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R语言ggplot2做箱线图的时候如何添加表示平均值的线

箱线图展示的就是分位数,中间的线表示的是中位数,也就是50%分位数,如果非要在箱线图上画上表示平均值的线段也是可以实现的,今天介绍一下实现代码 示例数据集我们用R语言的内置数据集PlantGrowth...image.png 首先是画一个最普通的箱线图 df<-read.csv("PlantGrowth.csv") library(ggplot2) library(tidyverse) p1ggplot...(data=df, aes(x=group,y=weight))+ geom_boxplot(aes(fill=group)) p1 image.png 通过ggplot_build...()函数可以获取画箱线图用到的数据 ggplot_build(p1)$data[[1]] image.png 我们利用原始数据计算一下平均值,然后将数据集的平均值添加到这组数据中 df %>%...不知道有没有比较好的办法 (猜测geom_boxplot函数里应该是有一个步骤计算中位数的,试着看看源代码,看能不能把中位数的代码改为平均值) 还有一个问题是如果是分组的箱线图那么应该如何来实现呢?

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PyTorch中的梯度累积

我们在训练神经网络的时候,超参数batch_size的大小会对模型最终效果产生很大的影响,通常的经验是,batch_size越小效果越差;batch_size越大模型越稳定。...结果爆显存了,那么不妨设置batch_size=16,然后定义一个变量accum_steps=4,每个mini-batch仍然正常前向传播以及反向传播,但是反向传播之后并不进行梯度清零,因为PyTorch中的...但是,我们需要的是一个平均的梯度,或者说平均的损失,所以我们应该将每次计算得到的loss除以accum_steps accum_steps = 4 for idx, (x, y) in enumerate...通过这种延迟更新的手段,可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零?

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    R语言动态可视化:制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

    p=9766  在某些情况下,你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。 现在,我们将通过制作点线图的动画来探索。...,相比于1900-2000的平均水平。...transition_reveal其默认是显示线条,仅绘制当前帧的点: 要创建点的累积动画,使用如下代码: shadow_mark 保留先前帧中的数据。...使用for循环绘制并保存每年的图表 要制作点和线的累积动画,我们需要编写一个循环为每帧创建一个单独的图像。...然后,它创建一个名为的R对象chart,这是从该数据绘制的静态ggplot2图表。 然后,使用该ggsave函数以定义的尺寸和分辨率保存该图表,从而在循环上进行进度更新。

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    R语言ggplot2绘制经验累积分布(empirical cumulative distribution)曲线的简单小例子

    https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了,我稍微改动了一下,选取了2006年到2020年的数据,获取数据的代码这里就不放了,如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 还是Plos系列学术论文2006-2020年间作者数量的数据,这次用 经验累积分布曲线来展示数据。这个图我还是第一次听说。...借助ggplot2中的stat_ecdf()函数实现 我们先来看一下帮助文档中的例子 df_1 <- data.frame( x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0.../negative infinity p2ggplot(df_1, aes(x)) + stat_ecdf(geom = "step", pad = FALSE) # Multiple ECDFs...p3ggplot(df_1, aes(x, colour = g)) + stat_ecdf() library(patchwork) p1+p2+p3 ?

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    ggplot2中ylim的坑

    ​在ggplot2中很容易出现一个修改坐标轴范围的问题,喜欢用ggplot2画图的需要注意一下。...ylim和coord_cartesian都是调整坐标轴范围,但是它们的结果是有可能不一样的,看下面的一个例子: data(diamonds) p ggplot(data = diamonds, aes...image 截取0到60的部分: ? image 可以看到第二张图跟原图是不一样的,比如Fair的第一个box原数据最高是超过60的,但是截取之后不到60了。这是一个不太容易注意到的坑。...这里是因为ylim是直接处理的数据导致的,比如例子中不在范围的数据就直接被移除。同等操作应该用coord_cartesian来实现。...coord_cartesian指定参数控制图形特定区域放大显示,只影响图形展示,不影响内部数据的值。即使用原数据作图,再对图形进行变动。

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    R语言ggplot2绘制平滑曲线的折线图简单小例子

    R语言ggplot2包用来画折线图的函数默认应该是带有棱角的,如果想要实现平滑的曲线好像不太容易,之前的推文介绍过 ggalt这个包 R语言的ggplot2做平滑的折线图简单小例子 R语言ggplot2...常规的折线图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df) + geom_line...上面链接里有实现这两个图的代码,感兴趣的可以自己尝试重复一下 话说这个 Bump chart 对应的中文是啥意思呢?...这个数据可视化的类型具体的应用场景是啥,我暂时还不知道 突然想到可以用这种方式来画平滑的折线图 最简单的平滑折线图 #install.packages("ggbump") library(ggbump...) library(ggplot2) library(dplyr) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df

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    PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

    在本文[1]中,我们将首先了解数据并行(DP)和分布式数据并行(DDP)算法之间的差异,然后我们将解释什么是梯度累积(GA),最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...GPU 以计算参数的梯度 将梯度发送回Master GPU(这些是所有训练示例的梯度平均值),将它们相加得到整批30个的平均梯度 更新主 GPU 上的参数并将这些更新发送到其他 2 个 GPU 以进行下一次迭代...从上面的例子中,我们可以通过 3 次迭代累积 10 个数据点的梯度,以达到与我们在有效批量大小为 30 的 DDP 训练中描述的结果相同的结果。...梯度累积代码 当反向传播发生时,在我们调用 loss.backward() 后,梯度将存储在各自的张量中。...因此,为了累积梯度,我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量,而不将梯度设置为零,以便它们在多次迭代中累积,然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度(loss

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    从箱线图到统计指标表

    在基因表达分析中,箱线图可以用来显示不同组(例如,疾病组和对照组)中基因的表达水平。箱线图的中位线表示基因在每个组中的中位表达水平,箱子的上下边界表示上四分位数和下四分位数,即表达水平的分布范围。...在比较两组数据时,我们通常关注的是中位数(即箱线图的中线)是否有显著差异,以及数据的分布是否不同。如果两个组的箱线图有显著的差异,这可能表明基因在这两个组中的表达有显著差异。...前面的两个分组的内部的样品数量,每个分组的平均值中位值最大值最小值都很容易计算,最后两列统计学指标其实涉及到了一个机器学习的概念了,同样的,可以先问一下chatGPT它的定义,概念,以及应用。...这个示例使用了pROC包进行ROC分析和绘图,使用ggplot2包进行箱线图的绘制。注意,这只是一个示例,实际的分析可能需要根据你的数据和问题进行调整。...# 安装必要的包 install.packages(c("pROC", "ggplot2")) # 加载必要的包 library(pROC) library(ggplot2) # 假设我们有一个数据框

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    答读者问:R语言ggplot2做折线图的几个细节

    给出的示例图如下 今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2画折线图的这几个细节如何调整 ggplot2里画折线图的函数是geom_line(),这个函数是按照y值的大小从左往右,如果要实现上图所示折线的方向可以向左拐...x<-c(1,2,3,2,3,5) y<-c(1,2,3,4,5,6) dat<-data.frame(x=x,y=y) library(ggplot2) library(patchwork)...() p2ggplot(data=dat,aes(x=x,y=y))+ geom_path()+ geom_point(size=5)+ ggtitle("geom_path()")+...theme_bw() p1+p2 首先是y轴数值从上面依次增大 这个我的做法是更改原始数据,把数据的正值都改成负值,比如 x<-c(1,2,3,4,5) y<-c(30,25,22,18,10...=5) p3 p4ggplot(data = dat02,aes(x=x,y=-y))+ geom_path()+ geom_point(size=5) p3+p4 改成负值然后再修改坐标轴的标签

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    基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

    在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。 在这篇文章中,我们将: 下载收盘价 计算收益率 计算收益的均值和标准差 让我们先加载库。...# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic() + ?...计算Netflix股票的累计收益 绘制每日和每月收益对了解投资的每日和每月波动很有用。要计算投资的增长,换句话说,计算投资的总收益,我们需要计算该投资的累积收益。...在FAANG股票中,苹果的波动最小,而Facebook和Netflix的波动最大。对于他们从事的业务而言,这是显而易见的。Apple是一家稳定的公司,拥有稳定的现金流量。...2011年,平均每月收益为-5%。 计算多只股票的均值,标准差 接下来,我们可以计算多只股票的均值和标准差。

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    对linux系统中“平均负载”的理解

    1.2 平均负载概念 让我们看看平均负载的解释,man uptime中的描述如下: uptime gives a one line display of the following information...对,没有看错,这里说的是平均的进程数量,与CPU本身的使用率没有直接关系。这个load averages实际上表示的是系统中的平均活跃进程数。...假如我们得到的平均负载为2的话,那么在只有1个CPU的系统中,将会形成系统过载,意味着其中一半的进程竞争不到资源。而2个CPU的系统中,则意味着CPU刚好被利用。...参考课程中的例子: 如果在一个单核CPU的系统中平均负载为:1.75,0.80,8.75 那么说明在过去1分钟内,系统存在75%的超载,过去5分钟,系统没有超载,而过去的15分钟,系统存在775%的超载...因此,它不仅包括了正在使用CPU的进程,还包括等待CPU和等待I/O的进程以及处于等待中的一切不可中断的进程,而CPU使用率,是单位时间内CPU繁忙情况的统计,跟平均负载并不一定完全对应。

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    基于R语言股票市场收益的统计可视化分析

    在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。 在这篇文章中,我们将: 下载收盘价 计算收益率 计算收益的均值和标准差 让我们先加载库。...# 我们将使用折线图获取每日收益 ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) + geom_line() + theme_classic() + 查看Netflix...要计算投资的增长,换句话说,计算投资的总收益,我们需要计算该投资的累积收益。要计算累积收益,我们将使用  cumprod()  函数。...= "Set1", # 我们会给他们不同的颜色,而不是黑色 在FAANG股票中,苹果的波动最小,而Facebook和Netflix的波动最大。...2011年,平均每月收益为-5%。 计算多只股票的均值,标准差 接下来,我们可以计算多只股票的均值和标准差。

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    基于R语言股票市场收益的统计可视化分析|附代码数据

    数据提供者很多,有些是免费的,大多数是付费的。在本文中,我们将使用Yahoo金融网站上的数据。 在这篇文章中,我们将: 下载收盘价 计算收益率 计算收益的均值和标准差 让我们先加载库。...# 我们将使用折线图获取每日收益     ggplot(aes(x = date, y = nflx_returns)) +   geom_line() +   theme_classic...要计算投资的增长,换句话说,计算投资的总收益,我们需要计算该投资的累积收益。要计算累积收益,我们将使用  cumprod()  函数。   ...(palette = "Set1",   # 我们会给他们不同的颜色,而不是黑色 在FAANG股票中,苹果的波动最小,而Facebook和Netflix的波动最大。...2011年,平均每月收益为-5%。 计算多只股票的均值,标准差 接下来,我们可以计算多只股票的均值和标准差。

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    微软确认Windows 10累积更新KB4482887中的新问题

    摘要: 微软刚刚确认了Windows 10版本1809累积更新KB4482887中存在的一个新问题,公司表示已收到有关游戏性能可能受到影响的报告。...在对原始KB4482887页面的更新中,微软表示已经开始修复该问题,它应该包含在即将发布的版本中。 ?...受此性能问题影响的完整游戏列表目前还没有公布,但如果您在Windows 10版本1809上遇到任何减速,则最新的累积更新很可能是问题的来源。...有关于问题的解决方案目前还没有发布,删除这一累积更新几乎是解决该错误的唯一方法。卸载累积更新KB4482887不会产生任何安全风险。 该补丁于3月1日发布,专注于非安全性改进。...有趣的是,之前在测试过程中,已经有测试人员通报了这一问题,但不知何故这一补丁依然被广泛推送到所有计算机。

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