lattice

add the same density curve to a plot in R

我与影子孤独终老i 提交于 2020-05-28 07:03:12
问题 I was wondering how I could add the same density curve to an xyplot() from lattice package in R ( see reproducible code below )? library(lattice) xyplot((1:32*.01)~wt|gear , data = mtcars) lines(density(rnorm(1e3, 3.5))) # add this to all plot panes in `xyplot` above 回答1: We could use layer library(lattice) library(latticeExtra) foo <- xyplot((1:32*.01)~wt|gear , data = mtcars) foo + layer(panel.densityplot(rnorm(1e3, 3.5), plot.points = FALSE)) 来源: https://stackoverflow.com/questions

add the same density curve to a plot in R

谁说我不能喝 提交于 2020-05-28 07:02:45
问题 I was wondering how I could add the same density curve to an xyplot() from lattice package in R ( see reproducible code below )? library(lattice) xyplot((1:32*.01)~wt|gear , data = mtcars) lines(density(rnorm(1e3, 3.5))) # add this to all plot panes in `xyplot` above 回答1: We could use layer library(lattice) library(latticeExtra) foo <- xyplot((1:32*.01)~wt|gear , data = mtcars) foo + layer(panel.densityplot(rnorm(1e3, 3.5), plot.points = FALSE)) 来源: https://stackoverflow.com/questions

adding different curves to plots in R

谁说胖子不能爱 提交于 2020-05-28 06:44:17
问题 I know I can add the same curve to each plot pane as a layer using lattice and latticeExtra R packages ( see blow ). But suppose we wanted to add different curves to each plot pane. For example, in the below example, I wonder how to add v1 only to the top plot , v2 to the bottom-left plot , and v3 to the bottom-right plot? library(lattice) library(latticeExtra) set.seed(24) v1 <- density(rnorm(1e3, 3.5)) v2 <- density(rnorm(1e3, 3)) v3 <- density(rnorm(1e3, 2.75)) foo <- xyplot((1:32*.01)~wt

adding different curves to plots in R

╄→尐↘猪︶ㄣ 提交于 2020-05-28 06:42:12
问题 I know I can add the same curve to each plot pane as a layer using lattice and latticeExtra R packages ( see blow ). But suppose we wanted to add different curves to each plot pane. For example, in the below example, I wonder how to add v1 only to the top plot , v2 to the bottom-left plot , and v3 to the bottom-right plot? library(lattice) library(latticeExtra) set.seed(24) v1 <- density(rnorm(1e3, 3.5)) v2 <- density(rnorm(1e3, 3)) v3 <- density(rnorm(1e3, 2.75)) foo <- xyplot((1:32*.01)~wt

VASP学习笔记--简单的VASP运行实例:CrI3做非磁的优化

血红的双手。 提交于 2020-05-09 09:03:22
一、总体思路 1)写入INCAR; 2)写入POSCAR,就是坐标文件; 3)写入KPOINTS文件,就是K点的选择; 4)写入POTCAR,写入POTCAR(找到势文件,然后按照POSCAR中的元素顺序把Cr和I元素的POTCAR写在一起) 命令如下:(会生成一个POTCAR的势文件) cat Cr/POTCAR>>POTCAR cat I/POTCAR>>POTCAR 提交脚本,运行。 二、POSCAR的生成 1.从 晶体库 中下载POSCAR文件或者先下载CIF文件在用 VEST软件 转换成POSCAR文件: https://www.materialsproject.org/ http://aflowlib.org/ http://www.oqmd.org/ 2.查到这个物质结构的文献,可从Gemlin和贝尔斯坦数据库得到文献的信息, 然后看这篇文章的 Supporting Information ,就能找到cif文件了。 3.我们需要得到VASP里计算CrI3所需的POSCAR,主要是晶格的基矢(原胞的三边)和基元中每个原子的位置。 一种方法是手写,根据实验上得到的晶格常数,如 Rhombohedral 惯用晶胞中的 a 和 c 值,去计算得到POSCAR里所需的各个数值。 不过这操作起来可能不太容易。另一种方法就是 用已知的,同样的结构的晶格的 POSCAR

Xilinx原语学习之时钟资源相关原语

喜你入骨 提交于 2020-04-30 01:44:56
一直来,都是使用Vivado中自带的GMIItoRGMII IP核来完成GMII转RGMII的功能;尽管对GMII及RGMII协议都有一定的了解,但从没用代码实现过其功能。由于使用IP时,会涉及到MDIO配置IP寄存器的问题,觉得麻烦。因此决定用代码实现GMII转RGMII的功能。 参考Lattice的开源代码,进行移植。移植后在Vivado中进行编译时没有问题,但一旦进行实现(Implementation)时就会有如下错误: [Place 30-574] Poor placement for routing between an IO pin and BUFG. 实在纳闷,于是深入挖掘原因。 从编译的原理图来看,rgmii_rclk在输入端已被Vivado自动添加了一个IBUF以及BUFG;通过Vivado中的Synthesis的Settings,取消自动添加BUFG的选项;再实现时没有错误了,且可以生成bit文件;但时序严重不满足。 查看之前使用GMIItoRGMII的IP工程中的Schematic,发现rgmii_rclk输入后添加了三个原语模块:IBUF、BUFR以及BUFG。其中IBUF是在信号输入端处添加了,BUFR是紧跟着IBUF,然后其输出的信号被内部的D触发器所使用,其中有一路直接连接到BUFG,然后通过BUFG输出到管脚(作为GMII的时钟输出)。 藉此机会

低调,中国的FPGA到底有多强?

﹥>﹥吖頭↗ 提交于 2020-04-27 17:21:43
前言:如果说,还有一种元器件贸易职业是有危险性的,那就是从事禁运芯片贸易;如果说这种禁运芯片里什么产品最昂贵,那一定是宇航级抗辐射FPGA。据公开资料,被美国FBI盯上和列入黑名单,并被处以各种责罚的中国人至少超过了100人。可以说,FPGA就是一个国家在芯片领域里展示肌肉的最炫黑科技! FPGA的由来 每一个看来很成功的新事物,从诞生到发展壮大都不可避免地经历过艰难的历程,FPGA也不例外。FPGA的概念一开始是Lattice公司提出来的,由于战略失误,差点放弃了这一市场。而在1985年,Xilinx公司推出了全球第一款FPGA产品XC2064——采用2μm工艺,包含64个逻辑模块和85000个晶体管,门数量不超过1000个,这是典型的“丑小鸭”。 FPGA对半导体产业最大的贡献莫过于创立了无生产线(Fabless)模式,第一颗FPGA是在日本精工公司(Seiko)诞生的。后来,FPGA不但可以做逻辑功能,还可以做高速计算功能,更可以缩短生产芯片55%的时间,于是FPGA在90年代开始爆发,尤其在军工和航天高科技领域,其优势得到了进一步发挥。 FPGA的现状 全世界都知道,FPGA巨头们扎堆在美国,FPGA最强的公司有,Xilinx,Altera,Lattice,Actel,Atmel,Avago,Cypress等,各自都有自己的独门秘密武器。其中Xilinx是全球FPGA的霸主

FPGA工作原理与简介

落爺英雄遲暮 提交于 2020-03-27 10:55:09
3 月,跳不动了?>>> 如前所述,FPGA是在PAL、GAL、EPLD、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现的,即解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路有限的缺点。 由于FPGA需要被反复烧写,它实现组合逻辑的基本结构不可能像ASIC那样通过固定的与非门来完成,而只能采用一种易于反复配置的结构。查找表可以很好地满足这一要求,目前主流FPGA都采用了基于SRAM工艺的查找表结构,也有一些军品和宇航级FPGA采用Flash或者熔丝与反熔丝工艺的查找表结构。通过烧写文件改变查找表内容的方法来实现对FPGA的重复配置。 根据数字电路的基本知识可以知道,对于一个 n 输入的逻辑运算,不管是与或非运算还是异或运算等等,最多只可能存在 2n 种结果。所以如果事先将相应的结果存放于一个存贮单元,就相当于实现了与非门电路的功能。FPGA的原理也是如此,它通过烧写文件去配置查找表的内容,从而在相同的电路情况下实现了不同的逻辑功能。 查找表(Look-Up-Table)简称为LUT,LUT本质上就是一个RAM。目前FPGA中多使用4输入的LUT,所以每一个LUT可以看成一个有4位地址线的 的RAM。 当用户通过原理图或HDL语言描述了一个逻辑电路以后,PLD/FPGA开发软件会自动计算逻辑电路的所有可能结果,并把真值表(即结果

详解FPGA典型结构图

半腔热情 提交于 2020-03-23 10:54:22
3 月,跳不动了?>>> 基于LUT的FPGA具有很高的集成度,其器件密度从数万门到数千万门不等,可以完成极其复杂的时序与逻辑组合的逻辑电路功能,因此其适用于高速、高密度的高端数字逻辑电路设计领域。其组成部分主要有可编程输入/输出单元、基本可编程逻辑单元、内嵌SRAM、丰富的布线资源、底层嵌入功能单元、内嵌专用单元等。FPGA的主要设计和生产厂家有赛灵思、Altera、Lattice、Actel、Atmel和QuickLogic等,其中最大的是美国赛灵思公司,在可编程市场中占有50%以上的份额,比其他所有竞争对手市场份额的总和还多。 FPGA是由存放在片内RAM中的程序来设置其工作状态的,因此,工作时需要对片内的RAM进行编程。用户可以根据不同的配置模式,采用不同的编程方式。 目前,FPGA市场占有率最高的两大公司——赛灵思公司和Altera生产的FPGA都是基于SRAM工艺的,需要在使用时外接一个片外存储器以保存程序。上电时,FPGA将外部存储器中的数据读入片内RAM,完成配置后,进入工作状态;掉电后SRAM存储的数据丢失,内部逻辑消失。这样,FPGA能反复使用,且无须专门的FPGA编程器,只需配备一片存储代码的FLASH存储器即可。 Actel、QuickLogic等公司还提供反熔丝技术的FPGA,它具有抗辐射、耐高低温、低功耗和速度快等优点,在军品和航空航天领域中应用较多

Getting “npc” coordinates of ggplot2 grob

可紊 提交于 2020-03-23 08:20:08
问题 The grid package used for generating graphics in the R language uses so-called "normal parent coordinates" ( npc ) to position graphical objects (" grobs "). Is it possible to get the npc coordinates of a ggplot2 grob ? This would be of major help for drawing lines (for connecting data points) across facets (ggplot, drawing line between points across facets contains a solution, but this is very hard to follow for beginners) library(ggplot2) library(grid) # Generate some sample data df <- data