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  • 如何用c++图形

    千次阅读 2018-05-23 23:30:36
    c++的作用很多,这次补课发现多重循环也不难,代码分析1.c++多重循环实现:打印带空格的实心菱形 #include <iostream> using namespace std; int main() //打印带空格的实心菱形  {  int i, j, ...

    c++的作用很多,多重循环也不难,代码分析

    1.用c++多重循环实现:

    打印带空格的实心菱形

    实现效果:

    代码如下:

    #include <iostream>  
    using namespace std;  
    int main()  //打印带空格的实心菱形 
    {  
        int i, j, k;  
        for(i=0; i<=3; i++)          //i控制上半部分的4行  
        {  
            for(j=0; j<6-2*i; j++)
    		{  					  //j通过i控制打印空格  
                cout<<" "; 
    		} 				 //第一行6个空格,第二行4个,第三行2个 
            for(k=0; k<=2*i; k++)//k通过i控制打印星号 ,最多输出6个*  
    		{ 	
                cout<<"*";       //从0开始 
            }
            cout<<endl;               //打印完一行换行  
        }  
        for(i=0; i<3; i++)           //i控制下半部分的3行  
        {  
            for(j=5; j>2*i; j--)    //j通过i控制打印星号 ,从5开始 
                cout<<"*";  
            cout<<endl;               //打印完一行换行  
        }  
    } 

    分析代码:分为上半部分和下半部分,因为上边4行是递增的,下三行递减,不能放一个循环里。

    上边循环:

     for(i=0; i<=3; i++)          //i控制上半部分的4行  
        {  
            for(j=0; j<6-2*i; j++)
    		{  					  //j通过i控制打印空格  
                cout<<" "; 
    		} 				 //第一行6个空格,第二行4个,第三行2个 
            for(k=0; k<=2*i; k++)//k通过i控制打印星号 ,最多输出6个*  
    		{ 	
                cout<<"*";       //从0开始 
            }
            cout<<endl;               //打印完一行换行  
        }  

    上边4行:通过i控制行数,在i这层循环中分别有两个互不相关的循环,控制空格数量和*数量,j中空格控制:j<6-2*i,

    从6到4到2到0,有一定规律可寻,k控制*的个数,从0行的第一个开始,最多7个,都是按着i的变化而变化的。

    下边3行同理,只是空格在后边,逆向思维就是*打印完了打印空格,其实就不需要空格了。

    可以自己思考下如果i从0开始循环哪些需要变化

    2.打印不带空格的实心菱形

    #include <iostream>  
    using namespace std;  
    int main()  
    {  					//打印不带空格的实心菱形 
        int i, j, k;  
        for(i=0; i<=3; i++)  //控制前4行 
        {  
            for(j=0; j<=2-i; j++)  
                cout<<" ";//不在*之前输入空格  
            for(k=0; k<=2*i; k++)  //k从0到6 
                cout<<"*";  
            cout<<endl;  
        }  
        for(i=0; i<=2; i++)  //后三行 
        {  
            for(j=0; j<=i; j++)  
                cout<<" ";  
            for(k=0; k<=4-2*i; k++)  
                cout<<"*";  
            cout<<endl;  
        }  
    }  

    结果:


    总结:多重循环就是一个父循环里边带几个子循环,子循环的条件可以依据父循环决定也可以不根据父循环,但一定要逻辑清楚,不能被好几个花括号弄糊涂。

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  • 这种最新固件启用了示波器中内置的专利技术,通过仪器中的硬件实现同时查看时域模拟波形(如下的左下方)和频谱观测(右侧),并独立控制每个域。5系列和6系列MSO全新固件升级,可同时支持时域模拟波形和频谱观测,并...
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    ▲ 观看演示视频

    为满足高性能5系列和6系列MSO混合信号示波器对RF分析的需求,泰克采用了一种全新方法,不要求单独的射频输入通道,示波器的每个模拟通道都可以提供频谱观测功能。这种最新固件启用了示波器中内置的专利技术,通过仪器中的硬件实现同时查看时域模拟波形(如下图的左下方)和频谱观测(右侧),并独立控制每个域。

    606839f9536c3cdfce66d9478964bc51.png

    5系列和6系列MSO全新固件升级,可同时支持时域模拟波形和频谱观测,并可以独立控制每个域。

    通过独立控制,您可以使用熟悉的菜单方式来设置中心频率、频宽和RBW,而不会影响波形视图中的时间标度。反之亦然,水平标度变化不会影响频谱。由于独立控制功能,您可以把频域事件与其他时域事件轻松地关联起来。

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    独立控制可让您使用熟悉的方式调节频谱。

    5系列和6系列MSO都有多个FlexChannel输入。每个输入既可以作为一条模拟通道使用,也可以作为八条数字通道使用。新增了硬件频谱观测功能,任何模拟通道可以同时被用来观察时域波形和频域频谱。

    如果将TLP058逻辑探头连接到任何输入即可启用数字通道。也就是说,任何输入通道都可以用来查看时域模拟波形、频谱或数字波形。

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    Flex Channel控制功能意味着任何输入通道都可以用来查看时域模拟波形、频谱或数字波形。

    下面的屏幕显示了两条通道:通道1测试一个8bit数模转换器的输出,可同时显示时域波形和频谱。通道2测试DAC的输入使用Flex channel显示为8个逻辑波形。

    e7d66b981d231b2e92d6b66c22a34a25.png

    时域模拟波形、频谱和数字波形组成的视图。

    您还可以在多条通道上执行混合域分析,如下图所示。在黄色及蓝色输入通道模拟波形中,每个波形都可显示对应的频谱。注意下面每个波形都是一个小矩形框,这指明了频谱在时域波形中发生的时间点。可以在整个波形中移动这个频谱时间窗口,查看波形中任何时间点上的同步频谱。

    528dd9c0a56671bbdb0dae8af9b11b4a.png

    通过频谱观测,您还可以在一条以上的通道上同时执行混合域分析。

    更多详情

    本文中的截图只是一部分,观看工程师演示的短视频,使用新的频谱视频来进行混合域分析,当然最好在自己的仪器上安装固件,来亲身体验一下,您可点击阅读原文,下载资料合集了解更多内容详情。

    资料包括:

              1. 频谱观测.pdf

              2. 产品选购指南及测试测量方案(98页)

              3. 高端示波器选型手册

    720cc736300512cb15983e06a1f89337.gif

    点击下载相关资料

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  • plinkGWAS(PCA、关联分析)并用R绘图plink一、观察初始数据质量控制样本缺失率和位点缺失率过滤(产生.imiss和lmiss文件)合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮...

    GWAS

    主要是做质量控制、PCA分析和关联分析

    一、观察初始数据

    初始数据一般有不同格式的,最终都要转化为后缀为*.bed,*.bim 和 *.fam的三个文件,首先要学会如何看初始文件判断数据类型,判断好数据类型才能选择合适的关联分析方法。那么关于这三种文件可以看:初探PLINK文件格式(bed,bim,fam).
    一般来说fam文件里会有表型信息,或者是单独一个pheno文件给出表型信息。如果是单独pheno文件的话,需要先查看文件,找到需要的表型。这里我以做HDL_High_density_lipoprotein__mmol_l_关联分析为例,表型数据由T_pheno文件单独提供。我们先来查看一下T_pheno文件:
    T_pheno可以看出我们需要的表型HDL处于第四列,前两列是固定不变的FID和IID,实际表型从第三列数起,也就是说HDL是第二个表型,之后指明表型时可以用–mpheno 2或–pheno-name HDL_High_density_lipoprotein__mmol_l_ 两种参数指明。
    同时,我们观察到表型数据是连续型,而非0和1这种二进制类型,所以我们选择用linear regression做关联分析。(binary trait主要用logistic regression,quantitive trait主要用linear regression,要先观察数据类型以免用错方法)

    二、质量控制

    过程参考了用plink做一套GWAS分析,选择了自己需要的方法。这里讲解一下很多人刚开始接触的时候不明白各种参数是做什么的,比如样本缺失率和位点缺失率的过滤为什么有–missing和–mind两种,他们之间的区别是:–missing是用来筛查有哪些样本和位点缺失了,输出文件是将有缺失的数据整合出来,提供给我们阅读。而–mind是用于对原始数据进行修改,将高于你设置的缺失率的数据删除,并不会告诉你删除了哪些数据,只会输出删除后的结果。所以我们一般用–missing查看缺失情况,用–mind来做具体删除过滤操作。(同理–freq和–maf)
    我做的过程如下:

    样本缺失率和位点缺失率过滤(产生.imiss和lmiss文件)

    初始数据是example.bed、example.bim、example.fam、T_pheno。

    plink --bfile example --missing
    

    自动生成plink.imiss和plink.lmiss文件,可以less+文件名查看一下。

    计算MAF

    plink --bfile example --freq
    

    自动生成plink.freq文件,可以less+文件名查看一下。

    数据清理

    这里为了不产生那么多文件,就把参数合在同一条指令,一次性输出过滤结果。具体数值是按照默认标准设定的。

    plink –bfile example --mind 0.1 --maf 0.05 --geno 0.1 --hwe 0.01 --make-bed --out clean
    

    各参数含义:
    Missingness per individual --mind 0.1 >10% 排除
    Missingness per marker --geno 0.1 > 10% 排除
    Allele frequency --maf 0.05 MAF <= 0.05 排除
    Hardy-Weinberg equilibrium --hwe 0.001 case组合control组会分开做,按照各自数据集的情况排除

    最后输出的是clean.bed、clean.bim、clean.fam。
    接下来我们就用过滤后的数据进行操作。

    三、检查亲缘关系

    需要无关个体数据的实验要做亲缘关系检查IBS

    plink --bfile clean --genome --min 0.2 --pheno T_pheno --mpheno 2 --allow-no-sex
    

    –genome是用于亲缘关系检查的参数,–pheno用于指明表型文件,–mpheno指明所需表型所在列,–allow-no-sex是忽略性别(原因是我的初始数据中性别均为未知,根据初始数据具体情况选择加不加这个参数)
    输出文件为plink.genome,具体如何看genome文件,可以看GWAS学习笔记(一):质量控制(QC)
    我主要是看RT这一列,是UN则是无关个体,那么就无需进行过滤。如果有血缘关系的个体可以通过–remove参数进行删除。

    四、PCA分析

    plink --threads 16 --bfile clean --pca 10 --out pca --allow-no-sex --pheno T_pheno --pheno-name HDL_High_density_lipoprotein__mmol_l 
    

    –pca参数用于对数据做pca分析,后面的10是取前十个pca结果的意思,一般不需要取太多,因为最后是用最显著的第一列和第二列作图。–threads是为了增加线程,–out参数后面跟输出文件名,可以自己设定。最终得到两个文件:.eigenval 和.eigenvec,我们用.eigenvec文件进行绘图。
    绘图软件我选择的是Rstudio,安装了ggplot2这个包:

    >install.packages('ggplot2')
    

    先用文本编辑器打开.eigenvec文件,在第一行插入行,输入1 2 pc1 pc2 pc3 …
    每个用空格间隔开,具体个数和你的列数相匹配,如果是之前设了10,那就要写到pc10,目的是给出列名,方便Rstudio查找具体列,修改完后保存文件。
    导入包和数据:

    >library(ggplot2)
    >data<-read.table("D:\pca.eigenvec",header=T)
    

    具体文件路径根据你的实际情况来。
    绘制PCA图:

    > ggplot(data,aes(x=pc1,y=pc2))+ geom_point()
    

    在右边plots会显示图片,大致为这样:
    在pca图

    五、关联分析

    前面说过,观察了pheno文件是连续型表型数据,所以我们关联分析方法就选择线性回归(linear regression)。

    plink --bfile clean --linear --pheno T_pheno --mpheno 2 --allow-no-sex
    

    得到plink.assoc.linear文件
    用Rstudio绘制曼哈顿图和QQ图:
    安装qqman包:

    >install.packages('qqman')
    

    导入包和数据

    >library(qqman)
    >data<-read.table("D:\plink.assoc.linear",header=T)
    

    绘制曼哈顿图

    > color_set <- rainbow(9)
    > jpeg("Linear_manhattan.jpeg")
    > manhattan(results1,chr="CHR",bp="BP",p="P",snp="SNP",col=color_set, main = "Manhattan plot: linear")
    > dev.off()
    

    我选了彩虹颜色作为色系,也可以根据自己喜欢设置
    画出的图大概是这样
    曼哈顿图最高点就是最显著
    绘制qq图

    > jpeg("QQ-Plot_linear.jpeg")
    > qq(results1$P, main = "Q-Q plot of GWAS p-values : log")
    > dev.off()
    

    上面这个是最简单的绘制,如需要标注λ值可以参考下面这个:

    > jpeg("QQ-Plot_linear.jpeg")
    > p_value=results1$P
    > z = qnorm(p_value/ 2)
    > lambda = round(median(z^2, na.rm = TRUE) / 0.454, 3)
    > qq(results1$P, main = "Q-Q plot of GWAS p-values : log",sub=paste("lamda=",lambda))
    > dev.off()
    

    画出的图大概是这样
    qq图观察偏离趋势

    写在最后

    至此,一套用plink做GWAS的流程就大概是这样。笔者是这两天才第一次接触学习生物信息,这个博客是根据自己的理解写的,如有错误欢迎指正。plink的操作我都是在linux下完成,而R绘图是在windows下,觉得文件传输有点麻烦,如有更好的办法可以和我交流,感激不尽!

    展开全文
  • 三、SPC控制图怎么1、规定的抽样间隔和样本大小抽取样本2、测量样本的质量特性值,计算其统计量数值3、在控制图上描点4、判断生产过程是否有并行四、如何利用SPC控制图分析过程状态当数据点超越管理界限...

    SPC怎么做应从以下四方面考虑:

    850fc2a0a829051762a67bbc502455ea.png

    一、如何确定关键产品特性

    关键产品特性应由客户确定,或质量工程师根据经验确定。

    二、如何确定关键过程参数

    关键过程参数可应用散布图、用分层法确定,或由实验设计(DOE)确定。

    三、SPC控制图怎么做

    1、规定的抽样间隔和样本大小抽取样本

    2、测量样本的质量特性值,计算其统计量数值

    3、在控制图上描点

    4、判断生产过程是否有并行

    四、如何利用SPC控制图分析过程状态

    当数据点超越管理界限时,一般认为生产过程存在异常现象,此时就应该追究原因,并采取对策。排列异常主要指出现以下几种情况:

    连续七个以上的点全部偏离中心线上方或下方,这时应查看生产条件是否出现了变化。

    连续三个点中的两个点进入管理界限的附近区域(指从中心线开始到管理界限的三分之二以上的区域),这时应注意生产的波动度是否过大。

    点相继出现向上或向下的趋势,表明工序特性在向上或向下发生着变化。

    点的排列状态呈周期性变化,这时可对作业时间进行层次处理,重新制作控制图,以便找出问题的原因。

    以上就是针对SPC怎么做这一问题的回答,可以明显看出,SPC怎么做,控制图是核心、是关键,控制图做的正确,那么质量监测的结果也会更加准确,从而才能切实有效地帮助企业实现过程管控。

    文思特管理咨询为您整理分享!

    f2811d8f26865c9b24d890c0e9dfea88.png

    统计过程控制(SPC)主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。文思特管理咨询的SPC课程重点关注统计过程控制(SPC)的实际应用。通过学习学员能够了解该工具的作用,应用目的及方法,了解常用控制图的应用场合,应用盲区。通过本课程学习,学员将具备以下能力:

    △了解控制图的选择方法

    △了解控制图的作用

    △了解数据收集与分组的原则

    △分析控制图

    △通过控制图的应用帮助了解过程能力

    该课程为期2天,特别针对企业工艺工程师、质量工程师和研发工程师、生产一线主管、员工、体系审核人员、供应商质量工程师等人员设计开发,有公开课或内训需求,欢迎咨询了解文思特!

    展开全文
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