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  • 常见的图形
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    2021-11-30 17:30:51

    常见图形文件格式介绍

    文件格式(file format)是指电脑为了存储信息而使用的对信息的特殊编码方式,是用于识别内部储存的资料。比如有的储存图片,有的储存程序,有的储存文字信息。每一类信息,都可以一种或多种文件格式保存在电脑存储中。每一种文件格式通常会有一种或多种扩展名可以用来识别,但也可能没有扩展名。扩展名可以帮助应用程序识别的文件格式。

    在此介绍几种常见图形文件格式。

    JPEG

    全名:Joint Photographic Experts Group (联合图像专家组),文件名后缀为“.jpg”或者“.jpeg”

    几乎所有的图像软件都可以打开它。诞生于1992年,被认为是标准的图形文件格式。由于JPEG格式文件尺寸较小,下载速度快,所以是最流行的在线图像格式之一。

    这个格式会把图像进行压缩,使得细节和质量产生一定损失。一些相机能够拍不同画质的JPEG﹙如低、中、高三种﹚。画质越高,压缩得越少,文件容量也相对比较大。

    优点:文件容量较小,传输快速

    缺点:细节丢失,适用于普通的图片浏览,并不适合后期处理

    GIF

    全名:Graphics Interchange Fotmat (图像交换格式),文件的后缀名是.gif。

    GIF代表图形交换格式,一种图像文件格式,通常情况下它只支持256种颜色,色域较窄,文件压缩比不高。

    gif文件可以用“画图”(windows画图)软件打开但只能打开其中一帧,因此看不到动画效果,且用“画图”软件编辑将失去动画效果,请用专用工具(如GIF Movie Gear)编辑。

    优势是支持多帧动画,支持透明背景图像,并且文件小,下载速度快,可用许多具有同样大小的图像文件组成动画。

    优点:容量小,可以做成动画

    缺点:有限的顏色

    TIFF

    全名:Tagged Image File Format (标记图像文件格式),文件的后缀名是.tif或.tiff。

    这是最常用的工业标准格式,有一些印刷商会要求摄影师提供原尺寸的TIFF格式。TIFF格式是个未压缩的文件,具有拓展性、方便性、可改性。采用无损压缩,支持多种色彩图像模式,图像质量高。

    优点:能用后期软件处理和打印

    缺点:文件容量较大,会占用大量存储空间

    PNG

    全名:Portable Network Graphics(便携式网络图形),文件的后缀名是.png。

    PNG诞生于1995 年,一开始便结合GIF及JPG两家之长,与 GIF有更多相似的地方。

    PNG文件非常适合在互联网上使用,它能够保留丰富的影像细节,比JPEG容量大。PNG允许部分的效果﹙如阴影之类﹚半透明或完全透明,是理想的Logo格式。但不足以用作专业印刷。

    优点:允许部分的效果半透明或完全透明

    缺点:容量比JPEG大,不能用于印刷

    BMP

    是Bitmap的缩写,文件的后缀名是.bmp。

    微软公司为Windows环境的位图格式,最典型的应用BMP格式的程序就是Windows的画笔。文件几乎不压缩,占用磁盘空间较大,它的颜色存储格式有1位、4位、8位及24位,该格式是当今应用比较广泛的一种格式。

    优点:在任何类型的显示设备上显示

    缺点:其体积庞大,不利于网络传输。

    HEIC

    High-Efficiency Image Container(高效图像容器),文件的后缀名是.heic。
    由苹果公司在近几年(iOS 11中)推出的一种图片格式,同一个文件里可以有多张图片。Windows 10中支持。
    优点:压缩率极大提升
    缺点:并非所有版本的Windows都支持这些文件。

    SVG

    全名:Scalable Vector Graphics(可缩放的矢量图形)。文件的后缀名是.svg。

    一个基于XML的矢量图格式,由World Wide Web Consortium为浏览器定义的标准,可使用平常的字体命令插入到HTML编码中。SVG 图片可以使用文本编辑器创建和编辑。

    优点:文件要小,可以任意放大图形显示而不会减低清晰度,具有无可匹敌的动态交互性。

    缺点:不能用“画图”打开编辑(但可以使用文本编辑器创建和编辑)

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  • R语言中常见图形大杂烩(不看后悔)

    千次阅读 多人点赞 2020-10-15 01:18:30
    R语言常见图形汇总,使用R默认的高级函数和ggplot2等多个包

    前言

    呜呜呜,我都做好肝的准备了,但是互联网真的太强大了,我找了一个很好的博主,写的很棒,对每一种图的画法都做了介绍,每一个图都使用了基础绘图函数和ggplot,我就不写了,直接把人家的地址总结在这里了嗷。
    这个真的是我见过最好的示例了,而且很全,R又不考试,干嘛非要去记每一个函数?
    博客专题:点击这里
    经验总结:我们要学会使用互联网,从来都不缺少资源,缺少的是检索方式和发现资源的眼睛

    R语言参考卡片(一)

    主要是对R的基础语法进行了介绍,大家也可以去看看我写的基础语法,很用心的!!!点击跳转
    https://www.jianshu.com/p/b9fdf5cad14a
    如图:
    在这里插入图片描述

    R语言参考卡片(二)

    主要对绘图方法、统计方法、检验方法、分布方法做了总结,就是大杂烩,告诉你什么常用的方法对应什么函数
    https://www.jianshu.com/p/2c25b38fe307
    如图:
    在这里插入图片描述

    R语言可视化(一):散点图绘制

    https://www.jianshu.com/p/e9127e217ab5

    在这里插入图片描述

    R语言可视化(二):折线图绘制

    https://www.jianshu.com/p/faf41bc1f575
    在这里插入图片描述

    R语言可视化(三):条形图绘制

    https://www.jianshu.com/p/820f80f02266
    在这里插入图片描述

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    在这里插入图片描述

    R语言可视化(四):频率直方图绘制

    https://www.jianshu.com/p/3cf122a8bcb1

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    R语言可视化(五):密度分布图绘制

    https://www.jianshu.com/p/9e5b7ffcf80f
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    R语言可视化(六):饼图绘制

    https://www.jianshu.com/p/7bc284162051
    在这里插入图片描述

    R语言可视化(七):箱线图绘制

    https://www.jianshu.com/p/444f85650361
    在这里插入图片描述

    R语言可视化(八):小提琴图绘制

    https://www.jianshu.com/p/7d9362d21773

    在这里插入图片描述

    R语言可视化(九):韦恩图绘制

    https://www.jianshu.com/p/79fb263e41ff
    在这里插入图片描述


    中间的是一些不常用的图,大家有兴趣可以去博主主页看看
    主要包括:集合图、火山图、MA散点图


    R语言可视化(十三):气泡图绘制

    https://www.jianshu.com/p/2efb5f6904cb
    在这里插入图片描述
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    R语言可视化(十四):热图绘制

    https://www.jianshu.com/p/17379afceb89
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    R语言可视化(十五):相关性图绘制

    https://www.jianshu.com/p/d7388f3527b8
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    R语言可视化(十九):峰峦图绘制

    https://www.jianshu.com/p/0933bc66544a
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    R语言可视化(二十一):雷达图绘制

    https://www.jianshu.com/p/3a90706382da

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    R语言可视化(二十六):词云图绘制

    https://www.jianshu.com/p/f7a28dcd8061
    在这里插入图片描述

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  • 个人博文:https://blog.csdn.net/weixin_42521211/article/details/105711518#comments_13282630 提及的一个数据表,供学习参考
  • R语言常见图形(1)

    千次阅读 2021-03-07 02:56:39
    本文涉及的基础图形有条形图、饼图、直方图、核密度图、箱线图、点图。条形图条形图通过垂直或水平的条形展示类别变量的分布(频数)。函数barplot()调用格式:barplot(height)其中,height是一个向量或一个矩阵。适用...

    本文涉及的基础图形有条形图、饼图、直方图、核密度图、箱线图、点图。

    条形图

    条形图通过垂直或水平的条形展示类别变量的分布(频数)。

    函数barplot()

    调用格式:

    barplot(height)

    其中,height是一个向量或一个矩阵。

    适用条件

    分类变量

    分类

    #载入包

    library(vcd)

    #获取分类变量数据

    counts

    #分类变量

    counts

    None Some Marked

    42 14 28

    使用table()函数生成分类变量。

    简单条形图

    如果height为一个向量,则它的值就是确定了各条形的高度。

    #简单条形图

    barplot(counts,main = 'Simple Bar Plot',xlab = 'Improvement',ylab = 'Fre')

    #水平条形图

    barplot(counts,main = 'Simple Bar Plot',xlab = 'Improvement',ylab = 'Fre',horiz = TRUE)

    简单条形图

    f8b1d8aafb21fe6b90ff62ebf3d2b721.png

    水平条形图

    9b8c9b7274b7208a618149d008ddb318.png

    加入horiz=TRUE,生成水平条形图。

    堆砌条形图和分组条形图

    如果height是一个矩阵而不是一个向量则绘图结果将是一幅堆砌条形图或分组条形图。

    参数

    描述

    beside

    beside=FALSE(默认值),堆砌条形图。矩阵中每列的取值堆砌在同一条形上。

    beside

    beside=TRUE,分组条形图,矩阵中每列的取值表示一个分组。#生成数据

    counts

    counts

    Placebo Treated

    None 29 13

    Some 7 7

    Marked 7 21

    #堆砌条形图

    barplot(counts,main = 'Stacked Bar Plot',xlab = 'Treatment',ylab = 'Fre',col = c('red','yellow','green'),legend=rownames(counts))

    #分组条形图

    barplot(counts,main = 'Grouped Bar Plot',xlab = 'Treatment',ylab = 'Fre',col = c('red','yellow','green'),legend=rownames(counts),beside = TRUE)

    堆砌条形图

    069687a9c1d9b9eaf55c6145e31e8632.png

    分组条形图

    9570eb2111bdc80daed2068f59772704.png

    均值条形图

    使用数据整合函数生成相关结果,将结果传递给barplot函数,生成表示平均值、中位数、标准差等的条形图。

    #生成数据框

    states

    #根据地区生成文盲率的平均值

    means

    #平均值

    means

    Group.1 x

    1 Northeast 1.000000

    2 South 1.737500

    3 North Central 0.700000

    4 West 1.023077

    #将均值从小到大排序

    means

    means

    Group.1 x

    3 North Central 0.700000

    1 Northeast 1.000000

    4 West 1.023077

    2 South 1.737500

    #均值条形图

    barplot(means$x,names.arg = means$Group.1)

    #添加标题

    title('地区平均文盲率')

    均值条形图

    a5693fbebce70de80813275f775edec1.png

    棘状图

    棘状图是对堆砌条形图的重缩放,这样每个条形的高度均为1,每一段的高度即表示比例。通过vcd包spine()函数绘制。

    #载入包

    library(vcd)

    #绑定数据集

    attach(Arthritis)

    counts

    #生成棘状图

    spine(counts,main='Spinogram Example')

    #解除绑定

    detach(Arthritis)

    棘状图

    2589f22998390bcc384c80df17c25679.png

    饼图

    饼图以饼状图展示分类变量组成。

    函数pie(x,labels)

    其中,x是一个非负数值向量,表示每个扇形的面积。而labels表示各扇形标签的字符型向量。

    适用条件

    分类变量

    示例

    par(mfrow=c(2,2))

    slices

    lbls

    pie(slices,labels = lbls,main='Simple Pie Chart')

    饼图

    58e0a65d290cc7b361ca26d6fb0d6926.png

    直方图

    直方图通过将在x轴上将值域分割为一定数量的组,在y轴上显示相应值的频数,展示连续变量的分布。

    函数hist(x)

    其中x是一个由数据值组成的数值向量。参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形。参数breaks用于控制组的数量。默认生成等距切分。

    适用条件

    连续变量

    示例

    hist(mtcars$mpg)

    直方图

    cc97710c0a832bb5e75b4b205f4b53d5.png

    核密度图

    核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。

    核密度图函数

    plot(density(x))

    其中,x为一个数值向量。

    适用条件

    连续变量的分布

    示例

    plot(density(mtcars$mpg))

    核密度图

    f0574627b89767b4a27737ba6b486581.png

    箱线图

    箱线图通过绘制连续变量的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数及最大值,描述连续变量的分布。

    函数boxplot()

    适用条件

    连续变量

    判断数据异常点

    分类

    最简单的箱线图

    boxplot(mtcars$mpg,main='Box plot',ylab='Miles per Gallon')

    最简单的箱线图

    520645dc2ae6849cce83ebbef63b0554.png

    分组箱线图

    boxplot(formula,data=dataframe)

    其中,formula为表达式(y~A,根据分类变量A生成连续变量y的箱线图),data为一个数据框。

    参数

    描述

    varwidth=TRUE

    将使箱线图的宽度与其样本大小的平方根成正比

    horizontal=TRUE

    可以反转坐标轴的方向

    notch=TRUE

    可以得到含凹槽的箱线图。两个箱的凹槽互不重叠,则说明它们的中位数有显著差异。boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,main='Car Mileage Data',xlab = 'Number of Cylinders',ylab = 'Miles per Gallon')

    分组箱线图

    1ba71d4875d3e014339398e546a56b6a.png

    小提琴图

    小提琴图(violin plot)是箱线图变种。它是箱线图与核密度的结合。通过vioplot包vioplot()函数绘制。

    函数vioplot(x1,x2,…,names=,col=)

    其中x1,x2,…表示要绘制的一个或多个数值向量

    示例

    #载入包

    library(vioplot)

    #绑定数据集

    attach(mtcars)

    #生成数据

    x1

    x2

    x3

    #绘图

    vioplot(x1,x2,x3,names = c('4 cyl','6 cyl', '8 cyl'),col = 'gold')

    [1] 10.4 33.9

    #解除绑定

    detach(mtcars)

    小提琴图

    0b3c9c78524e1404a122c950658ea5fc.png

    点图

    点图提供一种在简单水平刻度上绘制大量有标签值的方法。通过dotchart()函数实现。

    dotchart(x,labels=)

    其中x是一个数值向量,labels是由每个点的标签组成的向量。

    参数

    描述

    groups

    选中一个分类变量,对x分组

    gcolor

    控制不同组标签的颜色

    示例

    dotchart(mtcars$mpg,labels = row.names(mtcars),cex=.7,main = 'Gas Mileage for Car Models',xlab = 'Miles per Gallon')

    点图

    13cbb257561bbcc36ad78b77a69df8ac.png

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  • 原标题:液压泵以及液压马达的常见图形符号对于处在液压行业的人们来说,有些图形符号是必须要看得懂的。如常用的一些图形以及符号,若是看不懂的话,连一个液压泵或者是的性质都不能分辨,谈何安装或者维修呢?包括...

    原标题:液压泵以及液压马达的常见图形符号

    对于处在液压行业的人们来说,有些图形符号是必须要看得懂的。如常用的一些图形以及符号,若是看不懂的话,连一个液压泵或者是的性质都不能分辨,谈何安装或者维修呢?

    包括液压泵及液压马达在内的液压元件和系统的原理图一般采用标准图形符号绘制。由于图形符号仅表示液压元件的功能、操作(控制)方法及外部连接口,并不表示液压元件的具体结构、性能参数、连接口的实际位置及元件的安装位置,故用以表达系统中各类元件的作用和整个系统的组成、油路联系和工作原理,简单明了,便于绘制和技术交流。

    我国迄今分别于1965年、1976年和1993年先后三次颁布了液压与气动图形符号标准。目前执行的标准是《液压气动图形符号》(GB/T 786. 1-1993),该标准规定了液压、气动元件图形符号的名词术语、符号构成以及各种液压气动元件的标准图形符号绘制方法。

    在使用GB/T 786.1-1993绘制液压元件及系统原理图时应注意以下事项:

    ①元件图形符号的大小可根据图纸幅面大小按适当比例增大或缩小绘制,以清晰美观为原则;

    ②元件一般以静态或零位(例如电磁换向阀应为断电后的工作位置)画出;

    ③元件的方向可视具体情况进行水平、垂直或反转1800绘制,但液压油箱必须水平绘制且开口向上。

    其实,对于液压泵常见图形符号的了解程度,也可以大致当做是核对一个液压泵修理工是否合格的标准。若是对所有图形标记都能够了然于胸的人,对液压泵修理不可能一点都不知道。而若是对常见的图形图标一点都不了解的人,自吹有多熟悉了解,又有几个人能够相信呢?返回搜狐,查看更多

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