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杀敌超过10人，意思是开局杀死对方10次即可，每局2人可以开始。
最多每局可以获得3R点.
无须拿到第一，只要杀敌10次即可（就是击倒对方10次）
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扫描二维码加工中心程序中的R值是什么意思?
问题描述：
加工中心程序中的R值是什么意思?
问题解答：
那要看你具体是什么程序了例如,在用G02 G03进行圆弧插补时,R代表半径.在用G81等固定循环进行孔加工时,R是代表R点,就是单个孔加工完成后Z轴自动向上移动到的位置.
我来回答：
剩余:2000字
当根据试验数据进行曲线拟合时,试验数据与拟合函数之间的吻合程度,用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价,R^2值越接近1,吻合程度越高,越接近0,则吻合程度越低!R平方值可以自己计算.只要知道X,Y两组数据,根据公式：R = E{[(X-E(X)][Y-E(Y)]} / [D(X)D(Y)]^0.5式中：E(X)
pV=nRT这是克拉伯龙方程,即理想气体的状态方程.其中p为气体压强,单位帕斯卡（帕 Pa)V为气体体积,单位为立方米（m3）n为气体的物质的量,单位为摩尔（摩 mol）T为体系的热力学温度,单位开尔文（开 K）R为比例常数,单位是焦耳/（摩尔·开）,即J/（mol·K） 在摩尔表示的状态方程中,R为热力学常数,对任意
理想气体标准状态 101325Pa 273K 一般说明温度不太高,压强不太大的普通气体就可以算作理想气体.如果是做题的话,题中一般有说明.
记住一点：C/C++中计数都是从0开始的.
R值是新水表国家标准的表示方式,对于检定该表是否能合格的流量范围的一个参数.水表的B级、C级是老式水表的等级表示方式.现在生产的水表已不再使用此等级.原来的等级划分也是依靠水表准确计量的流量范围,C级准确计量的流量范围宽,B级的窄.但是一般C级用于可直接饮用水使用.
聚氨酯中的R值即并氰酸酯基（-NCO）与羟基（-OH）的摩尔比（R值）,也就是异氰酸酯指数.异氰酸酯指数(R值)和异氰酸酯类型对聚氨酯性能有较大影响.随着R值的增加,TDI系列聚氨酯的玻璃化温度上升比HDI显著; HDI系列聚氨酯在二甲基甲酰胺中的溶胀程度随R值的增加而下降;R值的变化对拉伸强度影响不明显.
我发现你的这个问题是专门为我而设计的啊,不出意外的话,答案你早已知晓……你说的这种格式 L2 为坐标系补偿页面.P为补偿的相对位置（G53..G59) 就是你说的还有P1对应的G54,P6对应的G59…… 还有一种格式为 刀具补偿量、补偿量数目和利用程序的刀具补偿量输入具体格式为：G10 L_ P_ R_ Q_ ; L
G76 X_Y_Z_R_Q_F；其中x y值指孔的坐标、z为孔的深度、R指距工件表面的距离,Q表示退刀量,F为进给速度.G81 X_Y_Z_R_F；其中x y值指孔的坐标、z为孔的深度、R指距工件表面的距离,F为进给速度.G82 X_Y_Z_R_P_F;其中x y值指孔的坐标、z为孔的深度、R指距工件表面的距离,P为暂
#include ＜conio.h＞#include ＜stdio.h＞double fun(int m){ double t=1.0;int i=2;for(i=2;i＜=m;i++)t+=1.0/(i*(i+1));}main(){clrscr();printf("\n 请输入一个整
在G90下：X,Y是终点坐标值；I,J是以起点为坐标原点时的圆心坐标. 在G91下：X,Y是以起点为坐标原点时的终点坐标；I,J是以起点为坐标原点时的圆心坐标.
L #IN0 //将变量#IN0的值送入累加器ACCU1中ITD //将ACCU1的数据转换为DINT类型DTR //将ACCU1的数据转换为REAL类型,即浮点数,西门子规定,INT转换为REAL,必须使用ITD,DTR这两个步骤.L 1.1 //将浮点数10.0装入ACCU1中,原先ACCU1的
你用的是FANUC系统吧?这些变量是有分类的,其中：#1~#33是局部变量,局部变量只能在宏中使用,以保持操作的结果,关闭电源时,局部变量被初始化成“空”.宏调用时,自变量分配给局部变量.#100~#149（#199）和#500~#531（#999）是公共变量,公共变量可在不同的宏程序间共享.关闭电源时变量#100~#
首先得看你的加工中心是有刀库的还是没刀库的.没刀库的：z方向对好刀后,可直接将坐标写到G54的z坐标里.也可写入刀具补偿值里,但程序里必须要有G43H…….有刀库的：刀具的长度补偿都会写到刀补里,因为如有两把以上的刀,不可能将它都写到G54Z值里,这时Z坐标己用不上,这时值一般为0.刀补与坐标里z值的关系是：两者相加决
前面程序省略了啊!G0 G90 G54 X50.Y30.S Z10.H1;G98/G99 G81 Z-2.R1.F100.;X80.;X100.;…这是一个典型的钻孔程序,用G98的话钻完第一个孔（到达Z-2）后主轴快速抬升到初始点（也就是Z10.）后移动至下的点坐标,到达后下降至R点（R1）进给
#include&&stdio.h&int&fun(int&n){& & &int&sum=0,m=1,t=0;& & &int&i;& & &for(i=1;
1）cout 为每种数据类型规定了默认的数据格式,例如你所提出的问题,就是对double类型默认保留3位小数2）如果不使用默认格式,那就需要使用控制字符3）对于控制字符的详细描述,我可以发到你邮箱了啊!或者到网上下载 C++教程也可以啊
y+=j*1.0/(i * i);
if(x>0) y=(x+7)/3缺少分号if(x=0) y=0;也错了,应该if(x==0) y=0,更好的做法是if(0==x) y=0;两外,(x+7)/3是实数,将实数赋值给整型数会失去精度的.最好给main()前价格void
两个值都要看,r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小；p值是检验值,是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性.
也许感兴趣的知识当前位置： >
制冷剂R134a的特点是什么？
&&& 目前，车辆空调系统中只使用制冷剂R134a。
&&& 1） R134a（四氟乙烷）的化学成分与R12（二氯二氟甲烷）不同，不再含有氯原子。
&&& 2） R12无色无味，R134a有轻微的乙醚味道。
&&& 3） R134a比R12易吸收水分（由于氢原子非对称分布而造成吸湿性较强）。
&&& 4） R134a会腐蚀铜和R12系统内的各种密封和部件材料。因此绝不允许在R12系统内使用R134a，否则会造成该系统很快毁坏。
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& &评论摘要(共 0 条，得分 0 分，平均 0 分)
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页面执行时间：46,859.38000 毫秒R语言—散点图
一.绘制基本散点图如何绘制散点图方法 1）使用plot函数可绘制散点图，运行命令时依次传递给plot（）函数一个向量x和一个向量y 2）使用ggplot函数，运行geom_point()函数，分别映射一个变量到x和y
heightweight是个多列数据集ps：通过设定点形参数可以在散点图中绘制默认值以外的点形（系统默认为为2），如：二.使用点形和颜色属性，并基于某变量对数据进行分组如何基于某个变量对数据进行分组，并用形状和颜色属性来表示方法：将分组变量映射给点形（shape）和颜色（colour）属性。可以将一个变量同时映射给shape和colour属性通过调用scale_shape_manual()函数可以使用其他点形，调用scale_colour_brewer()或者scale_colour_manual()函数可以使用其他调色板，三.使用不同于默认设置的点形方法：通过指定geom_point（）函数中的点形(shape)参数可以设定散点图中所有数据点点形如果已将分组变量映射给shape，则可以调用scale_shape_manual函数来修改点形R绘图系统可以调用的点形点形1—20的点的颜色，包括实心区域的颜色都可由colour参数来控制，对于点形21-25而言，边框线和实心区域的颜色则分别由colour和fill参数控制四.将连续性变量映射到点的颜色或大小属性上如何使用散点图中的颜色和大小属性来刻画第三个连续型变量方法：将连续型变量映射到size或colour属性上即可。如：讨论：基本散点图通过将两个连续型变量分别映射给x轴和y轴来刻画它们之间的关系，当变量超过两个时，我们必须将它们映射到其他图形属性上，如数据点的大小和颜色。当我们把一个连续性变量映射给某个图形属性之后，这并不妨碍我们同时将分类变量映射给其他图形属性如图：将变量weightLb映射给点size属性，同时将变量sex映射给colour属性。（图形中有很多重合的数据点，因此用alpha=.5设定为半透明）注意：将某个变量映射给size属性时，最好避免将其他变量映射给shape属性，因为不同点形的点大小很难相互比较，比如，大小为4的三角形看起来比大小为3.5的圆形更小。五.处理图形重叠散点图中有大量数据点时，如何避免它们相互重叠？针对大数据集绘制散点图时，图中各个数据点会被彼此遮盖，从而妨碍我们准确地评估数据的分布信息，这就是所谓的图形重叠，如果图形重叠程度较低，我们可以通过使用较小的数据点或者使用不会遮盖其他数据点的点形来避免数据重叠如果图形的重叠程度较高，下面是一系列可行的方法：1.使用半透明的点2.将数据分箱（bin），并用矩阵表示（适用于量化分析）
stat_bin_2d()函数分别在x轴和y轴方向上将数据分割为30个组，总计900个箱子
scale_fill_gradient()重新设定数据点的颜色3.将数据分箱（bin），并用六边形表示对于这两种方法，在手动设置分箱范围时，因为数据点太多或太少，会出现一个在分箱范围外的箱子，且这个箱子的颜色会显示为灰色，而不是最大或最小值对应的颜色4.使用箱线图当散点图的其中一个数据轴或者两个数据轴都对应于离散型数据时，也会出现图形重叠的情况这时候可以调用position_jitter()函数给数据点增加随机扰动。默认情况下，该函数在每个方向上添加的扰动值为数据点最小精度的40%，不过，也可以通过width和height参数对该值进行调整。添加随机扰动：调用geom_point(position = "jitter")和geom_jitter()是等价的只在水平方向上添加随机扰动当数据集对应于一个离散型数据轴和一个连续型数据轴时，箱线图可能是一种较好的展示方式，如下图。箱线图所表现的信息与散点图略有不同，因为他很难反应出离散坐标轴上每个位置的数据点数量的信息，箱线图的绘制方式有时是缺点，但有时候却是恰如其分的可视化方法。对于Chickweights数据集，其对应于x轴上的数据是离散的，但其被存储为数值型向量，因此，ggplot（）不知该如何对该数据集进行分组，调用aes(group=...)可以告诉ggplot如何对数据进行分组六.添加回归模型拟合线运行stat_smooth()函数并设定method_1m即可向散点图中添加线性回归拟合线，这将调用1m（）函数对数据拟合线性模型。首先，我们将在基本绘图对象存储在对象sp中，然后，再添加更多的图形部件
R语言学习笔记---颜色作图篇（一）
R语言图像绘制——散点图
R语言画散点图
数据分析之《菜鸟侦探挑战数据分析》-3-R语言-散点图，相关系数，回归线
R语言绘图-散点图
R可视化系列——散点图美化
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[每日一答] [] R如何制作多维度散点图
用R画3D散点图和轮廓
没有更多推荐了，R语言散点图-- ggplot2: scatterplot() - 简书
R语言散点图-- ggplot2: scatterplot()
R语言作图点滴积累，今天要记录ggplot2中散点图的做法。散点图算是数据展示中非常基础的一种方法了吧，一般用于展示两个变量之间的关系（比如线性相关）。按照惯例，我每次讲一个新的图都会用一个我实际使用的例子，先来说说今天做这个散点图的例子吧：
问题描述：
我有两个变量，一个变量是蛋白相互作用网络中节点的度（degree），另一个变量是这些蛋白参与形成的复合物的个数；现在我想看看，一个蛋白参与形成的复合物个数（Number of complexes）是否跟它的度（degree）相关。
上面描述的这个问题，就是一个很典型的可以通过散点图来展示的例子。先来个数据快照（显示前10个数据点）：
No. complex
漂亮的散点图要一步一步来
1. 首先来个简单的散点图
#Import data
& dat &- read.table("ProteinDegree_complex.txt",header = TRUE)
#plot a simple scatter plot
& library(ggplot2)
& p &- ggplot(dat,aes(x=degree,y=complex)) + geom_point(shape=19)) +
xlab("Degree") + ylab("Number of complexes")
geom_point()： 是画散点图的函数，里面可以添加各种参数，用于设置散点图的形状、大小、颜色等，比如形状shape = 19, 表示的是较大的实心原点
xlab和ylab：两个函数分别设置x和y坐标轴的标题
这个简单的散点图看起来是这样滴：
简单的散点图
2. 如果想要拟合一条直线呢
#Import data
& dat &- read.table("ProteinDegree_complex.txt",header = TRUE)
#plot a simple scatter plot
& library(ggplot2)
& p &- ggplot(dat,aes(x=degree,y=complex)) + geom_point(shape=19)) +
xlab("Degree") + ylab("Number of complexes") +
geom_smooth(method = lm)
ggplot2 提供一个函数自动添加拟合的曲线（包括直线），当然该函数底层肯定是做了拟合分析的，比如线性回归分析等。
geom_smooth()：这个函数就是为散点图添加一条平滑的曲线（包含直线），它有个参数method, 指定曲线平滑方法，可选"lm", "glm", "gam", "loess", "rlm"，这几个具体表示什么意思，大家动动手，自己谷歌之，默认会使用"loess"。
下面两个图分别是使用了"lm"和"loess":
给散点图加了直线，可是这个直线拟合得怎么样，以及拟合的直线的参数ggplot2并没有提供，为了图的信息更完整，我们应当考虑给这个拟合的直线加上公式，以及拟合的R2值。这样之后，我们从图上可以得到些什么信息呢？
首先，我们可以很容易知道degree和complex数目是呈正相关关系的，通过拟合直线和公式可以知道两个变量的线性关系强弱；然后，然后就是一堆不知道是啥的黑点...
总感觉还是缺少些什么，仔细看看这个散点图，你会不会想知道图中degree很高且参与很多复合物的这几个蛋白是什么？这样的蛋白一定是生物细胞中十分重要的蛋白。所以呢，我们可以把最靠近右上角的前10个点给高亮出来，甚至给这些点表示label（基因名）。说干就干，看代码：
#Import data
& dat &- read.table("WD40_complex_degree.out",header = TRUE)
#edit the formula for the fitted line
& formula &- sprintf("italic(y) == %.2f %+.2f * italic(x)",
round(coef(dat.lm)[1],2),round(coef(dat.lm)[2],2))
r2 &- sprintf("italic(R^2) == %.2f",summary(dat.lm)$r.squared)
labels &- data.frame(formula=formula,r2=r2,stringsAsFactors = FALSE)
#plot the simple scatterplot
& p &- ggplot(dat,aes(x=degree,y=complex,colour=degree&=63)) + geom_point(shape=19) +
xlab("Degree of WD40 proteins") + ylab("Number of complexes")
#linear regression analysis
& dat.lm &- lm(complex ~ degree, data = dat)
#add a line and labels for the formula
& p &- p + geom_abline(intercept = coef(dat.lm)[1],slope = coef(dat.lm)[2]) +
geom_text(data=labels,mapping=aes(x = 15,y=175,label=formula),parse = TRUE,inherit.aes = FALSE,
size = 6) +
geom_text(data=labels,mapping=aes(x = 15,y=165,label=r2),parse = TRUE,inherit.aes = FALSE,
size = 6) +
#add labels(gene name) for top 10 degree-ranked proteins
annotate(geom = "text",x=annoText$degree-1,y=annoText$complex-2,label=annoText$WD40id, size=4.0)
& p + theme(legend.position = "none") + theme(axis.title = element_text(size = 16),
axis.text = element_text(size = 12,colour="black"))
代码一下子长了好多（囧），我们可以与前面的比较下，
首先画简单散点图的那部分代码（间代码注释）添加了"colour = degree&=63"，这句的目的其实是对所有点根据条件“degree&=63”进行了分组，不同颜色表示；
其次，发现这里少了一句代码，对了，就是geom_smooth(method=lm)，因为前面加了分组信息，geom_smooth会在不同组里分别拟合曲线，这并不是我们想要的，我们只是想高亮出一些点而已。所以，这里先不直接拟合了, 后面再手动拟合并添加直线；
lm(complex ~ degree, data = dat)：这个是手动做线性回归分析
geom_abline()：根据上面回归分析，画拟合的直线，从上面的分析中提取出 截距 coef(dat.lm)[1]和 斜率 coef(dat.lm)[2])即可；
geom_text()：这个函数给图中添加了拟合直线的公式和R2；这里我们提供了新的data，所以，要注意的是后面inherit.aes = FALSE这个设置很重要，表示我们不继承ggplot函数中使用的data，不然会报错。
annotate()：这个函数通过制定geom="text"，在图中指定的地方画上标签，可以提供坐标
theme(legend.position = "none")：去除legend，这里我做的时候也出现一个问题，去除legend的另一种方法是p + guides(fill = FALSE)，但是，我最新使用这个代码的时候，并没有起作用，不知道是不是我的Rstudio没有反应还是出现bug了，大家可以自己试试；
theme(axis.title...)：这些都是对图中的文字进行美化一下，加大坐标轴标题的文字啊之类的。
最后的图是这个样子的：
最后的样子
北京大学深圳研究生院 生物信息学博士
研究兴趣：疾病基因组学，癌症基因组学及个性化医疗；生物数据挖掘及可视化。喜欢关注生命健康医疗领域的最新技术进展。
学习研究生涯中一直受惠于网友大拿们写的博客，今后也希望将平日积累及日后总结分享出来与同道交流。
[toc] 第8章 回归 拟合并解释线形模型 检验模型假设 模型选择 回归分析是统计学的核心，通指那些用预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也成因变量、校标变量或结果变量）的方法。回归分析可用于挑选与响应变量相关的解释变量、描述两者的关系，也可以生成一个等式，通...
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本文参考 《R 语言绘图速查手册 v0.1beta》 图目录1 基本散点图;200 个正态分布的随机数2 point 散点图;200 个正态分布的随机数3 geom_point 散点图;200 个正态分布的随机数4 基本折线图;10 个正态分布的随机数5 lines() 折...
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