geom_signif: na.rm = FALSE, extend_line = 0, parse = FALSE, orientation = NA

时间: 2023-08-16 21:05:06 浏览: 289
这是 R 语言中 geom_signif 函数的参数说明: - na.rm:逻辑值,是否忽略缺失值,默认为 FALSE。 - extend_line:数值型,用于指定标记线(significance line)的长度,默认为 0,即不显示标记线。 - parse:逻辑值,是否对标签进行解析,默认为 FALSE。 - orientation:字符型,用于指定标记线的方向,可选值为 "horizontal" 和 "vertical",默认为 NA,即根据数据自动确定方向。
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p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene) > p_boxplot_exp_mt.gene = p_boxplot_exp_mt.gene + + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) + + xlab(NULL) + ylab("log2(CPM+1)") + + scale_color_manual(values = "black") + + stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18), + axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) + + geom_text(data = sample_exp_mt.gene, aes(x = sample, y = median_expression, + label = paste0("Median: ", round(median_expression, 2))), + vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black")+ + theme(panel.background = element_blank()) Error in p_boxplot_exp_mt.gene + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, : non-numeric argument to binary operator

看起来您的代码中有一些问题,主要是在 `p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene)` 这行代码中,您将 `boxplot` 的输出结果赋值给了 `p_boxplot_exp_mt.gene` 变量。但是,在后面的代码中,您却又将 `p_boxplot_exp_mt.gene` 作为一个 `ggplot` 对象进行操作,这就导致了一个类型不匹配的错误。 建议您将 `boxplot` 的输出结果转换为一个数据框,再使用 `ggplot` 进行绘图,如下所示: ``` # 将 boxplot 的输出结果转换为数据框 df_boxplot <- as.data.frame(p_boxplot_exp_mt.gene) # 使用 ggplot 绘制箱线图 ggplot(df_boxplot, aes(x = "", y = sample_exp_mt.gene)) + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) + xlab(NULL) + ylab("log2(CPM+1)") + scale_color_manual(values = "black") + stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25), axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18), axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) + geom_text(data = df_boxplot, aes(x = 1, y = median, label = paste0("Median: ", round(median, 2))), vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black") + theme(panel.background = element_blank()) ``` 这样可以避免 `p_boxplot_exp_mt.gene` 类型不匹配的错误。

def render(self, mode='human'): if self.viewer is None: from gym.envs.classic_control import rendering self.viewer = rendering.Viewer(500,500) self.viewer.set_bounds(-2.2,2.2,-2.2,2.2) rod = rendering.make_capsule(1, .2) rod.set_color(.8, .3, .3) self.pole_transform = rendering.Transform() rod.add_attr(self.pole_transform) self.viewer.add_geom(rod) axle = rendering.make_circle(.05) axle.set_color(0,0,0) self.viewer.add_geom(axle) fname = path.join(path.dirname(__file__), "assets/clockwise.png") self.img = rendering.Image(fname, 1., 1.) self.imgtrans = rendering.Transform() self.img.add_attr(self.imgtrans) self.viewer.add_onetime(self.img) self.pole_transform.set_rotation(self.state[0] + np.pi/2) if self.last_u: self.imgtrans.scale = (-self.last_u/2, np.abs(self.last_u)/2) return self.viewer.render(return_rgb_array = mode=='rgb_array')

这是一个用于可视化的函数,用于渲染一个叫做 CartPole 的强化学习环境。这个函数使用 Python 的 gym 库提供的 rendering 模块来创建一个图形化界面,其中包含了一个杆子和一个小车。这个函数的主要作用是将当前状态(即杆子的角度和小车的位置)可视化出来,以便于观察算法的表现。具体来说,它会根据当前状态更新杆子的角度和小车的位置,并且还会根据上一次的动作更新小车的大小。最后,它会将渲染结果输出为一个可选的 RGB 数组或者人类可读的图像。
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import arcpy# 定义输入图层和输出图层input_layer = arcpy.GetParameterAsText(0)output_layer = arcpy.GetParameterAsText(1)# 定义合并条件merge_field = arcpy.GetParameterAsText(2) # 要合并的字段名merge_gap = arcpy.GetParameterAsText(3) # 相邻图斑面积差距# 定义面积筛选条件selection_field = arcpy.GetParameterAsText(4) # 用于筛选的字段名selection_value = arcpy.GetParameterAsText(5) # 筛选条件selection_area = float(arcpy.GetParameterAsText(6)) # 面积筛选阈值# 进行面积筛选arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_layer, "layer", "{}='{}' AND SHAPE_AREA > {}".format(selection_field, selection_value, selection_area))# 寻找相邻图斑arcpy.PolygonNeighbors_analysis("layer", "neighbors", ["FID"])# 定义合并列表merge_list = []# 进行合并with arcpy.da.SearchCursor("neighbors", ['src_FID', 'nbr_FID', 'src_{}'.format(merge_field)]) as cursor: for row in cursor: if row[0] < row[1]: src_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[0])).next()[0] nbr_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[1])).next()[0] if src_geom.area < nbr_geom.area: src_geom, nbr_geom = nbr_geom, src_geom if src_geom.area - nbr_geom.area > merge_gap: merge_list.append(row[0]) merge_list.append(row[1])arcpy.management.Dissolve("layer", output_layer, "{}".format(merge_field), None, "MULTI_PART", "DISSOLVE_LINES")# 删除被合并的图斑with arcpy.da.UpdateCursor(output_layer, ['FID']) as cursor: for row in cursor: if row[0] in merge_list: cursor.deleteRow()运行上面代码报错Traceback (most recent call last): File "D:\实验YY\新建文件夹 (2)\批量合并小图斑.py", line 13, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 984, in PolygonNeighbors raise e ExecuteError: 执行失败。参数无效。 ERROR 000732: 输入要素: 数据集 layer 不存在或不受支持 执行(PolygonNeighbors)失败。 执行(批量合并小图斑)失败。请改正代码

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