ggplot(plotdata,aes(x=RDA1,y=RDA2,color=plotdata$Group))+ geom_point(size=4,aes(color = plotdata$Group,shape=plotdata$Treatment))+ stat_ellipse(aes(fill=plotdata$Group),geom = "polygon",linewidth=0.6,level = 0.95,alpha = 0.1)+ geom_segment(data=RDAE,aes(x = 0, y = 0, xend = RDAE[,1]*3.5, yend = RDAE[,2]*3.5), arrow = arrow(length = unit(0.03, 'npc')),linewidth =1,color="gray2")+ geom_text(data = RDAE,aes(RDA1 * 4,RDA2 * 4,label = rownames(RDAE)),color = 'gray2',size = 4)+ xlab(paste("RDA1 (",rda1,"%",")"))+ylab(paste("RDA2 (",rda2,"%",")"))+ theme_bw(base_line_size = 1.05,base_rect_size = 1.05)+ scale_color_manual(values=c("#3FBDA7","#0172B6","#BD3C29","#F0965D","#BEBADA"))+ scale_shape_manual(values = c(1,2,3))+ theme(panel.grid.major=element_blank(),panel.grid.minor=element_blank())+ geom_hline(aes(yintercept=0), colour="gray45",size=0.8, linetype="dashed")+ geom_vline(aes(xintercept=0), colour="gray45",size=0.8, linetype="dashed") 请修改R脚本，将图例名修改为Bac,同时将填充图例与颜色图例合并表示

时间: 2023-11-09 17:04:35 浏览: 144
可以使用scale_color_manual()函数和scale_fill_manual()函数来修改图例名和合并填充图例与颜色图例。 修改后的代码如下： ggplot(plotdata,aes(x=RDA1,y=RDA2,color=plotdata$Group, fill=plotdata$Group))+ geom_point(size=4,aes(shape=plotdata$Treatment))+ stat_ellipse(aes(fill=plotdata$Group),geom = "polygon",linewidth=0.6,level = 0.95,alpha = 0.1)+ geom_segment(data=RDAE,aes(x = 0, y = 0, xend = RDAE[,1]*3.5, yend = RDAE[,2]*3.5), arrow = arrow(length = unit(0.03, 'npc')),linewidth =1,color="gray2")+ geom_text(data = RDAE,aes(RDA1 * 4,RDA2 * 4,label = rownames(RDAE)),color = 'gray2',size = 4)+ xlab(paste("RDA1 (",rda1,"%",")"))+ylab(paste("RDA2 (",rda2,"%",")"))+ theme_bw(base_line_size = 1.05,base_rect_size = 1.05)+ scale_color_manual(name="Bac", values=c("#3FBDA7","#0172B6","#BD3C29","#F0965D","#BEBADA"))+ scale_fill_manual(name="Bac", values=c("#3FBDA7","#0172B6","#BD3C29","#F0965D","#BEBADA"))+ scale_shape_manual(values = c(1,2,3))+ theme(panel.grid.major=element_blank(),panel.grid.minor=element_blank())+ geom_hline(aes(yintercept=0), colour="gray45",size=0.8, linetype="dashed")+ geom_vline(aes(xintercept=0), colour="gray45",size=0.8, linetype="dashed")
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geom_segment(data=RDAE,aes(x = 0, y = 0, xend = RDAE[,1]*3.5, yend = RDAE[,2]*3.5),arrow = arrow(length = unit(0.03, 'npc')),linewidth =0.4,color="gray2",size = 3)+ #箭头 geom_text(data = RDAE,aes...

我正在使用r语言绘制桑基图，下面是我的代码： ggplot(plotData, aes(x = x, stratum = stratum, alluvium = Cohort, fill = stratum, label = stratum)) + scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + scale_y_discrete(expand = c(0,3))+ geom_flow(width = 1/8) + #线跟方块间空隙的宽窄 geom_stratum(alpha = .9,width = 1/10) + #方块的透明度、宽度 geom_text(stat = "stratum", size = 3,color="black") + #文字大小、颜色 #不喜欢默认的配色方案，用前面自己写的配色方案 scale_fill_manual(values = c(cell_type_cols,cell_type_cols)) + xlab("") + ylab("") + theme_bw() + #去除背景色 theme(panel.grid =element_blank()) + #去除网格线 theme(panel.border = element_blank()) + #去除外层边框 theme(axis.line = element_blank(),axis.ticks = element_blank(),axis.text = element_blank()) + #去掉坐标轴 ggtitle("")+ guides(fill = FALSE) 我想设置桑基图中每个柱子中每个模块的高度限制，该怎么设置

ggplot(plotData, aes(x = x, stratum = stratum, alluvium = Cohort, fill = stratum, label = stratum)) + scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + scale_y_discrete(expand = c(0, 3)) + geom_flow(width = 1/...
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在本篇文章中，作者着重介绍了两个核心函数——plotData和saveResult，这两个函数在模块化编程中扮演着关键角色。 plotData函数负责对经过processData函数处理后的数据进行可视化呈现。函数定义如下： ...

修改下列代码使得在命令框中可以得到分界面的方程data=[1 0 1;1 1 1;0 2 1;2 1 -1;2 2 -1;1 3 -1]; X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); m = size(X, 1); plotData2(X, y); X = [ones(m, 1) X]; error = 1; W = [1;1;1]; first = 1; tim = 0; alph = 0.1; hold on axis([-3 3 -3 3]); x1 = -2:0.2:2; while error > 0 error = 0; for i = 1:m if ((W'*(X(i,:)'))*y(i) <= 0) || (first == 1) first = 0; error = error + 1; tim = tim + 1; W = W + alph*(X(i,:)')*y(i); fprintf('%dn', tim); if W(3) ~= 0 && W(2) ~= 0 y1 = -(W(1)/W(3) + W(2)*x1/W(3)); plot(x1, y1, '-b'); end end end end if W(3) ~= 0 && W(2) ~= 0 y1 = -(W(1)/W(3) + W(2)*x1/W(3)); plot(x1, y1, 'r'); end hold off

m = size(X, 1); X = [ones(m, 1) X]; error = 1; W = [1;1;1]; first = 1; tim = 0; alph = 0.1; while error > 0 error = 0; for i = 1:m if ((W'*(X(i,:)'))*y(i) <= 0) || (first == 1) first = 0; error =...

修改下面的代码使得它可以输出结果的的直线方程data=[1 0 1;1 1 1 ;0 2 1; 2 1 -1 ; 2 2 -1;1 3 -1 ]; X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); m = size(X,1); plotData2(X,y); X = [ones(m,1) X]; error = 1; W=[1;1;1]; first = 1; tim=0; alph=0.1; hold on axis([-3 3 -3 3]); x1=-2:0.2:2; while error>0 error=0; for i = 1:m if ( ((W'*(X(i,:)'))*y(i) <= 0 )|| (first == 1) ) first=0; error=error+1; tim=tim+1; W = W + alph*(X(i,:))'*y(i); fprintf('%dn',tim); if W(3)~=0 && W(2)~=0 y1=-(W(1)/W(3)+W(2)*x1/W(3)); plot(x1,y1,'-b'); end; end; end; end; if W(3)~=0 && W(2)~=0 y1=-(W(1)/W(3)+W(2)*x1/W(3)); plot(x1,y1,'r'); end; hold off

plotData2(X, y); X = [ones(m, 1) X]; error = 1; W = [1;1;1]; first = 1; tim = 0; alph = 0.1; hold on axis([-3 3 -3 3]); x1 = -2:0.2:2; while error > 0 error = 0; for i = 1:m if ((W'*(X(i,:)'))*y(i)...

分析以下代码并给出注释function plotDecisionBoundary(theta, X, y) % Plot Data plotData(X(:,2:3), y);%绘制样本点 hold on if size(X, 2) <= 3%输入数据为2维 % Only need 2 points to define a line, so choose two endpoints plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; % Calculate the decision boundary line plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); % Plot, and adjust axes for better viewing plot(plot_x, plot_y) % Legend, specific for the exercise legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary') axis([30, 100, 30, 100]) else % Here is the grid range u = linspace(-1, 1.5, 50); v = linspace(-1, 1.5, 50); z = zeros(length(u), length(v)); % Evaluate z = theta*x over the grid for i = 1:length(u) for j = 1:length(v) z(i,j) = mapFeature(u(i), v(j))*theta; end end z = z'; % important to transpose z before calling contour % Plot z = 0 % Notice you need to specify the range [0, 0] contour(u, v, z, [0, 0], 'LineWidth', 2) end hold off end

plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); % 绘制直线，并调整坐标轴以便更好的观察 plot(plot_x, plot_y) % 指定图例，用于本练习 legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary') ...

def plotData(X, y): plt.figure(figsize = (8, 6)) # 指定图像的宽高为多少英寸，这里宽8英寸，高6英寸 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y.flatten(), cmap='rainbow') # c=list，设置cmap，根据label不一样，设置不一样的颜色 # c:色彩或颜色序列 camp:colormap（颜色表） plt.xlabel('x1') # x轴标签 plt.ylabel('x2') # y轴标签 plt.legend() # 设置图例 # plt.grid(True) # 画出网格 plt.show() pass

2. 使用plt.scatter函数绘制散点图，其中X[:, 0]表示X数组的第一列数据，X[:, 1]表示X数组的第二列数据，c=y.flatten()表示每个点的颜色根据y数组的值来确定，cmap='rainbow'表示使用rainbow颜色映射表。 3. 设置x...

plotdata.xlsx文件中data表包含5个变量：样地编号plotno，样木编号treeno，直径等级class，样木位置方位角angle和距离dist。利用read_excel（）函数读取excel文件plotdata.xlsx并赋给对象plotData；给plotData用r语言增加两列变量x和y，x和y可由方位角angle 和 距离dist求得；并根据x，y做出样木的相对位置图（散点图）。

ggplot(plotData, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = class)) + theme_classic() 这段代码首先使用openxlsx包中的read.xlsx()函数读取了名为"data"的工作表中的数据，并将其存储在plotData对象中。...

#【例3.64】使用plotdata2.txt中的数据，绘制编程语言发展趋势图。 import pandas as pd data = pd.read_csv('plotdata2.txt',' ',header=None) df=pd.DataFrame(data) df.columns=(['python','php','java']) ax=df.plot(title='User number of language') ax.set_xlabel('Month')

您的代码几乎正确，只需要稍微修改一下就可以了。以下是您可以使用的完整代码： ...2. 在 plot() 函数中指定 x 轴为 'Month'，y 轴为三种语言。 3. 最后加上 plt.show()，以便显示图像。 希望对您有帮助！

qqnorm(plotdata$CWRES) qqline(plotdata$CWRES) 坐标轴标签设置

# 设置x轴标签 xlabel (paste("Theoretical quantiles of ", epsilon[i])) # 设置y轴标签 ylabel (paste("CWRES of ", epsilon[i])) # 绘制Q-Q图并添加坐标轴标签 qqnorm(plotdata$CWRES, xlab = xlabel, ylab = ...

优化下列代码：% Given data h = [0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33]; D = [1.2 0.91 0.66 0.47 0.31 0.19 0.12 0.075 0.046 0.029 0.018 0.011]; % Plot 1: Both axes linear scale subplot(2, 2, 1); plot(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Both Axes Linear Scale'); grid on; % Plot 2: h with log axis, D with linear axis subplot(2, 2, 2); semilogx(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('h Log Axis, D Linear Axis'); grid on; % Plot 3: h with linear axis, D with log axis subplot(2, 2, 3); semilogy(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('h Linear Axis, D Log Axis'); grid on; % Plot 4: Both log axes subplot(2, 2, 4); loglog(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Both Log Axes'); grid on; % Determine best-fit function and coefficients % Based on the plots, it appears that an exponential function may fit the data well. % Fit the data with an exponential function: D = a * exp(b * h) fit_func = @(c, x) c(1) * exp(c(2) * x); % Function to fit coefficients_exp = lsqcurvefit(fit_func, [1 1], h, D); % Fitting using least squares % Generate points for the best-fit function h_fit = linspace(min(h), max(h), 100); D_fit = fit_func(coefficients_exp, h_fit); % Plot the best-fit function and data points with linear axes figure; plot(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); hold on; plot(h_fit, D_fit, 'r-', 'LineWidth', 1.5); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Best-Fit Exponential Function with Linear Axes'); legend('Data Points', 'Best-Fit Exponential Function', 'Location', 'northwest'); grid on; hold off; % Display the coefficients of the best-fit function a = coefficients_exp(1); b = coefficients_exp(2); fprintf('Best-fit exponential function: D = %.4f * exp(%.4f * h)\n', a, b);

plot(x, y, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); grid on; end 这样优化后的代码更易读，同时去除了重复的代码，并增加了注释和文档字符串，使代码更易于理解和维护。

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资源摘要信息:"易语言禁止直接运行程序源码" 易语言是一种简体中文编程语言，其设计目标是使中文用户能更容易地编写计算机程序。易语言以其简单易学的特性，在编程初学者中较为流行。易语言的代码主要由中文关键字构成，便于理解和使用。然而，易语言同样具备复杂的编程逻辑和高级功能，包括进程控制和系统权限管理等。 在易语言中禁止直接运行程序的功能通常是为了提高程序的安全性和版权保护。开发者可能会希望防止用户直接运行程序的可执行文件(.exe)，以避免程序被轻易复制或者盗用。为了实现这一点，开发者可以通过编写特定的代码段来实现这一目标。 易语言中的源码示例可能会包含以下几点关键知识点： 1. 使用运行时环境和权限控制：易语言提供了访问系统功能的接口，可以用来判断当前运行环境是否为预期的环境，如果程序在非法或非预期环境下运行，可以采取相应措施，比如退出程序。 2. 程序加密与解密技术：在易语言中，开发者可以对关键代码或者数据进行加密，只有在合法启动的情况下才进行解密。这可以有效防止程序被轻易分析和逆向工程。 3. 使用系统API：易语言可以调用Windows系统API来管理进程。例如，可以使用“创建进程”API来启动应用程序，并对启动的进程进行监控和管理。如果检测到直接运行了程序的.exe文件，可以采取措施阻止其执行。 4. 签名验证：程序在启动时可以验证其签名，确保它没有被篡改。如果签名验证失败，程序可以拒绝运行。 5. 隐藏可执行文件：开发者可以在程序中隐藏实际的.exe文件，通过易语言编写的外壳程序来启动实际的程序。外壳程序可以检查特定的条件或密钥，满足条件时才调用实际的程序执行。 6. 线程注入：通过线程注入技术，程序可以在其他进程中创建一个线程来执行其代码。这样，即便直接运行了程序的.exe文件，程序也可以控制该进程。 7. 时间锁和硬件锁：通过设置程序只在特定的时间段或者特定的硬件环境下运行，可以进一步限制程序的使用范围。 8. 远程验证：程序可以通过网络连接到服务器进行验证，确保它是在正确的授权和许可下运行。如果没有得到授权，程序可以停止运行。 9. 利用易语言的模块化和封装功能：通过模块化设计，把程序逻辑分散到多个模块中，只有在正确的启动流程下，这些模块才会被加载和执行。 需要注意的是，尽管上述方法可以在一定程度上限制程序的直接运行，但没有任何一种方法能够提供绝对的安全保证。高级的黑客可能会使用更复杂的技术来绕过这些限制措施。因此，设计这样的安全机制时，开发者需要综合考虑多种因素，并结合实际情况来选择最合适的技术方案。 在实际应用中，易语言提供的各种函数和模块可以组合使用，创建出复杂多样的保护机制。上述知识点可以作为构建禁止直接运行程序功能的理论基础，并结合易语言的具体编程实践进行实施。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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CC-LINK远程IO模块在环境监控中的应用：技术与案例探讨

![CC-LINK](https://www.mitsubishielectric.com/fa/products/cnt/plcnet/pmerit/cclink_ie/concept/img/main_img.jpg) # 摘要 CC-LINK远程IO模块作为一种先进的工业通信技术，在环境监控系统中具有广泛应用。本文首先概述了CC-LINK远程IO模块的基本概念及其在环境监控系统中的基础理论，包括硬件组成、软件架构及技术优势。随后，详细介绍了其在实时监控与远程控制、系统集成与配置、安全维护方面的具体实践应用。案例分析部分深入探讨了CC-LINK模块在不同环境监控场景中的应用效果与技术解决