gghalves 的项目扩展与二次开发
2025-06-05 13:42:00作者:柏廷章Berta
项目的基础介绍
gghalves 是一个开源项目,旨在为 ggplot2 提供创建半边图形(half-half plots)的功能。这种图形可以是半边箱线图、小提琴图、点图等,非常适合于将两个相关的图形并排展示,以便于直观比较和分析。
项目的核心功能
该项目主要增加了以下扩展几何对象(geom)到 ggplot2 中:
geom_half_boxplot: 半边箱线图geom_half_violin: 半边小提琴图geom_half_point: 半边点图geom_half_dotplot: 半边点图,特别支持填充和颜色等抖动美学
所有这些几何对象都包含一个 side 参数,允许用户指定是左侧 (l) 还是右侧 (r) 半边。
项目使用了哪些框架或库?
gghalves 项目主要使用 R 语言编写,依赖于流行的数据可视化框架 ggplot2。此外,它可能还利用了一些其他的 R 包来增强其功能和性能,例如 devtools 用于包的构建和文档。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
.Rbuildignore: 指定构建 R 包时应该忽略的文件和目录。.gitignore: 指定 Git 应该忽略的文件和目录。DESCRIPTION: 包的描述文件,包含包的元数据。LICENSE: 包的许可文件。NAMESPACE: R 包的命名空间文件,用于定义和导出函数和数据。README.md: 包的说明文件,通常包含安装和使用说明。man/: 包含了 R 函数的文档。R/: 包含了 R 代码和函数定义。docs/: 可选,通常包含额外的文档文件。vignettes/: 包含了包的示例文档,通常以.Rmd文件格式。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的几何对象:除了已经实现的几种半边图形,还可以添加其他类型的半边图形,比如半边条形图或半边密度图。
- 增强定制化选项:提供更多的参数和选项,允许用户更灵活地自定义图形的样式和布局。
- 优化性能:针对大数据集进行优化,提高图形渲染的效率。
- 增加交互性:考虑集成交互式元素,允许用户通过交互来探索数据。
- 扩展文档和示例:增加更多的文档和示例代码,帮助用户更好地理解和使用 gghalves。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218