存在问题: 安卓平台下如何使用opengl? 解决方案: 1、GLSurfaceView GLSurfaceView是Android应用程序中实现OpenGl画图的重要组成部分。GLSurfaceView中封装了一个Surface。而android平台下关于图像的现实,差不多都是由Surface来实现的 2、Renderer 有了GLSurfaceView之后,就相当于我们有了画图的纸。现在我们所需要做的就是如何在这张纸上画图。所以我们需要一支笔。 Renderer是GLSurfaceView的内部静态接口
【摘要】S语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型(向量、数组、列表、对象等)特别有利于实现新的统计算法,其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 S语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型(向量、数组、列表、对象等)特别有利于实现新的统计算法,其交 互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便地探索数据。 目前S语言的实现版本主要是S
在一篇论文中,最引人注目的除了标题和摘要,便是嵌于文中的各种图表了。而图形凭借其更为直观的表达效果一直备受学术界青睐,可以说如何用更为美观的图形更恰当、更全面、更精准地展现研究结果,是所有研究者一直在探索的课题。
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
Logo的原型来自另一个计算机语言LISP,派普特修改了LISP的语法使其更易于阅读。Logo常被称作没有括号的Lisp。
关键字:python Activiti 工作流作图工具 正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍:python Activiti 工作流作图工具 01 — 这是一个Python版本,Java版本功
ggplot2是与base r语言不同的作图语法,最少元素包括:指定数据、美学映射、几何对象
今天给大家讲解作图前原数据的排序整理技巧! 前一篇推送讲到了条形图数据系列顺序反转问题 原数据系列的排序只是给大家提示要用智能表格排序 今天交给大家一种更简洁高效的自动排序方式 ——复合函数嵌套排序
CSDN 猿创征文第四季寻找开发者每天都在使用、寻找、贡献、创作各类开发者工具,包括开源服务、付费软件、API等。
之前工作中主要用两种画图工具,一个是 PlantUML ,一个是 Draw.io。 PlantUML 画时序图的效率比较高,避免了拖拽的麻烦,尤其是最近有了 AI 的加持,效率又提升了一个台阶。参见:《利用 AI 作图帮助理解知识》
1、调用subplot()函数可以创建子图,程序可以在子图上绘制。subplot(nrows、ncols、index、**kwargs)函数的nrows参数指定将数据图区域分成多少行,ncols参数指定将数据图区域分成多少列,index参数指定获得多少区域。
turtle是 python 内置的一个比较有趣味的模块,俗称 海龟作图,它是基于 tkinter 模块打造,提供一些简单的绘图工具,海龟作图最初源自 20 世纪 60 年代的 Logo 编程语言,之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库,让其他程序员只需要 import turtle,就可以在 Python 中使用海龟作图。
主要是看官方的入门文档(https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html)写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制,我只是简单地写了这篇笔记,权当记录与提示,不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab,该自己查文档还是该去查。
matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库,功能丰富,提供了非常多的可视化方案,基本能够满足各种场景下的数据可视化需求。但功能丰富从另一方面来说也意味着概念、方法、参数繁多,让许多新手望而却步。
0、前言 turtle 是 python 内置的一个比较有趣味的模块,俗称 海龟作图,它是基于 tkinter 模块打造,提供一些简单的绘图工具,海龟作图最初源自 20 世纪 60 年代的 Logo 编程语言,之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库,让其他程序员只需要 import turtle,就可以在 Python 中使用海龟作图。 1、基本功能介绍 在海龟作图中,我们可以编写指令让一个虚拟的(想象中的)海龟在屏幕上来回移动。这个海龟带着一只钢笔,我们可以让海龟无论移动到哪都使用
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
1、因为海龟作图需要用到”turtle“库,所以先介绍库的三种引用方法: (1):from 库名 import 函数名/ * ; (2):import 库名 ——>使用时:库名.函数名 (3):import 库名 as 函数名 2、turtle的使用方法: (1)Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。
觉得基础作图的 R 代码太啰嗦,不成体系(R基础作图合集)?觉得 ggplot2 还是太复杂了不适合自己(ggplot2合集)?那有没有更简单点的?比如说,最好是躺着就能出图的那种。
这个是做植物基因组比对的一个工具,正好最近在看这个论文。论文中公布了部分作图代码,作图使用到的是R语言的ggplot2。跟着其中的代码学习一下。论文本地文件是e2113075119.full.pdf
2.1 基本工具介绍 2 2.1.1滑动的梯子上的猫 2 2.1.2智能画笔挥洒自如 7 2.1.3选了再做谋而后动 9 2.1.4公式输入即打即现 10 2.1.5动态测量功能多多 15 2.2文本命令应有尽有 18 2.2.1点可不简单 18 2.2.2直线面面观 22 2.2.3圆和圆弧很重要 23 2.2.4圆锥曲线条件多 24 2.2.5函数曲线最有用 25 2.2.6图形变换功能强 26 2.2.7对象组分合遮盖 28 2.2.8文本含变量表格 28 2.2.9测量招数真不少 31 2.2.10动画轨迹和跟踪 32 2.2.11对象属性有奥妙 38 2.3平面几何 40 2.3.1动态几何暗藏玄机 40 2.3.2动点定值眼见为实 42 2.3.3图案组合美不胜收 50 2.3.4课件制作初步体验 58 2.4代数运算 68 2.4.1符号计算力量大 68 2.4.2因式分解渊源长 70 2.4.3赋值语句真方便 72 2.4.4定义函数编程快 74 2.4.5复数联通数与形 77
上一节介绍了跟练所需的软件,R包和数据,这节开始跟练书中的第一块内容:数据可视化。
小编最近在画各种图,正好和大家一起复习一下。说到软件工程,不得不说一个语言:UML,即Unified Modeling Language ,统一建模语言,我们的群网盘上有该工具的下载哦。链接:http://pan.baidu.com/s/1gfE6rkf 密码:0dv8。虽然这是标准的作图工具,但是并不是很好看,有的时候我们也会使用Visio来代替。UML主要支持两大类的模型,静态模型图和动态模型图。
今天是数据处理专题的第9篇文章,在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法,我们先把一些冷门的高级用法放一放,先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。
t-分布领域嵌入算法(t-distributed stochastic neighbor embedding,tSNE),是一种常用的非线性降维方法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,从而进行可视化。
R是一种编程语言,他不同于C、Java、python等计算机编程语言,是一种专门针对统计分析、绘图、数据挖掘等数据研究开发出来的数学编程语言。那么在我的认识里,他就是和Excel、origin、SPSS等统计分析作图软件类似的一个工具。
今天要跟大家介绍的图表是多度量的不等宽柱形图! ▽▼▽ 这种多度量的不等宽柱形图,在制作技巧上,与之前讲过的两篇不等宽柱形图有异曲同工之妙,但是在数据表达与展示上,更加强大,可以展示三个维度的数据!
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
很早就想有这么一个工具了,能够把任务列表写在壁纸上面,这样我每次回到桌面就可以看到我即将要处理的任务。
A. 事实上,我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果,因此分组数据在我们平常的工作中更加常见,也更加科学严谨,那么我们就来了解下分组数据的描述。
首先,在这里先跟大家说声对不起,技术团队最近一直在做课程开发,本着宁缺毋滥的原则,我们的微信文章一再搁置,在编辑部催了无数遍之后,终于可以把课程放出来给大家了。
概率分布函数乍一看十分复杂,很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说,并不需要记忆与推导这些公式,但是需要了解不同分布的特点。对此,我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化,可以非常直观的辅助学习。
https://www.nature.com/articles/s41559-023-02253-z
二维图像是我们在学习过程中经常会接触到的图像,比如在做数学题目时随手画出的一个正弦曲线,这个图像往往是我们根据它的函数做出来的,事实确是这样,在我们学习过程中画出来的每一个图像几乎都是函数,反过来说,每一个函数都对应着它自己的图像,我们能画出来的二维图像往往是一个一元函数即二元方程,在Matlab中做二维图像也是这样,我们根据一个函数来画出它的图像,不过要注意的一点是,在Matlab画图的过程中,它并不认识你给出的那个函数,它要做的仅仅是把你给出的函数上的点连成线而已。
作图可以说是程序员的必备技能,最近发现身边同学们主要还是在用 OmniGraffle、ProcessOn、draw.io 这类软件作图,用的过程中可以思考一下下面这些问题是否困扰了你:
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种降维方法,也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。比如我们在进行转录组数据分析的时候,每一个样本可以检测到3万个基因,如果有10个这样的样本,我们如何判断哪些样本之间的相似性能高。这时候,我们可以通过主成分分析,显示样本与样本之间的关系。
之前介绍了如何将多个性状的箱线图放在一个图上,比如learnasreml包中的fm数据,它有h1~h5五年的株高数据,想对它进行作图。
大家好,在上一次推送中,我们一起学习了Python的计算和控制流,今天我们一起来学习数据对象和命名。
无论怎样,看完这一组动图,你不仅能够感受到数学美丽的一面,同时也会对我们常见的公式定理有更深刻、直观的理解!
相关软件,比如gapit,rMVP,都会自动出图,而GEMMA,GCTA则是需要后期自己作图。
大家好,我是邓飞,对于GWAS分析结果,第一个要看的是曼哈顿图,看看有没有显著性的点,没有显著性的点,项目白做了!第二个要看的是QQ图,比较翘就非常理想。下面介绍一下常用的可视化方法,包括:qqman和cmplot两个包。
对于等高线,大家都是比较熟悉的,因为日常生活中遇到的山体和水面,都可以用一系列的等高线描绘出来。而等高面,顾名思义,就是在三维空间“高度一致”的曲面。当然了,在二维平面上我们所谓的“高度”实际上就是第三个维度的值,但是三维曲面所谓的“高度”,实际上我们可以理解为密度。“高度”越高,“密度”越大。
geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体,geom_text不能填充颜色
2020开年不凡, 生活果然充满了惊吓,可仍然要期待惊喜呀。今天要给大家介绍的是点图(Dot plot),点图展示的数据比较简单,但胜在好看啊。
R语言ggplot2作图的时候配色如果不知道如何选择,可以参考如下链接https://r-charts.com/color-palettes/
自《企业营运可视化分析平台》案例发布以来,大家对其中的细节产生了很多好奇,特别是关于量本利营亏平衡分析模型,有小伙伴提出了许多疑问,本文将针对量本利营亏平衡分析模型做大致的思路分享。
ggplot2的特殊语法规则:列名不带引号,行末写加号(加号表示不同函数之间的连接)
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础,没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
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