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- 来自专栏庄闪闪的R语言手册
基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（4）
这个图在科研绘图中较为常用，例如：将算法的收敛情况和计算所耗时间同时绘制。 前三幅图的详细代码介绍可见：基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（3）基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（2）基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）。 绘图 加载包 首先加载一些需要使用到的包。 这一部分在第一篇推文 基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）给出，代码将在文末中完整代码给出。 手动修改大部分面板，具体可以参考本篇文章[2]。 1 0.588519612 # 5 4 0.036782476 这里绘制，小编带大家一步步解释，尤其注意作者的思想。
1.1K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏科研猫
SCI论文绘图那些事
作为一名科学研究人员，在论文写作中肯定需要经常绘制各种各样的图表，科研论文中的图表是研究结果一种直观的显示方式。俗话说好马配好鞍，一个好的科研成果往往需要生动形象的表述才能让编辑和读者更容易看懂。 科研绘图，不同于我们常规的作图，要想做出高级的文章配图是一个大工程。在很多人眼里，科研绘图跟常规我们在网络中看到的各种图没有太大区别，只要把想要表达的意思讲清楚就行了。这种观念真的是大错特错！ 而恰恰相反，在我们周围的很多人对于科研绘图的重要性还没有一个清楚的认识，以致对于绘图中的很多要求和概念，我们并不知晓，更不要说画出来一副合格的Artwork。 今天我们就从最基础的知识点入手，讲讲关于科研绘图，有哪些你还不知道的事。 想系统学习R作图的，可以直接关注文末二维码，联系客服，领取R语言ggplot2绘图教材。 ? 插图文件的格式 插图文件格式主要有两种：位图和矢量图。
2.5K30发布于 2019-11-01 - 来自专栏机器学习/数据可视化
plotly-express-4-常见绘图参数
In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.
5.7K10发布于 2021-03-01 - 来自专栏气象学家
Python气象绘图教程（十三）—Cartopy_4
vertices, codes) pathpatch = PathPatch(path, facecolor='None', edgecolor='green') fig=plt.figure(figsize=(4,4 main(): ###准备之后要用的常规数据############################################ extent = [110, 140, 10, 60]#定义绘图范围 lats=[31.5,31.5,31.5,31.5,31,31] return lons,lats def main(): extent=[107.5,111.5,28.5,32]#定义绘图范围
10.5K83发布于 2020-06-17 科研绘图系列：R语言绘制SCI论文代码合集
介绍 【科研绘图系列】R语言绘制SCI论文图合集 加载R包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggbeeswarm ) library(uwot) library(mixOmics) library(cowplot) 数据下载 所需要的数据的下载链接： 百度网盘链接: 从百度网盘下载 提取码: 前往R语言绘制SCI论文图合集获取 c(0,200))+ custom_theme() #Save the plot to a PDF file ggsave(file = "Adhesion.pdf", width = 4, height = 4 ) # calculate p-value for pharyngitis group, pre and post, paired Wilcoxon-signed rank test $outcome) <- levels(mat_col$outcome) #Plot data pdf(file = "heatmap_raw_titres_IgA.pdf", height = 4,
33510编辑于 2025-02-19- 来自专栏庄闪闪的R语言手册
基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（2）
第一幅图的介绍可见：基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）。后面几幅图会一一介绍，读者在学习过程中，可以将内部学到的知识点应用到自己的图形绘制中。 绘图 加载包 首先加载一些需要使用到的包。 quality bitmap library(ggforce) # Collection of additional ggplot stats + geoms 设置主题 接下来，为了方便起见，作者在绘图前设置好了主题 绘图步骤详解 由于代码复杂，知识点较多，为了读者更好理解代码逻辑和含义，小编将其分布讲解。最后再将完整代码放到本节末。 注意：关于特殊符号的输入，可以使用 expression() 函数，可以参考这个教程[4]。
1.3K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）
绘图 加载包 首先加载一些需要使用到的包。 quality bitmap library(ggforce) # Collection of additional ggplot stats + geoms 设置主题 接下来，为了方便起见，作者在绘图前设置好了主题 plot.title = element_text(size = base_size, color = "black"), ) } 绘图步骤详解
1.8K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（3）
前两幅图的详细代码介绍可见：基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（2），基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）。 绘图 加载包 首先加载一些需要使用到的包。 具体可以参考：《R语言教程》[3]和R 数据科学[4]，或者公众号相应的数据科学系列文章。 绘图步骤详解 这幅图的绘图代码比较传统，但是还是有些细节需要和大家分享下。 R 数据科学: https://r4ds.had.co.nz/
85630编辑于 2022-05-24 - 来自专栏张俊红
50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~
可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4、抖动图 （Jittering with stripplot） 通常，多个数据点具有完全相同的
6.2K20编辑于 2022-06-07 - 来自专栏时空探索之旅
论文拾遗 | 4月论文集锦
因此，决定开设此栏目，分享有一些有意思的论文（热度大），有部分论文可能后续出AI论文速读和论文精读。 分享的论文将不拘泥于时空（spatial-temporal）和时序（time series）领域，我们也会收录其他领域有意思的文章，期待与大家在学术的海洋中，一起探索，一起遨游！ 关键词：语言模型，时间序列，零样本推理 通过GPT-4获取可以执行以生成信号的代码来生成真实的时间序列和文本对 3. （就5页） 关键词：Mamba，Transformer，时间序列预测 MambaFormer 4. 关键词：Visual Mamba，状态空间模型 4.
53210编辑于 2024-11-19 - 来自专栏CV学习史
GoogLeNetv4 论文研读笔记
为此，他们设计了Inception v4，相比v3，它有更加统一简化的网络结构和更多的inception模块 在本文中，他们将两个纯Inception变体(Inception-v3和v4)与消耗相似的 Inception-v4网络的35 * 35 网格模块，对应Inception-v4的Inception-A ? Inception-v4网络的17 * 17 网格模块，对应Inception-v4的Inception-B ? Inception-v4网络的8 * 8 网格模块，对应Inception-v4的Inception-C ? 35 * 35 -> 17 * 17 的降维模块(Fig7) ? 之后Inception-ResNet-v2与Inception-v4相比，架构的总体结构可以看出是很相似的，最大的区别在于数据是否是直接传到下一层的，如下 Inception-v4(Inception-A
80520发布于 2019-09-10 - 来自专栏Mybatis学习
YOLO V4论文解读
YOLO V4论文解读 一、YOLOV3回顾 二、YOLOV4中 三、Bag of freebies 数据扩充： 模拟对象遮挡： 结合多幅图像进行数据扩充： 解决类别不平衡： label smoothing module: 3、feature integration:（特征集成） 4、activation function: 5、post-processing method: YOLOv4 - use: 五 、 Random training shapes (随机多尺度的训练) 12、 Mish activation 13、 CSP 14、 SPP 15、 SAM-block 16、 PAN YOLO V4论文地址 CIoU_ loss(yolov4采用的) Yolov4-use: 1、CutMix and Mosaic data augmentation. 2、DropBlock regularization. 好了上面就是对YOLOv4的一些新的改进的解读，具体参考了b站的一位小伙伴，后面我将继续写下yolov4的代码具体实现。。。真的好难，加油！
1.1K30发布于 2021-06-21 - 来自专栏科技记者
ade4TkGUI可视化统计和绘图
lang=eng 一、ade4TkGUI简介 ade4是里昂大学生物统计学和进化生物学实验室（UMR 5558）开发的R包。 目的是促进对 ade4[1]软件包的访问，尤其是对于初学者或偶尔使用的用户。ade4TkGUI是 GitHub[2]软件包，正在开发的版本可在此处用于 Mac[3]和 Windows[4]。 二、安装和使用 ade4TkGUI是R-Forge[5]软件包。 要安装它，只需在R中[6]键入以下命令： install.packages("ade4TkGUI",repos="http://R-Forge.R-project.org") ade4TkGUI[7] img 参考资料 [1]ade4: http://pbil.univ-lyon1.fr/ade4 [2]GitHub: https://github.com/aursiber/ade4TkGUI [3]
59020发布于 2020-06-16 - 来自专栏算法channel
使用 4 种绘图库，绘制一类图
下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图，使用尽可能最少的代码绘制，快速入门这些库是本文的写作目的。 __version__ # '2.2.2' import matplotlib.pyplot as plt 绘图代码： import matplotlib.pyplot as plt plt.plot ([0, 1, 2, 3, 4, 5], [1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9] ,c='red') plt.bar([0, 1, 2, 3, 4, 3 plotly 绘图 导入包： import plotly plotly. 4 pyecharts 导入包： import pyecharts pyecharts.
47620发布于 2020-05-19 CodeBuddy-打造一款科研论文绘图利器PlotBuddy
它不仅支持高质量的“画中画”图像生成，还提供可视化参数控制、样式定制、多区域联动放大等功能，帮助科研人员更高效地完成论文插图工作，让科研绘图也能“所见即所得”。 于是打算借助CodeBuddy的力量来打造一款绘图利器——PlotBuddy，满足科研工作者需求，又具备良好可拓展性的论文绘图利器。同时，也来测试一下CodeBuddy这款工具的实际效果。 def increase_region_count(): current = region_count_var.get() if current < 4: ) # 确定和取消按钮 button_frame = ttk.Frame(main_frame) button_frame.grid(row=4, 由CodeBuddy和我共同开发的绘图利器PlotBuddy，希望能够为有相关需求的伙伴带来便利。⭐最后再让CodeBuddy帮我写一份README，收工。
62831编辑于 2025-05-22- 来自专栏生信小驿站
科研绘图系列：（4）使用PPT绘制蛋白质序列
第二步：右键选择填充颜色，设置为清灰色；插入新的矩形，选择不带弧度角的矩形；设置颜色为#E64B35。
3.3K30发布于 2020-07-21 - 来自专栏CreateAMind
4篇前沿强化学习论文
4 UNSUPERVISED CONTROL THROUGHNON-PARAMETRIC DISCRIMINATIVE REWARDS David Warde-Farley, Tom Van de Wiele
69330发布于 2018-12-26 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
一键绘制出版级论文配图，绘图小白福音...
今天是我的可视化学习社群上线的第46天，目前学员129人，可视化学习社区以我的书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身 ggpubr-一键绘制出版级论文配图 在和学员交流问题的时候，很多刚入门的同学都在咨询， 如何能让自己绘制的图形快速符合论文出版需求，而不是花费时间去设置图层属性？ 的R语言可视化绘图工具包，它提供了一系列简单易用的函数，用于创建高质量的出版级别的统计图形。 ggpubr的目标是简化复杂的绘图操作，使用户能够通过几行代码快速创建美观且具有信息丰富的图形。 主要功能和绘图函数： ggline()：创建线图，用于展示变量之间的趋势和关系。可以支持多组数据，自动添加置信区间和显著性标记。 ggscatter()：创建散点图，用于展示两个连续变量之间的关系。
1K10编辑于 2024-01-15 - 来自专栏漫漫深度学习路
python绘图：matplotlib绘图（2）
matplotlib绘图（2） plt.bar colors=["#348ABD","#A60628"] plt.bar([0,.7], prior, alpha=0.70, width=0.25, color
2.1K50发布于 2018-01-02 - 来自专栏小点点
（七）Python绘图基础：Matplotlib绘图
子图-subplot() 子图-subplots() 子图-axes() ---- Matplotlib绘图 最著名Python绘图库， 主要用于二维绘图 – 画图质量高 – 方便快捷的绘图模块 绘图 API——pyplot模块 折线图 绘制一组数据 代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(7),[3, 4, 7, 6, 3, 7, 7, 6]) index_name=['1季度', '2季度', '3季度', '4季度'] # 设置X坐标的标签 plt.xticks(range(4), index_name) # \huitu1.jpg') plt.show() 运行结果如下所示： 绘制子图 在Matplotlib中绘图在当前图形（figure）和当前坐标系（axes）中进行，默认在一个编号为1的figure中绘图 \huitu5.jpg') plt.show() 运行结果如下所示： Pandas绘图基础在日后进行补充
2.9K20编辑于 2022-12-12
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