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如果我想使用Processing 2.0(Java)创建一个"发光的光晕效果",我该怎么做？

是否有任何内置的方法/转换可以应用于我的对象以使它们发光？

如果没有,是否有任何视觉技巧可以达到同样的效果？

我在ggplot中可视化cca图有问题.我有一个4种(PF,IF,MM,IM)的数据集和4个站点8个月内采集的3个环境变量,我想知道哪个物种和哪个月/站？哪个环境变量是重要的,我想在ggplot中的一个漂亮的cca图中可视化.我一直在寻找一些R代码,但想象这个似乎很新.

这是我的数据:

我想要一个这样的图表:

我正在尝试制作 ggplot，如何添加点的 x 和 y 坐标？我尝试了这段代码，但它不起作用：

d4<-Restriangle[1:(n-1),5]
xaxis=c(1:(n-1))
yaxis=Restriangle[1:(n-1),4]
data=data.frame(xaxis,yaxis)
library(ggplot2)
res=ggplot(df, aes(x = d, y = d4)) +  
# Set up canvas with outcome variable on y-axis
geom_point(data=data,size=4, shape=19,color = "blue"),aes(x = xaxis, y 
 = yaxis) )  
# Plot the actual points
res

当这样做时我得到这个

如何添加 XY 点坐标？

>Restriangle 
        1          2           3           4          5         6         
7
1  -897.75585 -412.69207   0.6328851    4.276630 -55.581006 -32.54413 
-84.15410
2 -1126.80146 -177.45009 -96.0334938   -4.558513 -48.247435 -78.89057  
29.46455
3  -402.33108 -101.71760  48.3551429 -149.761948  21.155187  50.29719  
50.74081 …

我正在使用sjplot https://strengejacke.github.io/sjPlot/并享受可视化和比较如下估计的可能性（参见下面的工作示例）。我想知道是否有可能在r，可能的 n ggplot2 中，仅根据估计值和标准误差绘制结果？假设我在一篇论文中看到一个模型，我估计了我自己的模型，现在我想将我的模型与论文中的模型进行比较，其中我只有估计值和标准误差。我在SO上看到了这个，但也有点基于模型。

任何反馈或建议将不胜感激。

# install.packages(c("sjmisc","sjPlot"), dependencies = TRUE)
# prepare data
library(sjmisc)
data(efc)
efc <- to_factor(efc, c161sex, e42dep, c172code)
m <- lm(neg_c_7 ~ pos_v_4 + c12hour + e42dep + c172code, data = efc)

# simple forest plot
library(sjPlot)
plot_model(m)

我想一个暂时的期望结果看起来有点像这样，

我刚刚遇到coefplot https://cran.r-project.org/web/packages/coefplot/但我在一台没有 R 的机器上，我知道，奇怪，但我会尽快研究coefplot。也许这是一条可能的路线。

我对 R 可视化不太有经验。也许有人可以提供一些关于使用 R 创建类似于下图的绘图的提示（使用哪些函数和包）。图像中是一个伪示例，使用实际数据在图中会更像这样的“条”。这里我们有一个名为“Ratio”的列，其值为 ABCD，另一列名为“Variants”，其值为 x、y、z、q 等。

我有以下时间序列数据.它有60个数据点如下所示.请参阅下面这个数据的简单图表.我用R来绘制这个.我认为如果我在图中的点上绘制移动平均曲线,那么我们可以更好地理解数据中的模式.我不知道如何在R中做到这一点.有人可以帮助我做到这一点.此外,我不确定这是否是识别模式的好方法.如果有更好的方法,也请建议我.谢谢.

x <- c(18,21,18,14,8,14,10,14,14,12,12,14,10,10,12,6,10,8,
       14,10,10,6,6,4,6,2,8,6,2,6,4,4,2,8,6,6,8,12,8,8,6,6,2,2,4,
       4,4,8,14,8,6,6,2,6,6,4,4,8,6,6)

我试图用c ++创建我的第一堂课.我正在调用文件geometryitems.cpp并执行此操作:

using namespace std;

class Point
{
    double x, y, z;
public:
    // constructor
    Point(double x, double y, double z)
        {

        }

    // copy constructor
    Point(const Point& pnt)
        {
            x = pnt.x;
            y = pnt.y;
            z = pnt.z;
        }

    void display()
        {
            cout << "Point(" << x << ", " << y << ", " << z << ")";
        }
};

然后我从另一个文件中调用它:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include "geometryitems.cpp"
using namespace std;

int main()
{
    // initialise object …

我有一组原始数据,我必须确定该数据的分布.绘制概率分布函数的最简单方法是什么？我试过在正态分布中拟合它.

但是我更好奇地知道数据本身带有哪些分布？

我没有代码来显示我的进度,因为我没有在python中找到任何允许我测试数据集分布的函数.我不想切片数据并强制它适合可能正常或偏斜分布.

有没有办法确定数据集的分布？任何建议表示赞赏.

这是正确的方法吗？示例
这是我正在寻找的东西,但它再次使数据符合正态分布.例

编辑:

输入有数百万行,下面给出了简短的样本

Hashtag,Frequency
#Car,45
#photo,4
#movie,6
#life,1

从频率范围1来20,000算,我试图找出关键字的频率分布.我尝试绘制一个简单的直方图,但我将输出作为单个条形图.

码:

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt


df = pandas.read_csv('Paris_random_hash.csv', sep=',')
plt.hist(df['Frequency'])
plt.show()

产量

如何根据复选框输入创建动态绘图，绘图数量应根据所选复选框的名称增加和减少。