企业官网建设流程全解析

有没有专做于投融资的网站,网页制作古诗素材,仓库管理软件免费,做防伪的网站欢迎关注R语言数据分析指南最近看到一张非常有意思的图#xff0c;暂且称之为饼状热图,与corrplot所绘制的有所不同此图使用的为离散型变量#xff0c;例图如下所展示#xff1b;由于作者未提供原始数据#xff0c;小编自己构建了一份数据来进行初步的展示论文内容Systemat…欢迎关注R语言数据分析指南最近看到一张非常有意思的图暂且称之为饼状热图,与corrplot所绘制的有所不同此图使用的为离散型变量例图如下所展示由于作者未提供原始数据小编自己构建了一份数据来进行初步的展示论文内容Systematic profiling of the chicken gut microbiome reveals dietary supplementation with antibiotics alters expression of multiple microbial pathways with minimal impact on community structure此图乍一看觉得似曾相识但是仔细一看又会发现好像不是那么的容易应该是没有现成的包来一步出图由于作者也未有提供数据那只有靠猜数据结构来进行可视化了细节当然是很多小编这次只是绘制主体图细节问题留待以后再做介绍加载R包library(tidyverse) library(scatterpie) library(ggsci) library(cowplot)数据清洗p - read_tsv(data1.txt) %% filter(Compartments %in% c(BS,RS,RE,VE,SE,LE)) %% select(1,2,Compartments) %% left_join(.,read_tsv(data2.txt) %% column_to_rownames(varFAPROTAX) %% t() %% as.data.frame() %% rownames_to_column(varCompartments) %% pivot_longer(-Compartments),byCompartments) %% filter(CompartmentsBS, SampleID %in% c(read_tsv(data1.txt) %% select(1) %% distinct() %% head(10) %% pull())) %% select(-value,-Compartments) %% group_by(SampleID,name) %% count(Phylum) %% pivot_wider(.,names_fromPhylum,values_from n)构建绘图数据df - p %% left_join(.,p %% select(name) %% distinct() %% rownames_to_column(varlat),byname) %% mutate(longcase_when(SampleID BCCCK1 ~1,SampleID BCCCK2 ~2,SampleID BCCCK3 ~3, SampleID BCCNPK1 ~4,SampleID BCCNPK2 ~5,SampleID BCCNPK3 ~6, SampleID BCCNPKM1 ~7,SampleID BCCNPKM2 ~8,SampleID BCCNPKM3 ~9, SampleID BHLCK1 ~10),latas.numeric(lat))绘制饼状热图p1 - ggplot(aes(xlong,ylat),datadf) geom_tile(colorblack,fillwhite) geom_scatterpie(aes(xlong,ylat,r0.4),datadf, colorNA, colsc(Abditibacteriota,Acidobacteriota,Actinobacteriota, Alphaproteobacteria,Bacteroidota)) coord_equal() scale_fill_brewer() scale_x_discrete(expand c(0,0)) scale_y_discrete(expand c(0,0)) theme_test() theme(axis.text.xelement_text(angle 90,vjust 0.5,hjust 1), axis.ticks element_blank(), axis.text.yelement_blank(), axis.title element_blank(), legend.title element_blank(), legend.keyelement_blank(), # 图例键为空 legend.text element_text(colorblack,size9), # 定义图例文本 legend.spacing.xunit(0.1,cm), # 定义文本书平距离 legend.key.widthunit(0.5,cm), # 定义图例水平大小 legend.key.heightunit(0.5,cm), # 定义图例垂直大小 legend.backgroundelement_blank())绘制文本p2 - df %% select(name,lat) %% arrange(lat) %% mutate(typeA) %% ggplot(aes(type,name)) coord_cartesian(clipoff) scale_x_discrete(expand c(0,0)) # scale_y_discrete(expand c(0,0)) theme(panel.background element_rect(fillwhite), axis.ticks element_blank(), axis.text.yelement_text(colorblack), axis.titleelement_blank(),axis.text.xelement_blank())拼图ggdraw(xlimc(-0.45,1)) draw_plot(p2,x-0.4) draw_plot(p1,x0.06)AI大模型学习福利作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获四、AI大模型商业化落地方案因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量