4.几何对象 #局部设置和全局设置 ggplot(data = iris) + geom_smooth...fill = Species))+ geom_boxplot()+ geom_jitter(mapping = aes(shape = Species))+ coord_flip() # 也可以通过增加这个函数调整点图的点的形状
作者将在本文中解释 Mask R-CNN 的工作原理，并介绍了颜色填充器的应用案例和实现过程。...来源：Fast R-CNN 类别：ROI 中的目标的类别。和 RPN 不同（两个类别，前景或背景），这个网络更深并且可以将区域分类为具体的类别（人、车、椅子等）。...有些数据集中以 PNG 图像保存，其它以多边形点保存等。为了处理这些案例，在我们的实现中提供了一个 Dataset 类，你可以通过重写几个函数来读取任意格式的图像。...颜色填充 现在我们已经得到了目标掩码，让我们将它们应用于颜色填充效果。方法很简单：创建一个图像的灰度版本，然后在目标掩码区域，将原始图像的颜色像素复制上去。以下是一个 good example： ?...代码提示：应用填充效果的代码在 color_splash() 函数中。detect_and_color_splash() 可以实现加载图像、运行实例分割和应用颜色填充过滤器的完整流程。
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。...它们都是张量的变体形式，我可以稍微讨论一下： 张量 就我们的目的而言，张量是一个多维数组，矢量和矩阵是其中的特殊情况。张量具有形状（我们先不用维度的概念）。...因此，我们得到一个输出张量，其中包含与输入图像（几乎）相同大小的矩阵。 也就是说，有多少种卷积核就能学到几种特征，卷积核可以捕获诸如颜色、边缘、线条等特征。...它们其实必须要小一点，否则卷积核会超出边界。 为了做到这一点，我们在卷积层之前加上一个... 零填充层（Zero-padding layer） 在zeroPad 函数中可以看到定义。...第二，有很多方法可以显着加速暴力层（即卷积层和全连接层层），即使在没有GPU支持的仅CPU的实现中，也可以使用矢量化和缓存和内存管理来加速。
数据独立于其他组件，可以应用多个数据集 映射：映射的目的是将数据属性（通常是数字或分类值）转换为几何或视觉属性；它用于指定几何属性的变量（例如，x位置、y位置、颜色、形状、大小等） Stat：转换数据，...尺度函数既可用于连续变量，也可用于分类变量。例如，在连续情况下，用刻度填充直方图或密度图；在离散情况下，比例用于填充直方图或条形图，或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。...我们需要知道，映射到变量的美学属性取决于所使用的geom()函数。因此，通过具体说明各几何层的参数，可以改变审美属性。在这种情况下，我们改变了最适合的点的颜色、大小和线条的颜色。...实际上，在ggplot2中，除了颜色之外，我们还可以使用大小、形状、笔划（边界的厚度）和填充（填充颜色）来区分适当绘图中的分组。...~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。
比较类 比较类显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。...数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。...那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。 适合的数据：两个连续数据字段 功能：观察数据的分布情况 数据与图形的映射：两个连续字段分别映射到横轴和纵轴。...适合的数据条数：无限制 备注：可更具实际情况对点的形状进行分类字段的映射。 点的颜色进行分类或连续字段的映射。 ? 流程类 流程类显示流程流转和流程流量。...它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息，需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系
比较类 比较类显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。...散点图 散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。 通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。...那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。 适合的数据：两个连续数据字段 功能：观察数据的分布情况 数据与图形的映射：两个连续字段分别映射到横轴和纵轴。...适合的数据条数：无限制 备注：可更具实际情况对点的形状进行分类字段的映射。 点的颜色进行分类或连续字段的映射。 流程类 流程类显示流程流转和流程流量。...它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息，需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系
柱状图 单变量分类变量：可使用柱状图展示，提供一个x分类变量，画出数据的分布。 #以透明度（clarity）变量为例，且按照不同的切工填充颜色，柱子的高度即为此分类下的数目。...同时箱线图能够显示出离群点（outlier），通过箱线图能够很容易识别出数据中的异常值。 #按切工(cut)分类，对价格(price)变量画箱式图，再按照color变量分别填充颜色。...1 颜色标尺设置（color fill） 1.1 颜色标尺“第二个”单词选择方法 颜色的函数名第二个单词有color和fill两个，对应分组使用的颜色函数即可。...比如柱状图，fill是柱子的填充颜色，这时就使用scale_fill系列函数来更改颜色。 比如点图使用color分组，则使用scale_color_系列函数来更改颜色。...2 facet_grid：基于两个因子进行设置，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 p+facet_grid(vs
)) p+geom_point() 3、几何对象（Geometric） #在上面的例子中，各种属性映射由ggplot函数执行，只需要加一个图层，使用geom_point()告诉ggplot要画散点，于是所有的属性都映射到散点上...ggplot(small)+geom_bar(aes(x=clarity)) #柱状图两个要素，一个是分类变量，一个是数目，也就是柱子的高度。...而柱状图是分类数据，按类别计数。我们可以用前面直方图的参数来画side-by-side的柱状图，填充颜色或者按比例画图，它们是高度一致的。...密度函数图 #说到直方图，就不得不说密度函数图，数据和映射和直方图是一样的，唯一不同的是几何对象，geom_histogram告诉ggplot要画直方图，而geom_density则说我们要画密度函数图...(cut)分类，对价格(price)变量画箱式图，再分开按照color变量填充颜色。
= random.randint(-9, 9) return x * cell, y * cell 绘制指定填充颜色的小正方形： 在游戏里有一个虚拟区域，四周使用很多小正方形围起来。...''' 绘制一个指定填充颜色的正方形 填充颜色可以不指定 ''' def draw_square(color): if color is not None: # 的颜色就填充...： 使用 turtle 制作游戏的底层思想： 当我们导入 turtle 模块时，意味着我们有了一只可以在画布上画画的画笔，画笔的默认形状是一只小海龟。...是编写游戏的关键，游戏中的每一个角色，其本质是一支画笔，我们只是在控制画笔在画布上按我们设计好的轨迹移动。 本游戏中红、绿、蓝 3 种颜色的小球就是形状为圆形的画笔。...color：指定画笔和填充颜色。 shape： 已经定义好的画笔形状名称。
我们担心学员没那么快hold住R语言可视化高级技巧，所以介绍了两个小白神包： 新手绘图一站式R包ggstatsplot 新手绘图一站式R包之ggpubr 但是学生的表现实在是太超出我意料了，能超脱于现有的工具...aes:颜色（color颜色或边框颜色、fill填充颜色和 alpha透明度） 形状（linetype线型、size点的大小或线的宽度和 shape形状） 位置 （x, y, xmin, xmax, ymin...关于映射的详细介绍-> 一张统计图就是从数据到几何对象（点、线、条形等）的图形属性（颜色、形状、大小等）的一个映射。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...identity表示条形的高度是变量的值；对于连续性变量使用bin，转换的结果使用变量density来表示。
,int y,int color); 参数x,y为像素点的坐标，color是该像素点的颜色，它可以是颜色符号名，也可以是整型色彩值 无 例：在屏幕上(6,8)处画一个红色像素点：putpixel(6,8...例：把屏幕上(8,6)点的像素颜色值赋给变量color。...int color = getpixel(8,6); 2.2 直线和线型函数 分类 功能 用法 说明 返回值 line() 画线函数 函数line()使用当前绘图色、线型及线宽，在给定的两点间画一直线...xasp和yasp所指向的变量中 见例 2.4-1 circle()画圆函数 函数circle()使用当前绘图色并以实线画一个完整的圆 该函数调用方式为void circle(int x,int y,int...分类 功能 用法 说明 返回值 例题 setfillstyle() 设置填充图样和颜色函数 函数setfillstyle()为各种图形函数设置填充图样和颜色 函数调用方式为void setfillstyle
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