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迪拓 ZH002户外装备怎么样,迪拓这个牌子户外装备套装质量好吗

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迪拓 ZH002户外装备怎么样,迪拓这个牌子户外装备套装质量好吗

来源:惠生活

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迪拓户外装备商品介绍

质量很好!做工精致!

户外工具太棒了,很实用哦

很不错,很精致,老板还送了几个小东西,谢谢啦!

迪拓户外装备使用介绍

送客户的,看上去不错,很高大上的。

货收到了,还不错。

非常不错!很实用。谢谢卖家的小礼品!

迪拓户外装备买家评价

非常不错,谢谢店主送的小礼物。

宝贝收到,非常精致,很喜欢,下次还来。

店家送的礼物我很喜欢,东西也挺不错的!赞

还可以

真的很好

不错的东东

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# 5.5 处理遮盖绘制(overplotting)问题

# 散点图是研究两个连续型变量间关系的重要工具,但是当数据量很大时,经常会出现重叠现象,从而掩盖真实的关系。在极端情况下,甚至只能看到数据所在的大致范围,导致相应结论令人质疑。这种问题被称为遮盖绘制

# 处理遮盖绘制问题的方法:

# (1)小规模的遮盖绘制可以通过更小的点缓解,或使用中空的符号。

# 加载程序包

library(ggplot2)

df <- data.frame(x = rnorm(2000), y = rnorm(2000))

norm <- ggplot(df, aes(x, y))

norm + geom_point()

# 使用空心圆点

norm + geom_point(shape = 1)

# 使用像素级大小的点

norm + geom_point(shape = ".")

# (2)对于更大的数据集产生的更为严重的遮盖绘制问题,可以使用alpha混合调整点的透明度,在R中,可用的最小透明度为1/256,这也是面对严重遮盖绘制问题的局限性

norm + geom_point(colour = "black", alpha = 1/3)

norm + geom_point(colour = "black", alpha = 1/5)

norm + geom_point(colour = "black", alpha = 1/10)

# (3)如果数据存在一定的离散性,可以通过在点上增加随机扰动来减轻重叠,特别是在与透明度一起使用时,更为有效。默认情况下,增加的扰动量是数据分辨率的40%,这样可为数据中的邻近区域留下一定的小间隙。

# diamonds数据中table变量依最近的整数作取整处理,扰动量可以设置两个连续整数间距的一半(0.5)作为打散的宽度。

# 加载程序包

library(ggplot2)

td <- ggplot(diamonds, aes(table, depth)) +

xlim(50, 70) + ylim(50, 70)

td + geom_point()

td + geom_jitter()

jit <- position_jitter(width = 0.5)

td + geom_point(position = jit)

td + geom_point(position = jit, colour = "black",

alpha = 1/10)

td + geom_point(position = jit, colour = "black",

alpha = 1/50)

td + geom_point(position = jit, colour = "black",

alpha = 1/200)

# 可以认为遮盖绘制问题是一种二维核密度估计问题,因此可以引申出以下两种方法:

# (a)将点分箱并统计每个箱中点的数量,然后通过某种方式可视化这个数量(直方图的二维推广)。将图形划分为小的正方形箱可能会产生分散注意力的视觉假象,可以使用六边形代之。

# 绘制正方形箱子,使用参数bins和binwidth控制箱的数量和大小

# 加载程序包

library(ggplot2)

d <- ggplot(diamonds, aes(carat, price)) +

xlim(1, 3) +

theme(legend.position = "none")

d + stat_bin2d()

d + stat_bin2d(bins = 10)

d + stat_bin2d(binwidth = c(0.02, 200))

# 绘制六边形箱子,使用参数bins和binwidth控制箱的数量和大小

# 加载程序包

library(ggplot2)

#install.packages("hexbin")

library(hexbin)

d + stat_binhex()

d + stat_binhex(bins = 10)

d + stat_binhex(binwidth = c(0.02, 200))

# (b)使用stat_density2d作二维密度估计,并将等高线添加到散点图中,或者以瓦片色直接展示密度,或使用大小与分布密度成比例的点进行展示。

# 加载程序包

library(ggplot2)

d <- ggplot(diamonds, aes(carat, price)) +

xlim(1, 3) +

theme(legend.position = "none")

d + geom_point() + geom_density2d()

d + stat_density2d(geom = "point", aes(size = ..density..),

contour = FALSE) + scale_size_area()

d + stat_density2d(geom = "tile", aes(fill = ..density..),

contour = FALSE)

last_plot() + scale_fill_gradient(limits = c(1e-5, 8e-4))

# 对付遮盖问题的另外一种方法是在图形上添加数据摘要,例如可以使用geom_smooth添加一条平滑曲线来展示数据的中心。

# 加载程序包

library(ggplot2)

d <- ggplot(diamonds, aes(carat, price)) +

xlim(1, 3) +

theme(legend.position = "none")

d + stat_bin2d() + geom_smooth()

# 5.6 曲面图

# ggplot2暂不支持真正的三维曲面图,但具有在二维平面上展现三维曲面的常见工具:等高线图、着色瓦片以及气泡图。对于三维交互式图形和真实三维曲面的绘制可以关注RGL。

# 5.7 绘制地图

# 使用地图数据可能有两种主要原因:一是为空间数据图形添加参考轮廓线,二是通过在不同的区域填充颜色以构建等值线图。

# 关于中国的地图绘制,可参考《用R软件绘制中国分省市地图》一文,cos.name/2009/07/drawing-china-map-using-r/。

# 使用borders()添加地图边界展示空间数据

# 加载程序包

library(ggplot2)

#install.packages("maps")

library(maps)

# 读取数据并查看

data("us.cities")

head(us.cities)

# 展示美国50万人口以上的城市

cities.big <- subset(us.cities, pop > 500000)

qplot(long, lat, data = cities.big) +

borders("state", size = 0.5)

# 展示德克萨斯州的城市区划

cities.tx <- subset(us.cities, country.etc == "TX")

ggplot(cities.tx, aes(long, lat)) +

borders("county", "texas", colour = "grey70") +

geom_point(colour = "black", alpha = 0.5)

# 绘制等值线图

# 加载程序包

library(ggplot2)

library(maps)

# 使用map_data()将地图数据转换为数据框

states <- map_data("state")

arrests <- USArrests

names(arrests) <- tolower(names(arrests))

arrests$region <- tolower(rownames(USArrests))

# 融合数据

choro <- merge(states, arrests, by = "region")

# 重新排序,因为merge破坏了原始顺序而绘制多边形涉及顺序问题

choro <- choro[order(choro$order), ]

# 绘制等值线图

qplot(long, lat, data = choro, group = group,

fill = assault, geom = "polygon")

qplot(long, lat, data = choro, group = group,

fill = assault / murder, geom = "polygon")

# 计算爱荷华州每个郡的(近似)中心,然后利用中心位置数据在地图上对其名称进行标注

# 加载程序包

library(ggplot2)

library(plyr)

ia <- map_data("county", "iowa")

range.mid <- function(x) mean(range(x, na.rm = TRUE))

centers <- ddply(ia, .(subregion),

colwise(range.mid, .(lat, long)))

ggplot(ia, aes(long, lat)) +

geom_polygon(aes(group = group),

fill = NA, colour = "grey60") +

geom_text(aes(label = subregion), data = centers,

size = 2, angle = 45)

图10

本节完~~~

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迪拓 ZH002户外装备怎么样,迪拓这个牌子户外装备套装质量好吗,经过我们多次和开发者的沟通和改进:这个功能已经比较完善和成熟?