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時間資料處理

markdown  ==此處為文章備份用== 有興趣可至 [https://hackmd.io/@LHB-0222/Rdate ](https://hackmd.io/@LHB-0222/Rdate) 觀看全文 ![](https://i.imgur.com/ruBLLMd.jpg) 在R資料處理之中,時常會需要遇到時間格式的處理 實驗數據、股市資料、氣候資訊隨著時間不斷的流逝 各式資料也不斷的生成的情況下時間的判讀就顯得重要 多數時候取得的時間資料就是一長串的數字 如何讓程式讀取時間資料以及對時間資料的處理是今天這文章的重點 # 取得時間資訊 ```R= Sys.Date() #當前日期 lubridate::today() date() #當前系統日期和時間 Sys.time() #當前系統日期和時間 lubridate::now() Sys.timezone() #有關時區的信息將返回當前時區的名稱 ``` :::success [1] "2019-12-13" [1] "Fri Dec 13 21:50:58 2019" [1] "2019-12-13 21:52:04 CST" [1] "Asia/Taipei" ::: ```R=+ head(OlsonNames()) #取得有關時區的信息、時區的名稱 ``` :::success [1] "Africa/Abidjan" "Africa/Accra" "Africa/Addis_Ababa" "Africa/Algiers" [5] "Africa/Asmara" "Africa/Asmera" ::: ## 取得特定日期或時間資訊 :::danger format(date,format): ::: ```R= #輸出年份: format(Sys.Date(),format="%Y") format(Sys.Date(),format="%y") #輸出月份: form

使用R繪製三元相圖(Ternary plot)結合等高線圖(topographic map)

markdown :::success 三元相圖是帶有三個變量的三角圖,它們通常用於化學,岩石學,礦物學,冶金學,材料科學等領域 **特色為其中任一點的三變量總合為100** ::: ![](https://i.imgur.com/CVGYPVQ.png) 首先準備好所需的數據格式 ![](https://i.imgur.com/6AsoV9t.png) 啟動Rstudio安裝所需的套件 ``` R= ## Version 1.2.1335 ## coding: utf-8 ## 繪製三元相圖(Ternary plot)結合等高線圖(topographic map) # 安裝相關套件 install.packages("AlgDesign") install.packages('ggtern') install.packages('ggplot2') install.packages('RColorBrewer') #載入相關套件 library(AlgDesign) library(ggplot2) library(RColorBrewer) library(ggtern) ``` 讀取所準備好的CSV檔 ```R=+ data_ggtern <- read.csv(file.choose()) #以視窗方式取得檔案位址 head(data_ggtern) #查看數據前6筆數據 ## 有時候數據抬頭為中文名稱時讀取後會是亂碼 ##可以利用colnames()重新命名 colnames(data_ggtern) <- c("A", "B", "C", "D") ``` 執行程式碼繪製我們需要的三元相圖 ```R=+ p <- ggtern(data = data_ggtern, aes( x = A, y = B, z = C, value = data_ggtern$D )) + theme_bw() + g

Excel必學的查表公式_Offset

markdown 在[Excel必學的查表公式_Match+Index_深入教學](https://b10231040.blogspot.com/2019/01/excelmatchindex.html)中我們介紹到利用Match+Index的組合公式 可以判斷出要找的目標在表格內相對應的資料位置並回傳 而今天將來講解一個公式 ==Offset()== 它的作用與 ==Index()== 相同 都是利用Match先將所需資料的儲存格位置找出來再回傳儲存格內容 然而 ++Index()++ 只能回傳單一儲存格 利用 ++Offset++ 就回傳附近的資料並且擁有更多彈性 **兩個函數的差異** ``` INDEX(儲存格範圍或常數陣列, 回傳列數, [回傳欄數]) OFFSET(起始參照, 移動列數, 移動欄數, [回傳高度], [回傳寬度]) ``` 用一個簡單的動畫來呈現可以看到Offset的作用與Index相近 ![](https://i.imgur.com/4NqEfj5.gif) 然而選擇後面給予[回傳高度], [回傳寬度]參數後會儲存格會出現###### 這其實並不是出函數問題 在EXCEL中出現眾多####表示無法顯示儲存格內的資料 而是這邊的問題一樣 因為給予高度或寬度回傳其他儲存格而無法在單一儲存格中顯示 ![](https://i.imgur.com/Xca8rVF.gif) 這時候在Excel中就有一名叫陣列公式的方式可以處理這問題 先圈選你要回傳的高度或寬度的儲存格範圍 並點選公式輸入的地方按下鍵盤中Ctrl + Shift + Enter的組合鍵 這樣就可以正常顯示 相同的寬度也是一樣的方式 ![](https://i.imgur.com/y1R1w5a.gif) 然而在回傳的陣列也是可以做一些計算的 例如SUM()、AVERAGE()、STDEV.S()等對單純數據加減乘除的函數 ![](https://i.imgur.com/1U7tvIN.gif) Offset可以取代Index的所有功能並能有更多的可能 今天也是大略的講解一下希望大家喜歡 <

webplotdigitizer教學_取得雷達圖數據資訊

markdown 上一篇文章中[分享提取圖表數據的神器WebPlotDigitizer](/CMDuEi_tQZGrL6yMdCCadA)發現網路上中文相關資料欠缺 所以想說可以分享一些文章給大家 今天主題是取得雷達圖的資訊 延伸[雷達圖(Log座標) R 與 Sigmaplot 繪製方法](/bxJ65G4NR5-Z8R4ezyxEzw)一文 將文章中的資料取出後對比原始數據看誤差有多少 導入圖片後選擇極地圖 ![](https://i.imgur.com/plwq9qy.png) 依照說明點選中心點與兩個已知半徑與角度的位置 ![](https://i.imgur.com/QSTfFlF.png) 中心位置沒有參考點很難對齊 ![](https://i.imgur.com/A59tXqe.png) 可以降低右上角的放大圖倍率 ![](https://i.imgur.com/fOBBeyA.png) 這樣就方便對齊中心點 ![](https://i.imgur.com/sGOVJIN.png) 後續再選出其餘兩點位置 ![](https://i.imgur.com/wt7LY8D.png) ![](https://i.imgur.com/vTWUVFK.png) 依序將資料點補上即可 ![](https://i.imgur.com/gDcWe4Z.png) 匯出至plotly繪圖後可以得到一個還不錯的結果 ![](https://i.imgur.com/FKLqsZm.png) # 擷取效果比較 簡單的與原始資料比較可以發現誤差算是非常的小 ![](https://i.imgur.com/UaaeWAy.png) 全文分享至 https://hackmd.io/@LHB-0222/webplotdigitizerRadarChart https://www.facebook.com/LHB0222/ 有疑問想討論的都歡迎於下方留言 喜歡的幫我分享給所有的朋友 \o/ 有所錯誤歡迎指教

分享提取圖表數據的神器WebPlotDigitizer

markdown 有時候在搜尋期刊文獻或是網路資料的時候看到一張圖表 多數情況是不會提供Raw Data的 若想獲得這個圖表的詳細數值或是重新繪製都是困難的 今天就來分享一個神器[WebPlotDigitizer](https://automeris.io/WebPlotDigitizer/tutorial.html) 可以對數據可視化的圖片進行反向工程以提取數值數據 * 適用於各種圖表(XY,長條圖,極地圖,三元圖,地圖等...) * 自動提取可以輕鬆提取大量數據點 * 免費使用,[開源](https://github.com/ankitrohatgi/WebPlotDigitizer)和跨平台(網頁和線軟體) * 可量測各式各樣的距離或角度 今天簡短的以網頁板本作介紹[WebPlotDigitizer Online]( https://apps.automeris.io/wpd/index.zh_CN.html) 首先先匯入圖片 ![](https://i.imgur.com/NQfyNYa.png) 選擇圖片類型(這次以簡單二為數據展示) ![](https://i.imgur.com/dQWQBBv.png) 依照順序設定X1, X2, Y1, Y2 ![](https://i.imgur.com/mSpXiSo.png) ![](https://i.imgur.com/zgy4OGF.png) 輸入X1, X2, Y1, Y2相對的數值 ![](https://i.imgur.com/53OFtsD.png) 初步篩選建議以畫筆方式搭配顏色篩選將選定圖表資料 ![](https://i.imgur.com/3IsRK1Z.gif) 再以手動的方式進行資料點提取 ![](https://i.imgur.com/pRl1KKN.gif) 篩選結束後就可以查看數據結果 ![](https://i.imgur.com/cI2B5LN.png) 可以簡單設定有效位數之後選擇輸出格式 最酷的是可以輸出至Plotly中 Plotly是我們在R語言中常用的互動式圖表套件 ![](https://i.imgur.com/5OrhdmQ.png) [展示網址](https://plot.ly/~gtgrth/1/) # 官方介紹you

盒鬚圖(Boxplot) 中顯示最大最小值 R 與 Sigmaplot 繪製方法

markdown 最近一位朋友詢問在Sigmaplot中無法顯示最大最小值 在[一圖勝千表_數據可視化_基本圖表篇](/LphJAeGFTVKIMT-FP0giNg)中有介紹到 箱型圖是一種用作顯示一組數據分散情況資料的統計圖 盒鬚圖可以呈現許多資訊例如集中趨勢(中位數,平均值和分布模式) 用來比較群組間的差異是很好的 ![](https://i.imgur.com/9zd7jIC.jpg) 在Sigmaplot中預設是會顯示離群值(outlier) 而離群值並不是最大或最小值 這邊用一個範例來看在第8廠的地方有一個29的數值 但在盒鬚圖中並沒辦法顯示出來 ![](https://i.imgur.com/9K6FyHy.png) ![](https://i.imgur.com/YvkTC4R.png) Sigmaplot試過一些方法都無法解決 最後利用R來處理 在[一圖勝千表_數據可視化_基本圖表篇](/LphJAeGFTVKIMT-FP0giNg)中也有提到一圖形稱為小提琴圖(violin plot)算是盒鬚圖的變形 也可以用來顯示資料的分布但並不是敘述統計上的資訊 而是實際的數值分布情況結果如下 ![](https://i.imgur.com/8DGMXbv.png) --- 數據準備另存成CSV檔 ![](https://i.imgur.com/phetRgw.png) # R程式碼 ```R=1 install.packages("ggplot2") #安裝ggplot2套件 library(ggplot2) #載入ggplot2套件 Data_flie <- file.choose() #選取檔案位址 PointData <- read.csv(Data_flie) #讀取檔案 PointData <- data.frame(PointData) #轉換成為Data from qplot(廠商,次數,data = PointData,geom = "violin",fill = 廠商,main = "各廠家點數") #繪製小提琴圖 ``` 最後一行改成 ```R=6 qplot(廠商,次數,data = PointData,geom

雷達圖(Log座標) R 與 Sigmaplot 繪製方法

markdown 雷達圖(_radar chart_)亦稱為蜘蛛網圖 今天將講解如何畫出下圖 ![](https://i.imgur.com/wAQnPaL.png) # 資料集準備 資料的準備需頭尾相同 不然其折線不會相連 ![](https://i.imgur.com/JEdAGr6.png) 選擇繪製類型 ![](https://i.imgur.com/krjsxX1.png) 依照需求選取資料欄位 ![](https://i.imgur.com/r0t7Oqd.gif) 之後會發現圖片非常醜 最主要原因在於其數據級距相差太多 ![](https://i.imgur.com/HUpjBE0.png) 之後對於其圖形參數進行修改 因步驟過多我錄製成一部影片大家可以隨著影片操作 **[影片連結](https://youtu.be/MVrMaXUKvho)** # R 繪製雷達圖 ## 數據準備 以Excel建立如下圖的矩陣 先對於其數值取LOG 第一列輸入名稱 而第二三列輸入上下界範圍 之後輸入各組數據即可 ![](https://i.imgur.com/EYEyKHb.png) 並以另存新檔的方式將檔案純為CSV檔 之後大家可以將下方程式碼輸入於R 或是 Rstudio中進行執行 ## 首次使用所需安裝套件(執行程式碼) ```ruby=1 ## Version 1.1.463 ## coding: utf-8 ## Create a logarithmic scale of radar chart in R install.packages("fmsb") install.packages("ggplot2") install.packages("latex2exp") ``` ## 執行相關程式碼 ```ruby=10 #載入相關套件 library(ggplot2) library(fmsb) library(latex2exp) Data_flie <- file.choose() #選取資料檔 Data <- read.csv(Data_flie, row.names = 1) samplenum

多數人不知道的Word表格計算方法

markdown [TOC] ## 內建表格的計算 >[微軟說明網站 : 在 Word 或 Outlook 表格中使用公式]([https://support.office.com/zh-tw/article/%E5%9C%A8-word-%E6%88%96-outlook-%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%85%AC%E5%BC%8F-cbd0596e-ea8a-485e-a35d-b2cb2c4f3e27?NS=WINWORD&Version=90&SysLcid=1028&UiLcid=1028&AppVer=ZWD900&HelpId=225&ui=zh-TW&rs=zh-TW&ad=TW](https://support.office.com/zh-tw/article/%E5%9C%A8-word-%E6%88%96-outlook-%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%85%AC%E5%BC%8F-cbd0596e-ea8a-485e-a35d-b2cb2c4f3e27?NS=WINWORD&Version=90&SysLcid=1028&UiLcid=1028&AppVer=ZWD900&HelpId=225&ui=zh-TW&rs=zh-TW&ad=TW) ) Word並不是一個像Excel中需要大量計算的工具 但有些時候我們表格中數字可能會經常變動 但又需要一些計算時將Excel中的計算結果貼過來也是很麻煩 今天簡單介紹可以先學起來 未來大家也不知道什麼時候會用到多學無害 :smirk: 最常見的加法已內建在Word的表格中 ![](https://i.imgur.com/sCNaA0B.gif) 在這邊可以看到跟Excel中一樣的=sum()函數 而大家應該也發現sum中寫的並不是儲存格位置 而是英文的==LEFT== ![](https://i.imgur.com/QwlrlcY.png) --- 這是Word中跟Excel中最大的不同 畢竟Word中加減

論文生產系列教學文章Word_圖表細部設定

markdown # 先前相關文章 建議大家可以先觀看這兩篇文章 了解基本圖表標籤設定 [圖表目錄製作的兩種方法](http://b10231040.blogspot.com/2018/08/word5.html) [論文添加章節之圖表目錄的三種方法](http://b10231040.blogspot.com/2018/08/word6.html) - - - 今天節介紹在添加好圖表標籤目錄後 可能會需要進行的微調部分 # 圖表標籤 ## 標籤與圖表間距離 利用先前來兩文章的方式生成好的標籤 標籤位置會與圖表之間會有一段間距 例如表格上方的間距 ![](https://i.imgur.com/hDnBF3s.jpg) 或是圖片下方的間距 ![](https://i.imgur.com/jgGTXiV.jpg) 可以發現算是非常明顯 --- 而解決方式都一樣是調整行距但有些不同 表格部分點選標籤後選擇單行行距 ![](https://i.imgur.com/dSpr5mo.jpg) ![](https://i.imgur.com/f0ac4Ba.jpg) --- 而圖片部分則是點選圖片本身後選擇單行行距 ![](https://i.imgur.com/XoZ4p1w.jpg) ![](https://i.imgur.com/66TPzSn.jpg) --- 可以發現相較於原本的部分有較小的間距 但若是還需要更接近也是可以 則須選擇行距選項中的前後段距離 圖片調整前段距離為0點 表格則調整後段距離為0點 ![](https://i.imgur.com/GD7s23F.jpg) --- 調整後可以看出其間距非常小了 ![](https://i.imgur.com/ZElUYrQ.jpg) --- # 表格寬度與間距 在我們實驗室的規定中須將表格左右切齊內文邊界 向下圖就沒有切齊 ![](https://i.imgur.com/PPjco9y.jpg) --- 要切齊的話非常簡單 點選表格左上角的方塊全選表格後 選擇表格欄中的版面配置 自動調整中的調整成視窗大小 ![](https://i.imgur.com/LJCjJDy.jpg) --- 其邊界就可以左右切齊內文 ![](

論文生產系列教學文章Word_文件設定

markdown 介紹 --- 週六經過一個多月長期的奮戰 論文初稿終於出來了 打算來寫一系列在文書上的紀錄 希望這系列文章可以幫助大家在書寫過程中能更順利 我將學習方向分為初中高三部分 大家可以依照自己的程度作選擇 當然這可能會到後期分別才會出來 前期我會依照基礎或是我覺得的重要性來寫 希望到後來能更加完善 最後會依照我們學校或是實驗室傳統來進行介紹 若是有需要不同的設定不清楚如何調整都可以提出來詢問 ---- # 文件設定 今天就先講解文件設定 在製作一份論文前先可以設定的部分 ---- ## 字型設定 在Word與PowerPoint中可以修改預設字型 大家應該初設都是像下面這畫面 ![](https://i.imgur.com/7kUkDEa.jpg) ---- 而在設計的位置可以設定我們常用的字形 在每次新增文件後可以馬上套用設定值 ![](https://i.imgur.com/3PhUugW.png) ---- 修改後就可以看到整個都修改 ![](https://i.imgur.com/r1AQLx0.jpg) ---- 設定上可以依照下方GIF設定 ![](https://i.imgur.com/3Gq9hzI.gif) 設定後未來開啟新文章都可以快速套入 ---- ## 設定頁面邊界 選擇版面設計中的邊界 ![](https://i.imgur.com/xGxkLoA.jpg) 大多數論文各校都有相對應的規定 可以依據各校的規定修改 ![](https://i.imgur.com/iFKYVJm.jpg) 在這邊可以建議大家將文件格線設定為==沒有格線== 主要原因自後續設定段落中可能會導致格式的偏移 ## 目錄製作 後續論文都會有目錄 而在前期可將相關設定修改好 未來在目錄的設定上就比較快速 這邊會建議大家先確定好自己所需的階層 例如 第一章XXXX ==#主標== 1-1XXXX ==#標題一== 1-1-1 XXX ==#標題二== 1-1-2 XXX 1-2XXX 1-2-1 XXX 1-2-2 XXX 1-3XXX ---- 首先我們會新增所需的三個樣式 ![](h

論文必備文獻引用_Mendeley_3人以上作者的引用問題

markdown ## 簡介 > [wiki_APA格式](https://zh.wikipedia.org/wiki/APA%E6%A0%BC%E5%BC%8F) ==APA格式是一個為廣泛接受的研究論文撰寫格式== 特別針對社會科學領域的研究 規範學術文獻的引用和參考文獻的撰寫方法 以及表格、圖表、註腳和附錄的編排方式 ==文獻引用==是在一篇文章的段落或文字之中「參考來源」的標註 APA格式使用**哈佛大學**文章引用格式 通常來說,一個引用包含了作者名和發表日期 以括號夾註(有時會再加上頁數) 放在引用文字或句子之後 APA格式指的就是美國心理學會(American Psychological Association) 出版的《美國心理協會刊物準則》,目前已出版至第六版 後續簡稱==APA-6== 在維基百科中有詳細的介紹引用上要注意的地方 ![](https://i.imgur.com/aYEGK38.jpg) 最近論文撰寫中發現一個問題 在我認知中若文獻有三人以上作者 應該是寫出第一位作者後標上 ==et al.== 然而在使用Mendely過程中出現一篇文章有五位作者在同一括弧中 ![](https://i.imgur.com/tXlSciP.jpg) 仔細查看APA-6的說明後發現 原來在規定中3~5位作者第一次出現時應列出所有作者 ![](https://i.imgur.com/fTs4HM7.jpg) 然而在學校論文並非完整遵循APA-6格式時 就可能出現指導教授要求更改的問題 而解決方法除了土法煉鋼直接修改 也可以修改引用文獻的CSL 而Mendely有提供線上版視覺化的編輯網站 ## [CSL線上編輯網站](https://csl.mendeley.com/about/) ![](https://i.imgur.com/10DBtEF.jpg) 搜尋APA後就會出現期參考格式預覽 點選Edit編輯 ![](https://i.imgur.com/WgDer9N.jpg) 之後應該會出現名稱設定 而在我的畫面上是以修改過APA-6 可以使用之前編輯過的APA-6格式 也可以串建一個新的 ![](https://i.imgur.com/kRv3Tts.jpg)

分享超實用數學神器!!!再複雜的數學式都可以辨識_擷取圖片自動轉成LaTex

markdown ![](https://i.imgur.com/47HlvGH.png) ## 這是一個利用截圖將數學公式轉成LaTeX代碼的軟體 ![](https://i.imgur.com/qcdrxBS.png) 下載軟體之後,只需要按下==Ctrl+Alt+M==,選取數學公式圖片 它就能給你完整的LaTeX代碼,你也可以直接在任務欄中修改代碼 然後復制、黏貼、修改,寫出自己的公式 下面是幾個演示的動畫 ![](https://i.imgur.com/TBfk4Sd.gif) ![](https://i.imgur.com/uzRltOu.gif) ![](https://i.imgur.com/OE3E0Ly.gif) ![](https://i.imgur.com/rybvCvw.gif) 這個工具適用於Mac、Windows、Ubuntu系統 適用於所有支持LaTeX的編輯器 若是複製出LaTeX的代碼 我們也可以使用在Word中 但限定最新版本的樣子大家可以試試 若是不支援也可以複製成圖片就好 ![](https://i.imgur.com/LkZ8zD8.gif) # [官方網址](https://mathpix.com/) 今天先分享到這邊希望大家都有收穫 網站所有文章皆為 H.B. Liu 撰寫,歡迎分享但勿轉製 也可以到[**粉專私訊我**](https://www.facebook.com/LHB0222/) 喜歡我分享的內容也可以按讚追蹤一下我的粉專 幫我分享給所~~~有的朋友 \o/ 有所錯誤歡迎指教 <

實用PPT教學魔術去背小畫家

markdown #實用PPT教學_魔術去背_小畫家 === ![](https://i.imgur.com/47HlvGH.png) 大家應該都會使用ppt中的去背或是設定透明色 今天來教大家一個很少人使用的軟體 ## 小畫家3D 中的魔術選取 ![](https://i.imgur.com/HJpCNtr.gif) 選擇魔術選取目標物 ![](https://i.imgur.com/kqqYUoK.gif) 進行細部的修改 背景會自動填充 ![](https://i.imgur.com/BTKkTbr.gif) 都是微軟出品相互間的相容性非常好 可以將背景取出當作ppt的圖片 或是將去背後目標物當作ppt素材來使用 搭配轉化功能可以做出許多種變化 ![](https://i.imgur.com/ip5CISA.gif) 在簡單的背景與目標中小畫家的魔術選取可以很完美的去背與選取 但以下面範例可以看到人像中有一些殘影 ![](https://i.imgur.com/WYn2TCu.gif) 這時可以利用圖章的方式複製類似的背景將殘影覆蓋 ![Imgur](https://i.imgur.com/zDfYnjh.gifV)

開學必裝軟體與網頁分享

markdown 開學一周了 今天來整理一些我每周都會用到的好軟體 或是值得收藏的好軟體 先以介紹為主若是詳細使用有需要再來分享 # 多平台必裝_數位筆記本OneNote_Win, Ios, Android 優點太多無法一一舉例 但相信我安裝就對了 下面是我分享過的一些使用教學 ![](https://i.imgur.com/vzloesm.jpg) [黑板、文件擷取_Office Onenote手機版實用功能](https://b10231040.blogspot.com/2018/05/6office-onenote.html) [Onenote推坑文與推薦套件使用](https://b10231040.blogspot.com/2018/05/5evernoteonenote.html) ["Onetastic"推薦插件巨集](https://b10231040.blogspot.com/2018/09/onenoteonetastic.html) # 瀏覽器 ## Google Chome套件 ### 書籤管理 Toby 漂亮的看板模式 可以做很好的分類也可以打上一些註解 方常適合用於管理網頁 缺點沒有手機版 ![](https://i.imgur.com/vnZTbDS.png) {%youtube J3tfdcwb5U4 %} **[安裝網址](https://chrome.google.com/webstore/detail/toby-for-chrome/hddnkoipeenegfoeaoibdmnaalmgkpip)** ### 網頁剪輯 Clip to Onenote 快速擷取任何網頁到 OneNote 在OneNote輕易地編輯、加上註解或共用網頁 可以去除網頁不需要的資訊干擾 對真正需要的文章、食譜或產品資訊進行剪輯 ![](https://i.imgur.com/ic5k1Nx.png) **[安裝網址](https://chrome.google.com/webstore/detail/onenote-web-clipper/gojbdfnpnhogfdgjbigejoaolejmgdhk?utm_source=chrome-app-launcher-in

一圖勝千表_數據可視化_基本圖表篇

markdown ### [為何我們需要可視化(visualization)?](https://b10231040.blogspot.com/2018/08/1.html) Webster 字典中visualization的定義如下。 Vi.su.al.i.za.tion [1] 1.Formation of mental visual images 2.The act or process of interpreting in visual terms or of putting into visible form. 將抽象的科學或者商業數據.用圖像表示出來.幫助理解數據的意義的過程。 它通常會在進行數據分析(data analysis)的過程中大量的使用 從數據展示需求的角度選擇恰當的圖表,可以更好的形式彰顯數據的潛在性、規律性與價值 數據的展現包括用圖表展示數據和用統計量描述數據等內容 圖表的類型有數十種以上 ![](https://i.imgur.com/j92iRKt.png) 不同的圖表展現出的資訊也不同 適合的資料呈現對於讀者來說能用最少的時間來了解你所呈現的內容 下面整理一些常見的圖表類型說明基本圖表的特點和適用場合 ## 柱狀圖(Bar Chart) 我們經常看到條形圖,很容易忽視它們的效果 條形圖可以顯示值隨時間的變化 適用場合是二維數據集(每組數據點包括兩個值x和y) 或者它們可以提供多個類別的直接比較 ![](https://i.imgur.com/JGdgmcv.jpg) 注意的是資料類別不適合過多 柱狀圖的X軸可以很適合用於時間維 讀者習慣性認為存在時間趨勢 如果遇到X軸不是時間維的情況,建議用顏色區分每根柱子 改變用戶對時間趨勢的關注 ![](https://i.imgur.com/YzMhwhL.jpg) 或是使用垂直排列的方式 ![](https://i.imgur.com/mliAyCK.jpg) ## 折線圖(Line Chart) 折線圖也適用場合是二維數據集(每組數據點包括兩個值x和y) 比柱狀圖更適合呈現時間序列或是先後順序的差異 折線圖特別擅長於揭示數據的整體趨勢 ![](https://i.imgur.com/DuUyCFJ.jpg) 也適合

你的網站密碼是否安全? Google幫你檢查

markdown ![](https://i.imgur.com/Ea6oH4Z.png) ### [點我安裝擴充套件](https://chrome.google.com/webstore/detail/password-checkup/pncabnpcffmalkkjpajodfhijclecjno) 帳戶發生資料侵害事件時,Password Checkup 可協助您重新確保帳戶的安全性 只要輸入的使用者名稱和密碼受到 Google 已知的資料侵害而有安全疑慮 您就會收到一則警示。請重設您的密碼 如果您也在任何其他帳戶中使用了相同的使用者名稱和密碼,請重設該帳戶的密碼 我們在設計 Password Checkup 時便將隱私權納入考量 因此這項擴充功能不會回報任何與您的帳戶、密碼或裝置相關的個人識別資訊 而是會以匿名的方式回報以下資訊: 揭露不安全憑證的查詢次數、使用者是否因警示而變更密碼 以及與這些事件關聯的網域,以改善網站的涵蓋範圍 Google表示支持“大多數”美國站點針對大約40億個洩漏用戶名和密碼的數據庫, 並在發現匹配時向您發出警告 ![](https://i.imgur.com/XRy229H.png) 注意:如果我們認為您Google帳號的密碼不安全,會主動建議您更改密碼(即使您並未使用“密碼檢查(Password Checkup)”) ## 查詢是否有被盜取或是洩漏的帳密 若是想查詢是否有被盜取或是洩漏的帳密 可以到揭露網站 [';--have i been pwned?](https://haveibeenpwned.com/)查詢 ![](https://i.imgur.com/Jil2W7T.jpg) 上面收集了340個網站64億多個洩漏帳號 世界上平均一人接近一個帳號洩漏 使用方法也很簡單輸入Email就可以了 ![](https://i.imgur.com/9kiDF24.jpg) 下面擷取幾個網站上大家可能聽過或是使用過的軟體 被盜取都是以前的事了但大家可能都沒注意到 ![](https://i.imgur.com/3dp4OTV.jpg) ![](https://i.imgur.com/IzLHg3p.jpg) ![](https://i.imgur.com/QxQ

R 變數類型

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markdown 判斷變數類型函數 `class()` --- R內建的`class(x)`可以用來判斷資料類型 首先可以分為下面6種資料類型 R 處理數值的限制 --- 在R內建的數值運算上是有限制的 R 的 `.Machine` 這個內建變數中有一些關於數值資料的資訊 這些資訊可能會因為不同的電腦而有不同(不過對大多數的電腦而言,通常都是一樣的) 以下是跟一般使用者比較相關的數值。 `.Machine$double.xmax` 與 `.Machine$double.xmin` 分別表示目前 R 所能處理的最大浮點數與最小正浮點數: ```R .Machine$double.xmax # [1] 1.797693e+308 .Machine$double.xmin # [1] 2.225074e-308 .Machine$integer.max 則是 R 可以處理的最大整數值: .Machine$integer.max [1] 2147483647 ``` 2147483647 這個值就等於 2^31^ −1 如果需要更高精度的數值運算可以使用 Rmpfr 這個套件 而如果是大數運算,則可以使用 brobdingnab 套件。 浮點數陷阱 --- 而浮點數大家可以去查看看,對他了解是一種電腦存檔所產生問題 在某些運算時可能回造成與我們預期解果不同 多數程式語言都會有問題 但也都有解決方法 看是使用套件Rmpfr或是換個方式判斷結果 例如用R計算`((0.81 * 0.1) + (0.09 * (-0.9)))` 理論上是0但結果會得到1.387779e-17 那這時可以像是以有效位數的方式擷取到小數點後兩位 或是做判斷是不是 -0.01 < x < 0.01 一個可以接受的誤差範圍去做區分 Data Frames資料框架 --- data frame 是一個用來儲存類似 Excel 表格的變數類型它跟矩陣類似 不過 data frame 的每個行(column)可以儲存不同變數類型的資料 甚至非狀巢結構的列表亦可 像是很有名的 iris 資料集就是data frame的資料 ![](https://i.imgur.com/BbvFPGa.png) ### 建立 Data Fram

Excel必學的查表公式_Match+Index_深入教學

markdown 前言 --- 在前一篇[Excel_必學函數_VLOOKUP_深入教學](https://hackmd.io/s/HkuIa0TmN)中講解了最常用也最簡單的查詢函數 而今天的主角會是 Match + Index 與Vlookup不同的是它的使用上較彈性 且可以做到 Vlookup + Hlookup 加起來更多的功能 基本函數解說 === MATCH --- ==MATCH(lookup_value, lookup_array, [match_type])== MATCH(查詢的數值, 查詢範圍, [查詢方式]) MATCH 函數語法具有下列引數: lookup_value 必要。這是要在 lookup_array 中比對的值。 例如,當您在通訊錄中查閱某個人的號碼時,您是以那個人的姓名作為查閱值,但是電話號碼才是您要的值。 lookup_value 引數可以是一值 (數字、文字或邏輯值),也可以是數字、文字或邏輯值的儲存格參照 ![](https://i.imgur.com/DEtsSsq.png) ▼MATCH演示 ![](https://i.imgur.com/eiwVANN.gif) Match 回傳的是查詢範圍的相對位置 像是我要是更改查詢範圍他的回傳相對位置也不同 ![](https://i.imgur.com/SGRt12P.gif) INDEX --- ==INDEX(array, row_num, [column_num])== INDEX(儲存格範圍或常數陣列, 回傳列數, [回傳欄數]) ![](https://i.imgur.com/qXQUplL.gif) --- 跟上次提到的Vlookup比較可以發現一些差異 最大差別在於Vlookup可以直接對照搜尋的數值或文字回傳相對應欄位的數值 ![](https://i.imgur.com/VBQhezW.gif) 組合方式 --- 但是只要將上面提到的 Match 函數帶入 Index 中 利用 Match 搜尋想要的資料位置後用 Index 回傳 相互組成像下面這樣的函數 ``` INDEX(儲存格範圍或常數陣列, 回傳列數 , [回傳欄數]

RStudio_R 語言_基本計算

markdown 四則運算 --- 跟我們平時所用的加(+)、減(-)、乘(*)和除(/)一樣 大家可以參考下列範例 ```R x = 2 + 4 y = x - 6 z = (y + 4 ) * x z / x ``` ![四則運算](https://i.imgur.com/D6thytE.png) 餘數和商數 --- 計算餘數所使用的符號是"%%",可計算出除法運算中的餘數。 整除所使用的符號是"%/%",是指除法運算中只保留整數部分 ``` R #計算9除以6的餘數 9 %% 6 #計算12除3的商數 12 %/% 3 # ``` 次方或平方根 --- 次方的符號是"**"或"^",平方根是使用函數sqrt()。 平方根的計算也可以0.5次方替代 ```R #計算2的平方 2 ** 2 #計算2的3次方 2 ^ 3 ``` ![R的次方或平方根](https://i.imgur.com/dJ8N95A.png) 絕對值 --- 絕對值的函數名稱是abs(),不論函數內的值是正或負,結果皆顯示正數。 ![R的絕對值](https://i.imgur.com/GztDsPv.png) > ### R的指數與對數 exp(x)是指自然數e的x次方,其中e的近似值是2.718282。 對數有2種類型。 1.以自然數e為底的對數,,語法是log(x) 2.以一般數y的對數,語法是log( x,y ) ![指數與對數](https://i.imgur.com/u4ystNN.png) R的科學符號 e --- 與我們常看到的顯示方法很像,在這須注意數字與e不可空格,不然會發生Error錯誤 ![科學符號](https://i.imgur.com/d0UeAha.png) pi 為系統預設值,但也是可以將其取代乘其他數字 ![](https://i.imgur.com/LwTc11q.png) 假設不小心更改到,只需要利用函數 rm()去除變數即可 ![](https://i.imgur.com/hvVpKoz.png) 三角函數 --- ![](https://i.imgur.c

互動式Excel簡單製作

markdown 互動式Excel簡單製作 === [TOC] 今天先來說明下拉式選單、微調按鈕與格式化表格 主要可以做到上次講解VLOOKUP時的呈現效果 ![](https://i.imgur.com/A4VsQnT.gif) 下拉式選單 --- 首先我會圈選資料範圍 選擇公式/定義名稱中的從選取範圍建立 若是頂端列含有資料別名稱就可以依照首列資料自動命名 ![](https://i.imgur.com/OEdVOoJ.gif) 之後再由名稱管理員那確認名稱與參照是否跟自己想的一樣 ![](https://i.imgur.com/jqjBN3e.jpg) 之後就可以利用資料驗證方式來設定下拉式選單 這裡稱為==資料驗證==最主要的功能是避免填入資料類型錯誤 可以對於輸入資料做一個限制 例如手機號碼長度或是特定文字 而下拉式選單是大家最常用的 像是可以做成選擇性別、總類等具限制的文字內容 簡單的方法就是將下拉式選單內容來源參照程剛剛定義好的名稱 ![](https://i.imgur.com/evpkUsY.gif) 微調按鈕 --- 善用微調按鈕可以不用打字控制月份、年份、編號等有序資料 ![](https://i.imgur.com/qQoULxd.gif) 設定方法也非常簡單 由開發人員中插入表單控制項 ![](https://i.imgur.com/TpFzkKg.gif) 若是有需要調整數值、大小或是移動位置就對他點選擊右鍵~ 格式化儲存格 --- 通常設定格式化的條件,有基本的顯目提示,例如標示大於、小於、等於 又或是將儲存格中的數字,以橫條或色階顯示 甚至也能依條件設定,從表格中挑選出百分比等 ![](https://i.imgur.com/DIFNcMP.gif) 像是上次文章的部分就是利用公式去尋找相同的儲存格 若是與下拉式選單的資料一樣就顯目提示出來 ![](https://i.imgur.com/DUzsd2D.gif) 今天先分享到這邊希望大家都有收穫 網站所有文章皆為 H.B. Liu 撰寫,歡迎分享但勿轉製 也可以[到粉專私訊我](https://www.facebook.com/LHB0222/) 喜歡我分享的內容也可以按讚追蹤一下我的粉專

R編程風格指南

markdown R編程風格指南 === R語言是一門主要用於統計計算和繪圖的高級編程語言 依循R語言編碼風格指南使我們的R代碼更容易閱讀,分享和檢查 [TOC] >資料參考自[Google's R Style Guide](https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml) 文檔名 : Test.R --- 副檔名為.R 文件名稱應具有意義可提示文檔內容 :+1: predict_ad_revenue.R :-1: foo.R 變數名稱(identifiers) --- 不使用下劃線(_)或連字符(-) 變量名稱應包含所有小寫字母和單詞以點(.)分隔 函數名稱有大寫字母且沒有點(CapWords) - variable.name :+1: avg.clicks :-1: avg_Clicks ,avgClicks - FunctionName :+1: CalculateAvgClicks :-1: calculate_avg_clicks , calculateAvgClicks 句法 --- - 最大行長度為80個字元 - 縮進代碼時,請使用兩個空格 - 運算符號前後需保持間距 (=, +,-,<-,等) -- 在使用等號傳遞參數時,前後的空格是可選則的 -- 不要在逗號前放置空格,但始終在逗號後面放置一個空格 ```R # Good tabPrior <- table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaignid"]) total <- sum(x[, 1]) total <- sum(x[1, ]) # Bad tabPrior <- table(df[df$daysFromOpt < 0,"campaignid"]) # 逗號後需要一個空格 tabPrior<- table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaignid"]) # < - 之前需要一個空格 tabPrior<-table(df[df$daysFromOpt < 0, "campaign

利用Markdown來寫部落格

markdown # 利用Markdown來寫部落格 之前在 [**Coggle_完整教學**](https://b10231040.blogspot.com/2018/10/coogle.html) 中曾介紹過 Markdown是一種輕量級標記式語言 使用易讀易寫的純文字格式編寫文件 然後轉換成有效的XHTML(或者HTML)文件 而Coggle就有支援此格式 未來將以相關編輯器來寫之後分享的文章 今天算是測試文章效果 最主要是未來打算開始多分享 __R__ 或是 __VBA__ 相關的文章 目前對於這些軟體使用都是看書爬文自學 所以想利用分享教學文章的過程可以再次整理我所學的 而選擇利用Markdown的另一個原因就是它支援程式碼code的呈現 且特定語言可以有高亮顯示 ▼下圖是我之前學習R語言後所練習的成果 ![enter image description here](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhZQN1bYtR2bKimW1PzamE0OCUNV6JKrv_mzXARe2vvTZWDp5yLZa_9aMoEYKsR6xBxGurWHlgA8sMiF_Cy1EuKKxHvApOkpQMrAV4lL88OPtfwvUYvyhTFGgmLiQKx7DUeOQUzFEw7UmcN/ "CO2_pH_物種分布") ``` R library(ggplot2) library(plotly) (Ka1 <- -14-h.con="" 0.2="" 10="" 4.45="" 4.69="" a1="" a2="" con="" ion="" log10="" mode="markers" name="CO2" p="" ph="" plot_ly="" seq="" type="

Excel_必學函數_VLOOKUP_深入教學

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********** 前言 ********* VLOOKUP可以說是EXCEL中一個非常經典的函數 在學習EXCEL的過程中一定會學習到 網路上的教學也是非常多了 但我今天以一個較特別的方式來講解VLOOKUP的基礎 **********本文********* 說明不分擷取微軟的官方文件 http://bit.ly/2SQOwiu -------------------------------------- VLOOKUP 語法需要四項資訊: 您想要查閱的值,也稱為「查閱值」。 查閱值所在的範圍。請記住,查閱值必須 一律位於範圍的第一欄內 ,VLOOKUP 才能正確運作。例如,如果您的查閱值是位於儲存格 C2 中,您的範圍便應該從 C 開始。 範圍中包含傳回值的欄號。例如,如果您將範圍指定為 B2:D11,您應該將 B 視為第一欄,C 視為第二欄,依此類推。 此外,如果您想要取得大約符合回傳值,可以指定 TRUE,如果想要取得完全符合回傳值,可以指定 FALSE。若您不指定,預設值一律為 TRUE 或稱為大約符合值。 現在將上述內容組合在一起: =VLOOKUP(查閱值, 包含查閱值的範圍, 範圍中包含傳回值的欄號, 可選擇針對大約符合指定 TRUE 或針對完全符合指定 FALSE) -------------------------------------- 簡單說VLOOKUP就是依據要查詢的值 查尋表格範圍內 首欄 的資料回傳所需欄位的對應值 ▼下面是一個範例希望可以幫助大家了解 他也有一個與他正好相反的函數HLOOKUP 查尋表格範圍內 首列 的資料回傳特定列的對應值 ▼大致上差異像下方範例 在使用VLOOKUP時可能會遇到沒有對應數值的時候 ▼這時會回傳#N/A的錯誤 ▼這時候可以使用=IFERROR(檢查對象, 對象錯誤時的處理方式) 然後最後一個參數在使用過程中也要注意 一開始預設值一律為 TRUE 或稱為大約符合值 若要查詢確切 完全符合的查詢值時,應改為 FALSE ▼若是沒有變更像是上面的範例也會有數值回傳 若是為 FALSE的話就不會發生誤

分享_EXCEL應該避開的不佳使用方式

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********** 前言 ********** 今天來講的主題可能不是那麼有趣也不一定是準則 但希望大家可以仔細看看這算是我的一些心得 在這煎熬的期末考中雖然沒時間寫 今天終於結束了 可以將我這幾天在想的寫出來了 ********** 本文 ********** -----------避免使用空格換行--------- 有時候我們可能會將Excel當作一個資料整理的地方 例如像是名單、座位表座位表等有文字輸入使用的 ▲首先要來說的可能是字串使用的應避免使用空格來換行 Excel中有自動換行功能可以將許多資料依照儲存格大小來排序 ▲可以看到我在換行時使用了空格去使得文字呈現我需要的樣式 這時候我會建議應該使用Alt + Enter使得文串換行 ▲結果都一樣但差異在於說我儲存格寬度要是有變動時 以空格作為換行的方式會出現問題 延伸 上一篇文章中有提到說最簡單的字串合併是使用"and符號  & " ▲若是在需要合併字串時又需要換行的畫可以在中間加上CHAR(10) 在點選自動換行即可 ---------- 減少使用合併儲存格 --------- Excel中不像是Word許多時候可能會有數值的計算 ▼若是使用合併儲存時對於後面計算或是功能上會有一些問題發生 ▼對Excel來說有資料的部分只是最初的那一格其他都是空格 我最常使用的解決方式應該是將其合併取消後再填滿 填滿的方式先按Ctrl + G 參照到特殊中的空格 在第一個空格處填寫=XX(上面一格的編號) 在按下Ctrl + Enter ▼方法如下 ---------- 資料建立 ---------- 接下來說的部份是我的一些看法 為了未來資料處理上方便 ▼應減少橫列式的排法 ▼應該使用直欄的方式 今天就先說到這邊想到其他的再補充 最後來推薦一本最近感覺還不錯的工具書