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ggplot2学习笔记——图例系统及其调整函数

如果你想洞悉ggplot2的全貌,你需要了解除了geom_xxx(stat_xxxx)系统之外的 标度调整系统: 轴标度【scales_x/y_continuous/discrete】、 颜色标度【scale_fill...真的任重而道远呀哈哈 本篇只分享图例系统: guides() ggplot2的图例系统函数比较分散,在所有标度调整函数(轴标度除外)内部留有guide参数,可以通过guide_colorbar()、guide_legend...按照美学映射给变量的类型来划分,图例一共分两类,连续性颜色标度的图例叫做colobar,离散颜色标度的图例和所有非颜色图例(透明度、大小、形状、线条)叫做legend。...nrow/ncol/byrow 用于控制小举行块的整体布局,排列成几行、几列、排列依据(按行排还是按列排) 连续型颜色标度的图例和其他图例唯一的去别家仅仅在于外观上,连续型颜色图例是一个封闭的矩形色条,...所以在调整图例箱体上,二者的函数略有区别。 接下来通过一个简单的例子来实操以上图例调整函数。

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    win2d 渐变颜色

    本文告诉大家如何在 win2d 使用渐变颜色。...线条渐变 在 UWP 的 Win2d 使用渐变颜色需要 CanvasLinearGradientBrush 做颜色,本文告诉大家如何在 win2d 使用 CanvasLinearGradientBrush...渐变的颜色可以尝试打开任意一个控件,查看属性,就可以知道渐变的效果 ? 渐变效果是渐变开始点,渐变结束点作为线性的渐变,也就是从点的开始到点的结束渐变。...中间在偏移多少的点,设置为中间颜色,这样两个颜色之间就会出现渐变的效果。如上面的图,只有第一个点和第二个点,两个点的颜色不相同,所以中间就会出现渐变的颜色。...在 win2d 渐变相对的是整个画布的颜色,也就是设置渐变的开始点不是相对于使用渐变的元素,而是画布的坐标。 ?

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    相关矩阵可视化-神颜R包!

    ggcorr函数主要用于绘制相关矩阵图,它的主要依赖包是ggplot2。它使用ggplot2包中的“grammar of graphics”来实现可视化,其结果在图形上接近corrplot函数的结果。...low = "#3B9AB2",##低相关系数颜色 mid = "#EEEEEE",##中相关系数颜色 high = "#F21A00",##高相关系数颜色 midpoint = 0,...## head(data) 首先使用ggcorr函数对每一列之间绘制相关性图 ggcorr(data) ##在这里我没有定义第二个参数,函数默认使用pearson计算 默认情况下,出图的色标是渐变色,...如果想要调整成为若干个色阶,可以通过如下参数调整: ggcorr(data,nbreaks = 4)###将颜色分为四个色阶 调色板功能:在绘图中,可以通过调节low、mid、high参数来调节相关性系数对应的颜色...ggcorr(data, geom = "text", nbreaks = 4, palette = "RdYlBu",hjust = 1, label = TRUE, label_alpha = 0.5) 调整标签的字体及颜色

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    R语言ggplot2绘图单元格为方块的热图—1—调整图例的位置

    image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现,这个是箱线图和热图的拼接,右侧的热图可以借助geom_point()函数实现,将点的形状改为正方块,数值按照正负来映射颜色,按照一定的数值来映射大小...今天的推文记录一个小知识点是 如何将图例远离主图并且给放到右上角去 首先是构造一份数据 df<-data.frame(x=LETTERS[1:4],y=1:4) df ?...image.png 正常做一个柱形图 library(ggplot2) ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes(fill=x)) ?...image.png 拉大图例与主图的距离 使用theme()函数中的legend.box.margin参数来调节 ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+ geom_col(aes...image.png 还有另外两个知识点是调节图例的标题和图例的距离以及图例的文本和图例的距离 分别需要用到legend.spacing.y和legend.spacing.x参数 ggplot(data=

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    调整渐变下降的学习率

    调整学习率 为了使梯度下降起作用,我们必须将λ(学习率)设置为适当的值。这个参数决定了我们朝着最佳权重移动的速度有多快。如果λ非常大,我们将跳过最优解。如果它太小,我们将需要大量的迭代来收敛到最佳值。...根据不同的数据集大小调整学习率的值 根据将要选择的成本函数F,我们可能会遇到不同的问题。当选择平方和误差作为我们的成本函数时,随着训练集的增大,θF(Wj)/θWj的值越来越大。...在每次迭代中调整学习率 另一个好的方法是在每次迭代中调整λ的值。这背后的想法是,离最佳值越远,向最佳值移动的速度越快,因此λ的值应该更大。越接近解决方案,其值越小。...标准化您的输入也可以帮助您的数值优化方法(如渐变下降)更快更准确地收敛。 即使有多种方法来标准化变量,[0,1]标准化(也称为最小 - 最大)和z-score标准化是其中使用最广泛的两种。

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    绘制让人眼前一亮的美图--你需要这个!

    背景介绍 在我们日常的科研绘图中,经常会使用到ggplot2绘图,这也给我们带来很大的方便,但是在设置主题的时候,要想得到一个完美的颜色,还是需要大量的代码去实现,要想实现自由搭配还是比较麻烦的,这时候小编要给大家介绍一个主题配置神器...ggthemr是发布在github上的开源ggplot插件包,可以方便快捷的配置各种风格的主题,并且改变字体类型、大小,图例、坐标轴、背景等各种元素。...我们可以使用如下命令清除主题并返回到ggplot2的默认设置: ##清除主题 ggthemr_reset() 由于ggplot2函数会存在一些bug,在绘图的时候可能会返回错误(如:颜色名称未知),我们可以通过调用...[2L]) ) ggthemr(ugly) example_plot + ggtitle(':(') 我们可以使用define_palette()定义调色板的所有元素,包括背景,文本,轴线,色板和渐变的颜色...ggthemr('earth', type = 'inner') example_plot ##外部 ggthemr('earth', type = 'outer') example_plot 05 调整主题

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