####图形参数 head(cars) cars<-cars[c(1:10),] cars1<-data.frame(speed=2*cars[,1],dist=2.5*cars[,2]) head(cars1...外边框蓝色 box("outer",col="blue") par(mfrow=c(3,2)) #一张图上3行2列 windows() #新建一个绘图窗口,不覆盖 内容整理来自:微信公众号R语言中文论坛
最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅。...(“ann”), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.first = NULL, panel.last = NULL, asp = NA, …) plot 支持R...plot参数: (1)type类型 (2)xlim, x 用 (x1, x2) 限制 plot 的x 轴。同理,ylim,y 用(y1,y2)限制plot的y轴。...(6) asp 限定 y/x aspect 比率 (7) points and lines 参数描述 pch 指定绘制点时使用的符号 cex 指定符号的大小。...类似于cex 用于指定字体族、字号和字样的参数 font 整数。用于指定绘图使用的字体样式。
过去一个月实验比较忙,很久没有写点东西了,今天要给amina画图,因此学习了一下R语言的基础画图。
贝叶斯地理统计模型R-INLA-参数介绍 在前述的内容中,我们介绍了,如何利用海拔高度预测降雨量信息,在建立了INLA空间模型后,需要对模型的参数进行提取,但是具体涉及到哪些参数,所以本篇内容就来介绍,...image-20200622221446422.png 该回归模型包含三个参数β1, β2, and σ,在INLA模型中,主要是涉及β与 σ,变异参数( σ)也通常叫做 hyperparameters...然后我们的 R-INLA 是通过计算 τ = 1 / σ2 来得到σ。 所以参数的分布图见下。关于GLM及固定效应模型等,以此类推,在建立好的INLA模型中,获取对应参数。...我们的INLA参数存储在fit模型中summary.fixed。可以获取不同的β值。...),σ(Spatial Variacne)及r(sptial rang) 参考 1.Geostatistical data 2.Spatial analysis of geotagged data
R语言基本函数, plot函数,属于graphics包。...Ⅰ 可用参数: type:表现a,b之间的关系的形式: "p":point;"l":线,lines;"b":断点为点,线连接,点线不相交,both;"c":仅线,不连续;"o":点、线且相交,overplot...segments:(x0, y0,x1, y1)从(x0,y0)各点到(x1,y1)各点画线段 lend:线段的端点样式,参数值可以为一个整数或者一个字符串。...参数值为0或者"round"时,表示端点样式为圆角(默认值);为1或者"butt"时,表示端点直接截断;为2或者"square"表示延伸末端。...综上,图形不好看,基本参数有,后续待补充。。。
plot函数是R语言最基础的函数之一,参数较多,难以记住所有的参数详细用法,这里总结一下,以便查阅。 x,y分别是横坐标和纵坐标。...x<-1:10 y<-x plot(x,y) 参数main指定标题(图上方),sub指定副标题(图下方), xlab与ylab(lable标签)分别指定x,y轴的标签。...plot(x,y,main="这是图片的标题",sub="这是副标题",xlab="x轴",ylab="y轴") xlim限定x轴范围,参数值为向量(x1,x2),x1,x2分别为x的上下限, ylim...,R提供657种颜色,可以用colors()查看。...font为字体参数,font=1对应于纯文本(默认),2对应于粗体,3对应于斜体,4对应于粗体斜体。
概述 R语言是即使一款功能强大的统计语言,也是一款内容丰富的绘图工具。从原则上讲,你可以用R语言绘制出你能想到的任何图形。 ...设置x轴和y轴的标签颜色为红色 hist(mtcars$mpg) # 用新设置的绘图参数绘图(mtcars是R中的内置数据集) par(opar) # 恢复最初的绘图参数 ..., col.lab="red") 关于如何在不同绘图函数中设置绘图参数,请参见R语言入门系列。 ...下图就是R语言中各个颜色的编号: ? ...你可以使用colors()函数来获取R中所有的颜色名称。 6.
表中奇数列是字符串(表达式),偶数列(蓝色)是Tex格式化的图形。
直接通过Rsript xx.R arg1 arg2 arg3 arg4 arg5运行脚本。这种方法只能设置位置参数,各参数位置固定,不能写乱,所以如果参数简单且数量少,可以用此种方法。...如果不设置参数控制,直接在脚本第一行写一句Args <- commandArgs(T)即可,然后直接Rscript xx.R a1 a2运行脚本,参数a1,a2的值会存储在Args中,脚本中使用Args...("Error: Argu error\n Please use args correctly\nHelp:\n Rscrpit this.R [outdir] [method] [pvalue] [fdr..., Args[[1]], Args[[2]], Args[[3]], Args[[4]], Args[[5]])终端中运行Rscript xx.R arg1 arg2 arg3 arg4 arg5。...\nPlease use Rscript xx.R -h to get help info\n") }) }终端运行 Rscript xx.R -n yyds -t 8 -m 1 -p 0.05
plot(1:4,ann=FALSE)') #添加标题为plot(1:4,ann=FALSE) ask,逻辑值,若为TRUE(且当前的R会话是可交互状态),则在绘制新图像之前会要求用户输入确认信息。...lab 设置坐标轴刻度数目(R会尽量自动“取整”2);取值形式c(x, y,len):x和y分别设置两轴的刻度数目,len目前在R中尚未生效,因此设置任意值都不会有影响(但用到lab参数时必须写上这个参数...xaxs, yaxs 坐标轴范围的计算方式;取值范围为:"r", "i", "e", "s", "d"。一般来说,计算方式是由xlim的数值范围确定的(如果xlim指定了的话)。"...R提供了很多和颜色相关的函数供我们调用,如colors()、palette()、rainbow()、rgb()、gray()、hsv()、hcl()等等。...以后也会对“如何设定颜色”这一问题进行整理,并且接下来关于R语言的博文也会重点关注于可视化方面,包括如何绘制散点图、条形图、热点图、地图等。 ylab y轴标题
R语言画图par() 函数参数详解 在使用R语言画社交网络图时...如前面所说,直接在R编辑器中输入命令par()或者par(no.readonly=TRUE)都可以获取当前的各个绘图参数。 函数par()中的参数可以分为三大类: (1)只能读取,不能进行设置。...若为TRUE(且当前的R会话是可交互状态),则在绘制新图像之前会要求用户输入确认信息。...值x和y用于设定x和y轴上的刻度线的个数,而len设定了刻度线的长度(目前R中这个值是没有效应的)。 las。只能是0,1,2,3中的某一个值,用于表示刻度值的方向。...取值范围为:"r", "i", "e", "s", "d"。一般来说,计算方式是由xlim的数值范围确定的(如果xlim指定了的话)。"
最简单的散点图 分别定义了x和y 接着传参数画出来 参数main指定标题(图上方),sub指定副标题(图下方), xlab与ylab(lable标签)分别指定x,y轴的标签。...R中的plot函数具有一个类型参数,该参数控制要绘制的图的类型。...我们打开r命令行看看 可以看到plot默认的参数的模样 然后是help(plot) ? ?...---- 这样 ---- col参数设定颜色,R提供657种颜色,可以用colors()查看。颜色col=“red” ,“yellow”,“blue”,"green"等。也可以用整数选择表示颜色。...这个是代码 ---- 用于指定文本大小的参数 cex 表示相对于默认大小缩放倍数的数值。
R 中的 do.call() 是我极少用到的一个函数,不过它在很多情况下是蛮有用的,之前我也做过简单的介绍。...它可以在实际调用函数时将参数以列表的形式传入,下面是一个简单的函数: f <- function(x) print(x^2) 我们可以用下面的方式调用 do.call(): do.call(f, list...最近我需要批量更新参数时发现了 do.call() 的好用之处。 在批量建模时可能需要比较对建模函数设定不同的参数,我们以求和函数作为建模函数举例。...假设建模需要 4 个参数,造一个类似的求和函数: Sum <- function(a = 1, b = 2, c = 3, d = 4) { return(sum(a, b, c, d)) } 而我们需要批量运行这个函数...,而且只修改其中 3 个参数,另外参数是外部定义的,比如说其他使用这个函数的人。
Star MCU , up to 192 MHz - Memories - 1MB SRAM - SiP 8 MB/16 MB Flash - 8 MB H S PSRAM in R128...S 1 - 8 MB LS PSRAM & 8 MB HS PSRAM in R128 S2 - 32 MB HS PSRAM in R128 S3 - 2048 bit efuse -...S1 and R128 S2 - 1 DAC channel 24 bit for R128 S3 - 3 ADC channels - Supports USB audio playback...S1 & R128 S2)/8 channels (R128 S3) - One LEDC used to control the external intelligent control LED...-S1/R128-S2 与 R128-S3 的引脚区别 Ball Number R128-S1/R128-S2 Pin R128-S3 Pin 19 RSTN VIN-VBAT 20 VIN-VBAT
读取和保存HDF5文件1) 读取HDF5文件的内容首先我们应该打开文件:>>> import h5py>>> f = h5py.File('mytestfile.hdf5', 'r')请记住h5py.File...>>> dset[...] = np.arange(100)2) 创建一个HDF5文件我们用’w’模式打开文件>>> import h5py>>> import numpy as np>>> f = h5py.File...但是我们需要先用读写模式打开文件:>>> f = h5py.File('mydataset.hdf5', 'r+')>>> grp = f.create_group("subgroup")然后grp就具有和...namemydatasetsubgroupsubgroup2为了遍历一个group内的所有直接和间接成员,我们可以使用group的visit()和visititerms()方法,这些方法需要接收一个回调函数作为参数...用关键词compression来指定压缩滤波器,而滤波器的可选参数使用关键词compression_opt来指定:>>> dset = f.create_dataset("zipped", (100,
使用h5py 创造一个HDF5文件 可以使用以下代码在Python中创建一个HDF5文件: import h5py # 创建HDF5文件 with h5py.File('data.h5', 'w')...读取一个HDF5文件 import h5py # 读取HDF5文件 with h5py.File('data.h5', 'r') as f: # 读取名为“mydataset”的dataset...但是我们需要先用读写模式打开文件: >>> f = h5py.File('mydataset.hdf5', 'r+') >>> grp = f.create_group("subgroup") 然后grp...mydataset subgroup subgroup2 为了遍历一个group内的所有直接和间接成员,我们可以使用group的visit()和visititerms()方法,这些方法需要接收一个回调函数作为参数...用关键词compression来指定压缩滤波器,而滤波器的可选参数使用关键词compression_opt来指定: >>> dset = f.create_dataset("zipped", (100,
R做生存分析 R中做生存分析需要用到包survival和survminer。输入数据至少两列,存活时间和生存状态,也就是测试数据中的Days.survial和vital_status列。...参考资料 http://rpubs.com/xuefliang/153247 http://www.sthda.com/english/wiki/survminer-r-package-survival-data-analysis-and-visualization
前言 在往期内容中,我已经和大家讲解了t检验和方差分析(ANOVA)在R语言中如何实现,这里需要注意:使用t检验和方差分析时,需要样本服从正态分布,并且方差齐性,或者经过变量变换后服从正态分布和方差齐性...但是如果我们的数据无论经过怎样的变量变换都达不到正态分布或方差齐性的要求,那么我们就需要使用基于秩次的非参数假设检验,非参数检验主要针对非正态样本,其统计效力会比带参数的假设检验要弱一些。...R语言里提供了许多可以进行非参数假设检验的函数,这里我们主要介绍三个常用的函数,一个是基于秩次的Wilcox秩和检验, Kruskal Wallis秩和检验和Friedman秩和检验。...friedman.test(y~A|B)# y是数值型向量(检测量),A 代表处理组,B代表区组 下图是一个随机区组设计的Friedman秩和检验数据表,有兴趣的朋友可以将数据制成表格,在R中进行计算...上面就是关于如何在R中进行非参数检验的方法,主要有三个函数:(1)独立双样本或配对样本的wilcox.test();(2)完全随机设计多个样本的Kruskal Wallis秩和检验kruskal.test
with h5py.File('data.h5', 'r') as f: # 读取根目录下的第一个数据集 dataset_1 = f['dataset_1'][:] print(...with h5py.File('data_with_attrs.h5', 'r') as f: # 读取带有属性的数据集 dataset = f['dataset_with_attrs'...compression 参数可以选择压缩算法,如gzip、lzf等。...chunks 参数用于指定数据集的块大小。...with h5py.File('data.h5', 'r') as f: # 只读取数据集的前5行 partial_data = f['dataset_1'][0:5] print
R语言中DataFrame列名作为函数参数 直接传递列名会怎么样? 使用{{}}语法糖 使用enquo函数和!!...语法糖 在使用Tidyverse提供的各种函数时,我们很多时候都会直接传递DataFrame的列名作为函数参数,对对应的列进行操作。如果我们自定义的函数中需要传递列名作为函数参数,如何实现呢?
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