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  • 作为面向对象程序设计语言的图形化表示,在设计基于对象的程序时,我们往往需要借助UML统一建模语言流程来具体实现。下面就与大家分享一下利用电脑软件绘制UML统一建模语言流程的具体方法。方法/步骤1如果想利用...

    如何在电脑上绘制UML流程图呢?作为面向对象程序设计语言的图形化表示,在设计基于对象的程序时,我们往往需要借助UML统一建模语言流程图来具体实现。下面就与大家分享一下利用电脑软件绘制UML统一建模语言流程图的具体方法。

    方法/步骤

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    2. 如果想利用电脑软件绘制UML流程图,除了可以使用PlantUML、StalUML等比较专业的绘图工具外,我们也可以借助相关流程图制作工具来实现。如图所示:
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    3. 如图所示,如果不是专业绘制UML及生成代码之需要,在员工之间进行信息交流时,我们可以借助如图所示的流程图工具来实现,在”新建“窗口中,可以创建空白文档,也可以基于模板快速创建。
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    3. 由于需要绘制UML统一建模语言流程图,因此我们需要添加额外的流程图元素,在如图所示的”更多图库“窗口中,勾选“统一建模语言”项,点击“启用”按钮。
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    3. 待相应的元素添加完成后,从左侧元素图库列表中选择相应的元素点击拖动即可完成添加操作,之后右击对应的元素,选择“编辑”项。
    a1a6753a3449da5b3c0f3e53b4bb4f05.png
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    3. 在元素编辑模式下,我们可以输入相应的文字内容,在选中文件内容后,就可以在右侧“文本”面板中对其样式进行设置了。
    5da9e6c74fc79e24cc7b97eb5a7766c8.png
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    3. 当然,我们也可以针对元素的填充样式进行设置,如图所示,选中对应的图形元素后,利用右侧的“样式”面板可以针对特定的填充样式进行设置。
    7e2242bc24d0034322b61796adb38a7a.png
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    3. 如果想对元素的位置和旋转角度进行调整时,只需要点击并按住如图所示的“旋转”按钮并进行拖动即可。如图所示:
    91cd591c480b63ff43164c4df97b9976.png
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    3. 元素之间的连线操作:只需要将鼠标悬停到对应的元素上,就可以在四周出现连线句柄,点击即可进行连线操作。
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    3. 在不同元素之间连线时,如果想绘制多样化的连线,则可以在选中连线的情况下,利用“样式”面板中的“连线样式”进行修改即可。
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  • 作为面向对象程序设计语言的图形化表示,在设计基于对象的程序时,我们往往需要借助UML统一建模语言流程来具体实现。下面就与大家分享一下利用电脑软件绘制UML统一建模语言流程的具体方法。方法/步骤1如所示,...

    如何在电脑上绘制UML流程图呢?作为面向对象程序设计语言的图形化表示,在设计基于对象的程序时,我们往往需要借助UML统一建模语言流程图来具体实现。下面就与大家分享一下利用电脑软件绘制UML统一建模语言流程图的具体方法。

    方法/步骤

    1. 1
    2. 如图所示,在Word文档界面中,我们可以在”插入“下拉列表中,通过”流程“列表选择相应的图案。
    4bccfe85819c230c4b63cdd4a05f84a3.png
    1. 同时,也可以借助SmartArt界面,以模板的方法完成相关图形的引用操作。
    739af70f57e9ae2d450831ab03a026b1.png
    1. 从打开的窗口中,选择任意一种图形,或者根据实际需要选择相应的图形进入应用即可。如图所示:
    7e22dc97c64650b33c1b37ab286d30d6.png
    1. 在应用了相应的图形后,我们就可以在其中添加文字内容,同时还可以对图形的样式及文字进行修改。
    99c12c2afeb71543b14a407616b8547e.png
    1. 如果想利用电脑软件绘制UML流程图,除了可以使用PlantUML、StalUML等比较专业的绘图工具外,我们也可以借助相关流程图制作工具来实现。如图所示:
    3549a83a70d2480fb8ec8d13494cc5cd.png
    1. 如果不是专业绘制UML及生成代码之需要,在员工之间进行信息交流时,我们可以借助如图所示的流程图工具来实现,在”新建“窗口中,可以创建空白文档,也可以基于模板快速创建。
    330f8089baa9ceb8b59b6e584eda3081.png
    1. 由于需要绘制UML统一建模语言流程图,因此我们需要添加额外的流程图元素,在如图所示的”更多图库“窗口中,勾选“统一建模语言”项,点击“启用”按钮。
    6e04d3b89800d47158d0ecbf42dd58ca.png
    1. 在元素编辑模式下,我们可以输入相应的文字内容,在选中文件内容后,就可以在右侧“文本”面板中对其样式进行设置了。
    52ff78ac85e31d98443afdee03d5a9e6.png
    1. 当然,我们也可以针对元素的填充样式进行设置,如图所示,选中对应的图形元素后,利用右侧的“样式”面板可以针对特定的填充样式进行设置。
    6c675b291ca1fa367569d1706aabe74a.png
    1. 元素之间的连线操作:只需要将鼠标悬停到对应的元素上,就可以在四周出现连线句柄,点击即可进行连线操作。

    在不同元素之间连线时,如果想绘制多样化的连线,则可以在选中连线的情况下,利用“样式”面板中的“连线样式”进行修改即可。

    9c726a525f739332f9d2be6c7185581e.png

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  • 室内空间类型较多,里面绘制对象可自行选择,可以是起居室,也可以是厨房等。东莞装修公司认为立面是室内设计中不可缺少的主要设计图纸之一,主要表现地面、墙面、天花板等对象的构造样式,材料划分为...

    室内空间类型较多,里面图的绘制对象可自行选择,可以是起居室,也可以是厨房等。
    东莞装修公司认为立面图是室内设计中不可缺少的主要设计图纸之一,主要表现地面、墙面、天花板等对象的构造样式,材料划分为搭配比例等等。在绘制过程中需要标注灯具、给排水、电气线路等对象的位置、型号等。
    绘制中海需要注意立面图中不可忽视的各种尺度表示,如前面高、立柜的高和宽、相应位置的家具、绿化、装饰灯陈设品的高度、宽度参数。
     
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  • 聚类树和PCA等排序的组合绘制聚类分析和排序分析(降维分析)都是用于探索多元数据结构的常用方法,二者的结果也可以结合在一起通过一张呈现,本篇展示一些常见的示例。示例文件、R脚本等的百度盘链接:...
    653557be68c330c8b0efb04cc492fc2a.gif聚类树和PCA等排序图的组合绘制1374a4a70b9a4b00b6dc581e2b6538bc.gif聚类分析和排序分析(降维分析)都是用于探索多元数据结构的常用方法,二者的结果也可以结合在一起通过一张图呈现,本篇展示一些常见的示例。示例文件、R脚本等的百度盘链接:https://pan.baidu.com/s/1dQxyRcBuGDoec9ZKm77Y6w示例数据包含15个样本(对象),20个变量,下文对它执行聚类和降维,并作图展示。

    排序图+聚类树

    聚类树一般用以表示层次聚类的结果,排序图中也可添加聚类树展示对象间的层次结构。 

    在前文简介主成分分析(PCA)的方法中,展示了一例在PCA排序图中添加聚类树的方法。

    #vegan 包中的 PCA 方法
    library(vegan)
    dat pca
    pca1 pca2
    #I 型标尺的 PCA 排序图
    p xlab = paste('PCA1:', pca1, '%'), ylab = paste('PCA2:', pca2, '%'))
    points(pca, dis = 'site', choices = c(1, 2), scaling = 1, pch = 21, cex = 1.2,
    bg = c(rep('red', 5), rep('orange', 5), rep('green3', 5)), col = NA)
    #添加聚类,如 UPGMA 聚类
    tree plot(tree)
    ordicluster(p, tree, col = 'gray')

    bf1c5df3bec254bdb7b4a0b1a0c80fbb.png

    排序图绘制以二维散点图,并将聚类树投影到二维平面中。

    如果觉得二维平面难以观测层次结构,FactoMineR包提供了聚类树的三维可视化方案,同样以PCA为例展示。

    #FactoMineR 包的三维聚类树
    #参考链接:http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/117-hcpc-hierarchical-clustering-on-principal-components-essentials/
    library(FactoMineR)
    #PCA
    res.pca
    #添加层次聚类,如 UPGMA 聚类
    res.hcpc
    #三维效果图
    plot(res.hcpc, choice = '3D.map')

    42164f995ced2123863a17875ca91783.png

    相比上述二维平面,层次结构更加清晰明了。

    排序图+分类边界

    非层次聚类方法,如k均值划分聚类围绕中心点划分聚类模糊c均值聚类等,一般无法以聚类树展示其结构。这种情况下,通常在排序图中添加分组椭圆或多边形,将同一类的对象“圈起来”,以反映分类信息。

    当然上述的层次聚类结果也可以这样来表示。

    以下是一些示例。 

    例如前文模糊c均值聚类中,提到可以这样在排序图中标记分组。

    #以 PCoA 为例降维,并在排序图中标注模糊 c 均值聚类结果
    #计算距离,以欧几里得距离为例
    dis_euc
    #PCoA,事实上以欧几里得距离的 PCoA 等同于以原始数据的 PCA
    pcoa eig_prop pcoa_site plot(pcoa_site,
    xlab = paste('PCoA axis1:', round(eig_prop[1], 2), '%'),
    ylab = paste('PCoA axis2:', round(eig_prop[2], 2), '%'))
    #模糊 c 均值聚类,聚为 3 类
    library(cluster)
    set.seed(123)
    cm.fanny
    #标注各对象最接近的聚类簇
    for (i in 1:3) {
    gg hpts hpts lines(gg[hpts, ], col = 1+1)
    }
    #星图展示了各对象的成员值
    stars(cm.fanny$membership, location = pcoa_site, draw.segments = TRUE,
    add = TRUE, scale = FALSE, col.segments = 2:4, len = 0.5)

    cf10e50376415df59c6bfd43aa375bfc.png

    在这种软聚类方法中,星图展示了对象属于各聚类簇的成员值,面积越大代表成员值越高,即该对象在该组中的归属程度越大,并将各对象所属的最佳聚类簇用红线连接。数据集整体特征一目了然。

    对于硬聚类的方法,由于每个对象只有一个确定的分类,因此这种分组边界的绘制就很简单,直接通过椭圆或多边形“圈起来”即可。

    前文简介排序图绘制中,提到了一些标记对象分组的方法,同样也可用于标记已识别的分类结果。

    #ggplot2 中的一些方法
    library(ggplot2)
    #以上文 PCA 的排序结果为例展示
    #首先提取对象排序坐标,以 I 型标尺为例,以前两轴为例
    pca_site
    #k-means 聚类,聚为 3 类
    set.seed(123)
    dat_kmeans dat_kmeans$cluster
    pca_site$cluster
    #ggplot2 绘制二维散点图
    p geom_point(aes(color = cluster)) +
    scale_color_manual(values = c('red', 'blue', 'green3')) +
    theme(panel.grid = element_blank(), panel.background = element_rect(color = 'black', fill = 'transparent'), legend.key = element_rect(fill = 'transparent')) +
    labs(x = paste('PCA1:', pca1, '%'), y = paste('PCA2:', pca2, '%'))
    #添加置信椭圆,可用于表示对象分类
    p + stat_ellipse(aes(color = cluster), level = 0.95, linetype = 2, show.legend = FALSE)
    p + stat_ellipse(aes(fill = cluster), geom = 'polygon', level = 0.95, alpha = 0.1, show.legend = FALSE) +
    scale_fill_manual(values = c('red', 'purple', 'green'))
    #将同类别对象连接在一起
    source('geom_enterotype.r') #可获取自 https://pan.baidu.com/s/1KUA5owf4y13y1RJbff-l7g
    p + geom_enterotype(aes(fill = cluster, color = cluster, label = cluster), show.legend = FALSE) +
    scale_fill_manual(values = c('#ffa6a9', '#e8b4fd', '#c7ffc4'))
    #多边形连接同类别对象的样式
    library(plyr)
    cluster_border
    p + geom_polygon(data = cluster_border, aes(fill = cluster), alpha = 0.1, show.legend = FALSE) +
    scale_fill_manual(values = c('red', 'purple', 'green'))
    ab873ebd963fa15eb9313343d8bf90ee.png

    上述提到的FactoMineR包也能用于绘制这类统计图,以上述添加层次聚类的PCA继续。

    #上述已经展示了使用 FactoMineR 包可视化 PCA + 聚类树
    #将聚类树更改为分组边界也是常见的可视化方案
    library(factoextra)
    library(FactoMineR)
    fviz_dend(res.hcpc,
    cex = 0.7, # Label size
    palette = 'jco', # Color palette see ?ggpubr::ggpar
    rect = TRUE, rect_fill = TRUE, # Add rectangle around groups
    rect_border = 'jco', # Rectangle color
    labels_track_height = 0.8) # Augment the room for labels
    fviz_cluster(res.hcpc,
    repel = TRUE, # Avoid label overlapping
    show.clust.cent = TRUE, # Show cluster centers
    palette = 'jco', # Color palette see ?ggpubr::ggpar
    ggtheme = theme_minimal(),
    main = 'Factor map')
    1cb32fd31113cc5344202e8eb156eb08.png

    还有三维的样式,以下展示一例,更多方法可参考三维排序图

    #以上文 PCA 的排序结果为例展示
    #首先提取对象排序坐标,以 I 型标尺为例,以前 3 轴为例
    pca_site
    pca1 pca2 pca3
    #k-means 聚类,聚为 3 类
    set.seed(123)
    dat_kmeans dat_kmeans$cluster
    pca_site$cluster
    #car+rgl 包,交互式三维图
    library(car)
    library(rgl)
    scatter3d(pca_site$PC1, pca_site$PC2, pca_site$PC3, groups = as.factor(pca_site$cluster), surface = FALSE, ellipsoid = TRUE,
    xlab = paste('PCA1:', pca1, '%'), ylab = paste('PCA2:', pca2, '%'), zlab = paste('PCA3:', pca3, '%'))
    40ed70fbb405a49f2259560cceda6e30.png

    75013a8162d41409d9ae3422f5656822.png

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