当前位置: 首页 > news >正文

R语言 | 峰峦图 / 山脊图

目的:为展示不同数据分布的差异。

1. ggplot2 实现

# 准备数据
dat=mtcars[, c("mpg", "cyl")]
colnames(dat)=c("value", "type")
head(dat)
#                  value type
#Mazda RX4         21.0   6
#Mazda RX4 Wag     21.0   6
#Datsun 710        22.8   4
cols=c("#F71480", "#76069A", "#FF8000")
#
p1=ggplot(dat, aes(x = value, fill = as.factor(type) ) ) +geom_density(alpha = 0.8) +scale_fill_manual(values = cols)+facet_wrap(~type, ncol=1) +  # 按气缸数分面labs(title = "Density of MPG by Cylinder Count-A",x = "Miles Per Gallon (MPG)",y = "Density",fill = "Cylinders") +theme_classic(base_size = 14)+theme(strip.background = element_blank(),  # 去掉小标题背景strip.placement = "outside");p1  # 小标题外部显示
#
p2=ggplot(dat, aes(x = value, fill = as.factor(type) ) ) +geom_density(alpha = 0.8) +scale_fill_manual(values = cols)+facet_wrap(~type, ncol=1, scales="free_y") +  # 按气缸数分面labs(title = "Density of MPG by Cylinder Count-B",x = "Miles Per Gallon (MPG)",y = "Density",fill = "Cylinders") +theme_classic(base_size = 14)+theme(strip.background = element_blank(),  # 去掉小标题背景strip.placement = "outside"); p2  # 小标题外部显示
#

在这里插入图片描述

2. 使用R包 ggridges

图放这里,方便和上图类似。

在这里插入图片描述

library(ggridges)
pB=ggplot(dat, aes(x = value, y = type, fill = factor(type, levels = c("4", "6", "8")) )) + ggridges::geom_density_ridges(alpha = 0.7, show.legend = T) +scale_fill_manual(values = cols)+#scale_y_continuous( expand = c(0,0) )+labs(title = "Density of MPG by Cylinder Count-C",x = "Miles Per Gallon (MPG)",y = "Density",fill = "Cylinders") +theme_classic(base_size = 14); pB
#
pB2=ggplot(dat, aes(x = value, y = type, fill = factor(type, levels = c("4", "6", "8")) )) + ggridges::geom_density_ridges(alpha = 0.7, show.legend = T, stat="binline", bins=25) +scale_fill_manual(values = cols)+#scale_y_continuous( expand = c(0,0) )+labs(title = "Density of MPG by Cylinder Count-D",x = "Miles Per Gallon (MPG)",y = "Density",fill = "Cylinders") +theme_classic(base_size = 14); pB2
#

3. 去掉底部的空隙

pB3=ggplot(dat, aes(x = value, y = type, fill = factor(type, levels = c("4", "6", "8")) )) + ggridges::geom_density_ridges(alpha = 0.7, show.legend = T, scale = 2) +scale_fill_manual(values = cols)+#scale_y_continuous( expand = c(0,0) )+labs(title = "Density of MPG by Cylinder Count-E\nset scale=2",x = "Miles Per Gallon (MPG)",y = "Density",fill = "Cylinders") +# 去掉底部scale_y_discrete(expand = c(0, 0)) +     # will generally have to set the `expand` optionscale_x_continuous(expand = c(0, 0)) +   # for both axes to remove unneeded paddingcoord_cartesian(clip = "on") + # to avoid clipping of the very top of the top ridgelinetheme_classic(base_size = 14); pB3

在这里插入图片描述

Ref

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/560080959
  • https://wilkelab.org/ggridges/
  • https://cran.r-project.org/web/packages/ggridges/vignettes/introduction.html

相关文章:

R语言 | 峰峦图 / 山脊图

目的:为展示不同数据分布的差异。 1. ggplot2 实现 # 准备数据 datmtcars[, c("mpg", "cyl")] colnames(dat)c("value", "type") head(dat) # value type #Mazda RX4 21.0 6 #Mazda RX4 Wag …...

16-03、JVM系列之:内存与垃圾回收篇(三)

JVM系列之:内存与垃圾回收篇(三) ##本篇内容概述: 1、执行引擎 2、StringTable 3、垃圾回收一、执行引擎 ##一、执行引擎概述 如果想让一个java程序运行起来,执行引擎的任务就是将字节码指令解释/编译为对应平台上的本地机器指令才可以。 简…...

解决Windows与Ubuntu云服务器无法通过Socket(udp)通信问题

今天在写Socket通信代码的时候,使用云服务器自己与自己通信没有问题,但是当我们把客户端换为Windows系统的时候却无法发送信息到Linux当中,耗时一上午终于搞定了😒。 问题: 如上图,当我在windows的客户端…...

Mysql 中的锁机制

在 MySQL 中,锁是一种机制,用于管理并发访问以确保数据的一致性和完整性。MySQL 支持多种类型的锁,主要分为以下几类: 全局锁:锁定整个数据库,适用于备份等操作,期间禁止所有其他操作。表级锁&…...

12月第1周AI资讯

阅读时间:3-4min 更新时间:2024.12.2-2024.12.6 目录 OpenAI CEO Sam Altman 预告“12天OpenAI”系列活动 腾讯HunyuanVideo:130亿参数的开源视频生成模型 李飞飞的World Labs发布空间智能技术预览版 中科院联手腾讯打造“AI带货王”AnchorCrafter OpenAI CEO Sam Alt…...

【音频识别】数据集合集!

本文将为您介绍经典、热门的数据集,希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。 1 Chenyme-AAVT 更新时间:2024-08-23 访问地址: GitHub 描述: 这是一个全自动(音频)视频翻译项目。利用Whisper识别声音,AI…...

Nginx核心配置详解

一、配置文件说明 nginx官方帮助文档:nginx documentation nginx的配置文件的组成部分: 主配置文件:nginx.conf子配置文件: include conf.d/*.conffastcgi, uwsgi,scgi 等协议相关的配置文件mime.types:…...

智能工厂的设计软件 用“力force”的性质构造智能体原型

本文要点 在“智能工厂的设计软件”中 我将对力的研究分为三个领域:经典力学,相对论力学和量子力学,每个研究领域都涉及到force自身性质所具有两个侧面: 明示高度内聚的不可观测的内部表征-“互相性”(哲学性质/哲学…...

Apache AGE:基于PostgreSQL的图数据库

Apache AGE(A Graph Extension)是一个基于 PostgreSQL 的图数据库。它以扩展插件的形式提供,可以在利用 PostgreSQL 先进的 SQL 查询功能和事务支持的同时,享受图数据库的灵活性和可扩展性。 Apache AGE 最初由 Bitnine Global In…...

RabbitMQ延迟消息的实现

RabbitMQ延迟队列的实现 延迟消息是什么延迟消息的实现死信交换机代码实现 延迟消息插件 延迟消息是什么 延迟消息是将消息发送到MQ中,消费者不会立即收到消息,而是过一段时间之后才会收到消息,进行处理。在一些业务中,可以用到延…...

SAP在中国:助力企业跨越成长的新篇章

在当今这个数字化转型风起云涌的时代,每一个企业都在寻求更高效、更智能的管理方式,以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。在这场变革中,SAP作为全球领先的企业管理软件解决方案提供商,正以其卓越的产品与服务,在中国这片充…...

数据结构代码归纳

线性表 线性表的顺序表示 定义与初始化 typedef struct SqList{ElemType data[MaxSize];//ElemType *data 开动态数组 int length; }Sqlist; void InitList(SqList &L){L.length0;//若静态数组//若动态数组 //L.data(ElemType*)malloc(sizeof(ElemType)*MaxSize); } …...

数仓技术hive与oracle对比(一)

准备 包括软硬件环境、数据、测试数据三方面的准备内容。 环境 虚拟机软件virtualbox7,同样的虚拟机配置:内存2G、cpu一核,物理主机同一台macbookpro(13-2020款),所以硬盘IO读写速度一致。 综上&#x…...

筑起厂区安全--叉车安全防护装置全解析

在繁忙的工业生产领域中,叉车作为搬运工,穿梭于仓储与生产线之间。然而,叉车的高效运作背后,也隐藏着诸多安全风险,尤其是在那些空间狭小、物流繁忙的环境中。为了降低这些潜在的危险,叉车安全防护装置便成…...

深入浅出云计算 ---笔记

这是博主工作闲时的一些日常学习记录,有些之前很熟悉的,但工作中不常用,慢慢就遗忘了,在这里记录,也是为了激励自己坚持复习,如果有能帮到你,那我将感到非常的荣幸~ 快速到达↓↓↓ IaaS篇>&…...

ARINC 标准全解析:航空电子领域多系列标准的核心内容、应用与重要意义

ARINC标准概述 ARINC标准是航空电子领域一系列重要的标准规范,由航空电子工程委员会(AEEC)编制,众多航空公司等参与支持。这些标准涵盖了从飞机设备安装、数据传输到航空电子设备功能等众多方面,确保航空电子系统的兼…...

SNMP 协议介绍

SNMP 协议详细介绍 SNMP(Simple Network Management Protocol,简单网络管理协议)是一个用于管理和监控计算机网络设备(如路由器、交换机、服务器等)的协议。它允许网络管理员通过网络查看和控制这些设备的状态、配置和性能。 SNMP 协议定义了网络设备如何与管理系统进行通…...

Python中的数据结构深入解析:从列表到字典的优化技巧

《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门! Python是一门以易用性和可读性著称的高级编程语言,其内置的数据结构为开发者提供了强大的工具,但了解其底层实现及性能优化策略却常被忽略。本文深入探讨Python中的核心数据结构,包括列表(list)、元组…...

如何利用Java爬虫获得商品类目

在当今数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。获取和分析数据的能力对于任何希望在市场上保持竞争力的企业来说都是至关重要的。对于电子商务平台和市场研究公司而言,获取商品类目数据尤为重要,因为这些数据可以帮助他们更好地理解市场…...

力扣面试题 32 - 检查平衡性 C语言解法

题目: 实现一个函数,检查二叉树是否平衡。在这个问题中,平衡树的定义如下:任意一个节点,其两棵子树的高度差不超过 1。 示例 1: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]3/ \9 20/ \15 7 返回 true 。 …...

Linux链表操作全解析

Linux C语言链表深度解析与实战技巧 一、链表基础概念与内核链表优势1.1 为什么使用链表?1.2 Linux 内核链表与用户态链表的区别 二、内核链表结构与宏解析常用宏/函数 三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势5.1 插入效率5.2 安全…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

rknn优化教程(二)

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK,开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下: 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装,供调用如何按…...

基于Uniapp开发HarmonyOS 5.0旅游应用技术实践

一、技术选型背景 1.跨平台优势 Uniapp采用Vue.js框架,支持"一次开发,多端部署",可同步生成HarmonyOS、iOS、Android等多平台应用。 2.鸿蒙特性融合 HarmonyOS 5.0的分布式能力与原子化服务,为旅游应用带来&#xf…...

转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”开业

6月9日,国内领先的循环经济企业转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”正式开业。 转转集团创始人兼CEO黄炜、转转循环时尚发起人朱珠、转转集团COO兼红布林CEO胡伟琨、王府井集团副总裁祝捷等出席了开业剪彩仪式。 据「TMT星球」了解,“超级…...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案

JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停​​ 1. ​​安全点(Safepoint)阻塞​​ ​​现象​​:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。​​原因​​:JVM等待所有线程进入安全点(如…...

稳定币的深度剖析与展望

一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,加密货币作为一种新兴的金融现象,正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而,加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下,稳定…...

基于SpringBoot在线拍卖系统的设计和实现

摘 要 随着社会的发展,社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。 在线拍卖系统,主要的模块包括管理员;首页、个人中心、用户管理、商品类型管理、拍卖商品管理、历史竞拍管理、竞拍订单…...