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第一周
回归分析 读取文件 data <- readxl::read_xls("filename.xls") 可视化 plot函数 plot(x,y,xlab="20 values",ylab = "Another 20 values",col="red",main="Title") ggplot函数 p <- ggplot(da2_1)#建立空白画布 p1 <- p + geom_pointosg学习-3《绘制三维曲面》
演示了创建曲面节点的函数 (1)首先设置面数据的顶点坐标,设置面数据在I和J方向的网格个数,以及网格间距,随便设置z和颜色。也可以通过读取外部数据的方式获取顶点坐标和网格上的属性值,根据需要的色标计算每个网格的rgb颜色值。 (2)每个网格一个图元,设置它的坐标索引,并设置颜色数组,通过osg学习-2《绘制基本单元》
上一篇演示了基本四边形的绘制,这一篇是共享顶点的方法,通过索引绘制顶点和颜色。 为了便于理解特意在ppt中绘制了顶点的坐标位置,5个顶点,绘制了一个四边形和三角形,其中有2个共享顶点定义了4中颜色,有一个颜色共享。 分别测试按顶点渲染和按图元渲染。 直接放效果 需要注意的是R语言学习笔记一
菜鸟教程-R语言 基础运算 > # 四舍五入 > round(1.125465, 2) [1] 1.13 > round(1.125465, 5) #当取整位是偶数的时候,五也会被舍去 [1] 1.12546 > ceiling(5.5) # 对n向上取整 [1] 6 > floor(5.5) # 对n向下取整 [1] 5 > > # 三角函数-弧度制 > sin(pi/6) [1] 0.5 > cos(pi/4)Geom与wkt互转 java
------------恢复内容开始------------ 1.设置maven <!-- include central so that it is searched before our alternate repos --> <repository> <id>central</id> <name>Maven Repository Switchboard</name> <layout&gOpen CasCade中的几种类型转换(转)
1. 将Geom_BSplineSurface转化成TopoDS_Face: Handle_Geom_BSplineSurface BSurface;BRep_Builder builder;TopoDS_Face Face;builder.MakeFace(Face,BSurface,Tolerance);2.将TopoDS_Face 转化为Geom_Surface: Handle_Geom_Surface currentSur;TopExp_Explorer Ex; Ex.Init(shape,geom_boxplot 箱线图
ggplot(data=data1,mapping = aes(x=VARIANT_TYPE,y=NON_REF_GENOTYPE_CONCORDANCE))+geom_boxplot()+scale_y_continuous(expand=c(0,0),breaks = c(0,75,0.80,0.85,0.95,1.00),labels=c(0,75,0.80,0.85,0.95,1.00),limits = c(0.79,1))拓端tecdat|R语言绘制ggplot2双色XY-面积图组合交叉折线图可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=25075 原文出处:拓端数据部落公众号 本文显示如何填充 图表中两条交叉线之间的区域。 让我们尝试用ggplot2绘制这个图 . 首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。 在 ggplot2拓端tecdat|R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24973 原文出处:拓端数据部落公众号 简介 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家,一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式,从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最拓端tecdat|R语言GGPLOT2绘制KOLMOGOROV-SMIRNOV KS检验图ECDF经验累积分布函数曲线可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24925 原文出处:拓端数据部落公众号 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假拓端tecdat|R语言GGPLOT2绘制圆环图雷达图/星形图/极坐标图/径向图Polar Chart可视化分析汽车性能数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24896 原文出处:拓端数据部落公众号 漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。 然而,用coord_polar()或偶尔发现的ggplot2中的coord_radar()构建它们可能很难。我发现的两个主要问R | 可视化 | 二维密度图(2D Density Plot)
2D密度图对研究2个数字变量之间的关系很有用,尤其是有大量的点,这篇文章将介绍几种类型的二维密度图,并且尝试用不同方法绘制。 1 geom_point()绘制二维散点图 > install.packages("tidyverse") > library(tidyverse) # 创建数据 > a <- data.frame( x=rnorm(30000, 12, 1.9), y=rDrawing a Bee Swarm Plot in R/ Python
1. What is a bee swarm plot? Bee swarm plot is a categorical scatter plot. A normal scatter plot has problem when you come to compare groups of data side by side. Because there are too many points at a similar position that you cannot read out useful ipostgis空间数据的转化
在postgis数据库中通常是以二进制wkb的方式进行存储的,但我们在实际使用的时候需要转换成geojson的格式,进行位置信息的描述,虽然在sql语句中有相关的函数,但sql语句毕竟不是太便利,所以想一种方式进行直接的装换. 从网上找了一下教程,找到一些使用mybaits进行空间数据的装换,http拓端tecdat|R语言逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测Framingham心脏病风险和模型诊断可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24973 原文出处:拓端数据部落公众号 简介 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家,一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式,从而减少并发症。本研究旨在查明心脏R语言GGPLOT2绘制圆环图雷达图/星形图/极坐标图/径向图Polar Chart可视化分析汽车性能数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24896 原文出处:拓端数据部落公众号 漂亮的圆形图。我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处,但如果能吸引决策者的注意,那对我来说就是额外的价值。 然而,用coord_polar()或偶尔发现的ggplot2中的coord_radar()构建它们可能很难。我发现的两使用R kmeans 算法实现异常检测
kmeans 采用计算数据每个元素到聚集中心点的距离方式判断异常值。 利用R提供的kmeans函数把数据聚集为几个簇,然后再计算每个元素至簇中心的距离,最后选择最远距离的几个点,视为异常值。 准备数据 set.seed(97) test <- as_tibble(runif(100)*10) %>% mutate(id=row_number(),Geometry Processing 几何处理 7
33. ST_FilterByM ST_FilterByM -根据顶点的m值进行过滤 33.1. 概要 geometry ST_FilterByM(geometry geom, double precision min, double precision max = null, boolean returnM = false); 33.2. 描述 这个函数主要是与ST_SetEffectiveArea一起使用。 ST_SetEffectiveAreggplot2-工具箱1
1. 简介 ggplot2的图层结构允许我们以结构化的方式来设计和构建图形。本章旨在概述若干关键实用的几何对象和统计变换,并未逐个详细介绍。 图层有三种用途: 用以展示数据本身。我们绘制原始数据的目的有很多,这取决于我们辨识数据整体结构、局部结构以及离群点等信息的能力。本使用PostGIS实现大批点的空间聚类
遇到了一个需求,要对数据库里比较近的点进行空间和属性的聚类合并,以便在显示时避免很多点堆在一起的问题。属性聚类比较简单,这里主要讲一下在空间聚类的一些经验。 目录 PostGIS主要有四个关于聚类的函数ST_ClusterDBSCAN的使用方法具体使用空间聚类效果 PostGIS主要有【Postgres】空间计算
select * from eploygon; select * from geometry_columns where f_table_name='eploygon'; ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SE数据分析之R语言学习9
坐标系统 我们的默认坐标是笛卡尔坐标系,xy轴独立以确定每个点点位置,其实还有其他的坐标系。 1. coord_flip()切换x和y轴位置 当你想要水平方向的箱型图,或者变量的名称很长很难在x轴上放下时,他(协调-翻转)很有用。 ggplot(data = mpg,mapping = aes(x=class,y=hwy))+ geom_boxplR function notes
目录Tidyversedplyrggplot2gganimateknitr & kableExtra基础包们moderndiveinferjanitorsjPlotGGallyMASSplotlybroomellipse Tidyverse dplyr glimpse(data) 查看数据变量类型及前几个值 summarize(data, Variable = function(data, na.rm = TRUE)) 总结数据,可用向量到单值的函数ggplot2分组箱线图添加均值
ggplot2分组箱线图添加均值 一、不分组的简单箱线图加均值stat_summary分组箱线图 一、不分组的简单箱线图加均值 代码如下(示例): # Library library(ggplot2) # create data names=c(rep("A", 20) , rep("B", 8) , rep("C", 30), rep("D", 80)) value=c( sample(2:5, 2OpenCasCade基础知识
OCC的类比较多,看起来比较乱,在学习的过程可以总结一下,以方便后人。。。 1、gp_xxx包含了基本的几何类。 2、Standard_XXX是occ定义的数值类型,包括一些类型定义和宏定义。 3、Geom_XXX定义了几何数据结构,由gp_XXX构建成的数据结构,不包含算法,一般称其为构建几何类。 4、GC_MakeXXX