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期刊配色R语言在线播放_期刊配色r语言是什么(2024年11月免费观看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

期刊配色R语言

科研必备工具推荐：提升效率的实用软件科研工作需要各种工具来辅助，以下是一些我个人觉得非常实用的科研工具推荐：文献阅读和管理 𐟓š 知云：这个工具非常适合阅读和整理文献，界面友好，功能强大。 Endnote：经典的文献管理软件，功能全面，适合各种用户。小绿鲸：专门为科研人员设计的阅读工具，支持多种文献格式。实验流程设计 𐟔슓tar protocols：这个网站非常实用，输入关键词就能找到大量的学术实验设计技术路线。高水平期刊：阅读Nature等高水平期刊的文章，可以训练科研思维，了解最新的科研动态和前沿技术。优秀硕博论文的技术路线图和章节逻辑：这些资源可以帮助你更好地组织实验和写作。数据分析 𐟓Š Prism：可以做各种漂亮的图表，包括折线图、热图、小提琴图、箱状图等，还能进行统计分析和公式拟合，配色也很专业。 Origin：主要用于公式拟合和科研绘图，功能强大。 R语言：生信统计分析的好工具，适合需要进行复杂数据处理的科研人员。论文写作 ✍️ Paperpass：免费查重网站，保密性好，适合需要查重的科研人员。 Grammarly：检验写作语法错误的工具，帮助你减少语法错误。曼彻斯特学术短语：汇总了很多专业学术短语，写作时非常实用。这些工具可以帮助你更高效地进行科研工作，提升工作效率和质量。希望对你有所帮助！

换新电脑！SL2开箱记𐟎‰ 嘿，大家好！最近我换了一台新电脑，真是开心到飞起！之前那台Dell XPS用了两年，结果最近老是罢工，实在是让人头疼。于是，我决定升级一下，选了个（i5 8G 256G）配置的Surface Laptop 2。选择困难症患者的我𐟤” 其实在选择的时候，我也考虑了不少选项。最后在MacBook、Surface Laptop 2和Surface Pro 6之间纠结了一番。综合考虑了性能和重量，最终还是觉得Surface Laptop 2更适合我。我的使用场景𐟓‹ 平时我用电脑主要是处理Office全家桶，偶尔还会写写Python和R语言代码，追剧也是必不可少的，偶尔还会打打游戏。对于我这种使用需求，我觉得i5已经足够了。内存和硬盘的选择𐟒𞊥…𓤺Ž内存，8G基本能满足大多数人的需求。硬盘方面，256G虽然不算大，但对我来说完全够用。加上云盘和移动硬盘，完全不用担心存储问题。人脸识别功能𐟘Ž 新电脑的人脸识别功能真是太方便了，告别了每次都要输密码的麻烦，感觉效率提升了不少。充电器小巧轻便𐟔Œ 充电器的设计也很贴心，既轻又小，出门的时候往包里一塞就行，完全不会觉得是负担。与MacBook的对比𐟍 我男朋友一直用的是MacBook Pro，他是苹果死忠粉。虽然他极力推荐MacBook，但我用了好几次Mac系统后，发现Office软件特别是Excel的使用体验完全不如Windows。作为一个金融狗，这点对我来说是不可接受的，所以最终还是放弃了MacBook。与Surface Pro的对比𐟒𛊐ro和Laptop都是微软的产品，主要区别在于Pro有12寸屏幕和可拆卸键盘，更适合外出携带。而Laptop则更像一个传统的笔记本。如果我还是学生的话，可能会选择Pro，带着大屏幕在课堂、图书馆做笔记或者看PPT都非常方便。不过作为一个非设计类专业的人，我实在想不出什么需要拆下键盘的使用场景，所以Pro的优势在我这就不复存在了，不如选一个大一点的屏幕。另外，Pro的键盘手感相对来说比较薄，用久了有点像在敲桌子。最喜欢的点𐟌Ÿ 最后，我要夸一下这台电脑的颜值！灰粉金的配色真是太美了，简直让我爱不释手。总的来说，这次换电脑体验非常满意！如果你也在纠结换电脑，希望我的分享能给你一些参考。𐟘Š

𐟓ˆR语言入门：数据可视化（1）今天开始学习R语言神作R4DS！第一章数据可视化介绍了ggplot2()的用法，它的图形语法有三个要素：数据、映射和图层。数据指要输入的数据集，是作图的基础；映射mapping = aes()主要指明x轴和y轴代表的变量；图层geom明确图的类型、图例的颜色和形状等。除了上述三要素，还可以借助labs()函数设置标题、副标题、x轴y轴、图例颜色形状等，通过增加scale_color_colorblind()设置色盲友好型颜色。 𐟓Š 在RStudio中，你可以通过以下代码实现数据可视化： ```R library(ggplot2) data(penguins) ggplot(penguins, aes(x=flipper_length_mm, y=body_mass_g)) + geom_point(mapping=aes(colour=species, shape=species)) + geom_smooth(method="lm") + labs(title="Body mass and flipper length", x="Flipper length(mm)", y="Body mass(g)", color="Species", shape="Species") + scale_color_colorblind() ``` 这段代码首先加载了ggplot2包和penguins数据集，然后使用ggplot()函数创建了一个散点图，并通过geom_point()和geom_smooth()添加了点和拟合线。最后，通过labs()函数设置了标题、x轴和y轴的标签，以及通过scale_color_colorblind()设置了色盲友好型配色。