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          全動畫演示 100多頁精美商務PPT模板

          <script src="https://lf3-cdn-tos.bytescm.com/obj/cdn-static-resource/tt_player/tt.player.js?v=20160723"></script>

          PPT模板介紹

          100多頁精美幻燈片設計

          PPTX格式文件支持MAC和PC

          所有形狀均為矢量圖形

          40多個xml配色文件

          多種比例規格:16:9、4:3、16:10、A4

          所有的圖形均可調整大小和編輯

          額外贈送矢量圖標500多個

          為每個圖形設置了精美的動畫效果

          PPT模板下載

          https://www.gfxaa.com/681.html (電腦端打開)

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          多朋友還在苦惱自己的PPT太單調,不如試試用漸變來為設計提升些格調。因為一個好的漸變風格設計不僅能使整體的風格非常統一,頁面的內容也會顯得很豐富。

          接下來我們就一起來看一看漸變色在PPT設計當中主要應用于哪些方面?

          1、形狀漸變

          將漸變色運用到形狀中,是PPT中最為常見的運用手法之一。比如,矩形、圓形、三角形以及各種不規則形狀中,以創造出各式各樣的漸變效果。

          圖片來源:https://www.pptstore.net/shangwu_ppt/26873.html

          形狀漸變怎么做呢?雖然形狀不同,但操作方法都是一致的:

          (1)插入形狀。點擊【插入】-【插圖】-【形狀】按鈕,選擇需要的形狀插入。

          (2)編輯頂點。在插入的形狀上單擊右鍵,選擇“編輯頂點”命令,使用鼠標調整每個頂點的位置、幅度等,達到理想的效果(常規形狀可省略此步驟)。

          (3)添加漸變色。選擇形狀,單擊鼠標右鍵,選擇“設置形狀格式”命令,在打開的任務窗格中選中“漸變填充"選項,然后設置漸變顏色。另外形狀輪廓和形狀效果。

          2、文字漸變

          把漸變顏色設置到字體上,可以讓字體的效果更有吸引力。對于文字的漸變使用,在PPT中也是常用的,如圖所示。

          圖片來源于網絡分享,侵刪

          怎么做呢?

          輸入文本,右鍵選擇“設置文字效果格式”,打開“設置形狀格式”窗格,選擇“文本選項-文本填充-漸變填充”選項,然后設置漸變類型、角度、方向、漸變光圈、位置及透明度參數。

          具體參數如下(漸變參數可根據需要進行更改):

          3、圖表漸變

          我們在制作幻燈片的時候,常常會將大量數據通過圖表的方式來表達,但是,圖表如何做得漂亮呢?可以為圖表應用漸變,如圖所示。

          圖片來源于網絡分享,侵刪

          對于圖表漸變,其制作原理與前面的方法是類似的。

          插入圖表之后并選擇圖表或選擇數據系列,然后右鍵,選擇“設置圖表區域格式”或“設置數據系列格式”命令,在打開的任務窗格的“填充”欄中選中“漸變填充”選項,然后設置漸變光圈和顏色值即可,如圖所示。

          能轉換:R圖和統計表轉成發表級的Word、PPT、Excel、HTML、Latex、矢量圖等

          R包export可以輕松的將R繪制的圖和統計表輸出到 Microsoft Office (Word、PowerPoint和Excel)、HTML和Latex中,其質量可以直接用于發表。

          • 你和PPT高手之間,就只差一個iSlide
          • Excel改變了你的基因名,30% 相關Nature文章受影響,NCBI也受波及


          特點

          1. 可以用命令將交互式R圖或ggplot2Latticebase R圖保存到Microsoft Word、Powerpoint或其他各種位圖或矢量格式。
          2. 完全可編輯的Powerpoint矢量格式輸出,支持手動整理繪圖布局。
          3. 統計分析的輸出保存為Excel、Word、PowerPoint、Latex或HTML文檔的表格形式。
          4. 自定義R輸出格式。

          安裝

          export包可以在Windows、Ubuntu和Mac上跨平臺運行。不過有些Mac發行版默認情況下沒有安裝cairo設備,需要自行安裝。如果Mac用戶已安裝XQuartz,這個問題就解決了,它可以從https://www.xquartz.org/免費獲得。

          官方CRAN發布 (以不能用)

          install.packages("export")

          從 Github 安裝 (推薦


          install.packages("officer")
          install.packages("rvg")
          install.packages("openxlsx")
          install.packages("ggplot2")
          install.packages("flextable")
          install.packages("xtable")
          install.packages("rgl")
          install.packages("stargazer")
          install.packages("tikzDevice")
          install.packages("xml2")
          install.packages("broom")
          install.packages("devtools")
          devtools::install_github("tomwenseleers/export")
          


          該包主要包括以下幾種轉換

          • graph2bitmap
          • graph2office
          • graph2vector
          • rgl2bitmap 轉換3D圖
          • table2office
          • table2spreadsheet
          • table2tex
          • graph2bitmap: 將當前R圖保存到bmp文件中
          • graph2png: 將當前R圖保存到png文件中
          • graph2tif: 將當前R圖保存到TIF文件中
          • graph2jpg: 將當前R圖保存為JPEG文件

          使用幫助信息如下

          graph2bitmap(x = NULL, file = "Rplot", fun = NULL, type = c("PNG","JPG", "TIF"),
                  aspectr = NULL, width = NULL, height = NULL, dpi = 300,scaling = 100,
                  font =ifelse(Sys.info()["sysname"] == "Windows", "Arial",
                  "Helvetica")[[1]], bg = "white", cairo = TRUE,
                  tiffcompression = c("lzw", "rle", "jpeg", "zip", "lzw+p", "zip+p"),
                  jpegquality = 99, ...)
          
          • aspectr: 期望縱橫比。如果設置為空,則使用圖形設備的縱橫比。
          • width: 所需寬度(英寸);可以與期望的縱橫比aspectr組合。
          • height: 所需高度(英寸);可以與期望的縱橫比aspectr組合。
          • scaling: 按一定比例縮放寬度和高度。
          • font: PNG和TIFF輸出中標簽所需的字體; Windows系統默認為Arial,其他系統默認為Helvetica。
          • bg: 所需的背景顏色,例如“白色”或“透明”。
          • cairo: 邏輯,指定是否使用Cairographics導出。
          • tiffcompression: 用于TIF文件的壓縮。
          • jpegquality: JPEG壓縮的質量。

          準備開始

          安裝完 export包后,先調用該包

          library(export)
          

          用ggplot2繪圖

          library(ggplot2)
          library(datasets)
          
          x=qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data = iris,
                  color = Species, size = Petal.Width, alpha = I(0.7))
          

          qplot()的意思是快速作圖,利用它可以很方便的創建各種復雜的圖形,其他系統需要好幾行代碼才能解決的問題,用qplot只需要一行就能完成。

          使用半透明的顏色可以有效減少圖形元素重疊的現象,要創建半透明的顏色,可以使用alpha圖形屬性,其值從0(完全透明)到1(完全不透明)。更多ggplot2繪圖見ggplot2高效實用指南 (可視化腳本、工具、套路、配色) (往期教程更有很多生物信息相關的例子)。

          鳶尾花(iris)是數據挖掘常用到的一個數據集,包含150個鳶尾花的信息,每50個取自三個鳶尾花種之一(setosa,versicolourvirginica)。每個花的特征用下面的5種屬性描述萼片長度(Sepal.Length)、萼片寬度(Sepal.Width)、花瓣長度(Petal.Length)、花瓣寬度(Petal.Width)、類(Species)。

          在console里展示數據圖 (長寬比自己調節):

          導出圖形對象

          # 需運行上面的ggplot2繪圖
          # Create a file name
          # 程序會自動加后綴
          filen <- "output_filename" # or
          # filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
          # There are 3 ways to use graph2bitmap():
          ### 1. Pass the plot as an object
          graph2png(x=x, file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          graph2tif(x=x, file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          graph2jpg(x=x, file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          

          導出當前繪圖窗口展示的圖

          ### 2. Get the plot from current screen device
          # 注意這個x,是運行命令,展示圖像
          x
          graph2png(file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          graph2tif(file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          graph2jpg(file=filen, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          

          導出自定義函數輸出的一組圖

          ### 3. Pass the plot as a functio
          plot.fun <- function(){
            print(qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data = iris,
                        color = Species, size = Petal.Width, alpha = 0.7))
          }
          graph2png(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          graph2tif(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          graph2jpg(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height = 5, aspectr=4)
          

          轉換后的圖形:

          與Office系列的交互

          大部分圖的細節修改都是用代碼完成的,不需要后續的修飾;但如果某一些修改比較特異,不具有程序的通用性特征,或實現起來比較困難,就可以考慮后期修改。比如用AI文章用圖的修改和排版。熟悉PPT的,也可以用PPT,這時R的圖導出PPT,就要用到graph2office系列函數了。

          graph2ppt: 將當前R圖保存到Microsoft Office PowerPoint/LibreOffice Impress演示文稿中。

          graph2doc:將當前的R圖保存到Microsoft Office Word/LibreOffice Writer文檔中。

          函數參數展示和解釋

          graph2office(x = NULL, file = "Rplot", fun = NULL, type = c("PPT", "DOC"),
                  append = FALSE, aspectr = NULL, width = NULL, height = NULL,scaling = 100,
                  paper = "auto", orient = ifelse(type[1] == "PPT","landscape", "auto"),
                  margins = c(top = 0.5, right = 0.5, bottom = 0.5, left= 0.5),
                  center = TRUE, offx = 1, offy = 1, upscale = FALSE, vector.graphic = TRUE, ...)
          
          • margins: 預設留白邊距向量。
          • paper: 紙張尺寸——“A5”至“A1”用于Powerpoint導出,或“A5”至“A3”用于Word輸出;默認“auto”自動選擇適合您的圖形的紙張大小。如果圖太大,無法在給定的紙張大小上顯示,則按比例縮小。
          • orient: 所需的紙張方向-“自動”,“縱向”或“橫向”; Word輸出默認為“自動”,Powerpoint默認為“橫向”。
          • vector.graphic: 指定是否以可編輯的向量DrawingML格式輸出。默認值為TRUE,在這種情況下,編輯Powerpoint或Word中的圖形時,可以先對圖形元素進行分組。如果設置為FALSE,則將該圖以300 dpi的分辨率柵格化為PNG位圖格式。(柵(shān)格化,是PS中的一個專業術語,柵格即像素,柵格化即將矢量圖形轉化為位圖。)

          同樣有3種導出方式

          # 需運行上面的ggplot2繪圖
          # Create a file name
          filen <- "output_filename" # or
          # filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
          # There are 3 ways to use graph2office():
          ### 1. Pass the plot as an object
          # 導出圖形對象
          graph2ppt(x=x, file=filen)
          graph2doc(x=x, file=filen, aspectr=0.5)
          ### 2. Get the plot from current screen device
          # 導出當前預覽窗口呈現的圖
          x
          graph2ppt(file=filen, width=9, aspectr=2, append = TRUE)
          graph2doc(file=filen, aspectr=1.7, append =TRUE)
          ### 3. Pass the plot as a function
          # 導出自定義函數輸出的一系列圖
          graph2ppt(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append = TRUE)
          graph2doc(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append = TRUE)
          

          導出到office(ppt和word)中的圖形,是可編輯的:

          其它導出到ppt的例子(設置長寬比)

          graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", aspectr=1.7)
          

          增加第二張同樣的圖,9英寸寬和A4長寬比的幻燈片 (append=T,追加)

          graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=9, aspectr=sqrt(2), append=TRUE)
          

          添加相同圖形的第三張幻燈片,寬度和高度固定

          graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=6, height=5, append=TRUE)
          

          禁用矢量化圖像導出

          graph2ppt(x=x, file=filen, vector.graphic=FALSE, width=9, aspectr=sqrt(2), append = TRUE)
          

          用圖填滿幻燈片

          graph2ppt(x=x, file=filen, margins=0, upscale=TRUE, append=TRUE)
          

          輸出矢量圖

          • graph2svg: 將當前的R圖保存為SVG格式
          • graph2pdf: 將當前的R圖保存為PDF格式
          • graph2eps: 將當前的R圖保存為EPS格式

          函數參數解釋

          graph2vector(x = NULL, file = "Rplot", fun = NULL, type = "SVG",aspectr = NULL,
                  width = NULL, height = NULL, scaling = 100,
                  font = ifelse(Sys.info()["sysname"] == "Windows",
                  "Arial","Helvetica")[[1]], bg = "white", colormodel = "rgb",
                  cairo = TRUE,fallback_resolution = 600, ...)
          
          • fallback_resolution: dpi中的分辨率用于柵格化不支持的矢量圖形。
          #需運行上面的ggplot2繪圖
          # Create a file name
          filen <- "output_filename" # or
          # filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
          # There are 3 ways to use graph2vector():
          ### 1. Pass the plot as an object
          # 導出圖形對象
          graph2svg(x=x, file=filen, aspectr=2, font = "Times New Roman",
                    height = 5, bg = "white")
          graph2pdf(x=x, file=filen, aspectr=2, font = "Arial",
                    height = 5,  bg = "transparent")
          graph2eps(x=x, file=filen, aspectr=2, font = "Arial",
                    height = 5, bg = "transparent")
          # 導出當前預覽窗口呈現的圖
          ### 2. Get the plot from current screen device
          x
          graph2svg(file=filen, aspectr=2, font = "Arial",
                    height = 5, bg = "transparent")
          graph2pdf(file=filen, aspectr=2, font = "Times New Roman",
                    height = 5, bg = "white")
          graph2eps(file=filen, aspectr=2, font = "Times New Roman",
                    height = 5, bg = "white")
          # 導出自定義函數輸出的一系列圖
          ### 3. Pass the plot as a function
          graph2svg(file=filen, fun = plot.fun, aspectr=2, font = "Arial",
                    height = 5, bg = "transparent")
          graph2pdf(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font = "Arial",
                    height = 5, bg = "transparent")
          graph2eps(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font = "Arial",
                    height = 5, bg = "transparent")
          

          轉換3D圖形

          rgl2png: 將當前的rgl 3D圖形保存為PNG格式。

          rgl2bitmap(file = "Rplot", type = c("PNG"))
          
          # Create a file name
          filen <- tempfile("rgl") # or
          # filen <- paste("YOUR_DIR/rgl")
          # Generate a 3D plot using 'rgl'
          x = y = seq(-10, 10, length = 20)
          z = outer(x, y, function(x, y) x^2 + y^2)
          rgl::persp3d(x, y, z, col = 'lightblue')
          # Save the plot as a png
          rgl2png(file = filen)
          # Note that omitting 'file' will save in current directory
          

          生成的3D圖形:

          將生成的3D圖形保存為PNG格式:

          輸出統計結果到表格 table2spreadsheet

          • table2excel: 導出統計輸出到Microsoft Office Excel/ LibreOffice Calc電子表格中的一個表.
          • table2csv:將統計輸出以CSV格式導出到表中(“,”表示值分隔,“。”表示小數)
          • table2csv2: 將統計輸出以CSV格式導出到表中(“;”表示值分隔,”,”表示小數)
          table2spreadsheet(x = NULL, file = "Rtable", type = c("XLS", "CSV",
            "CSV2"), append = FALSE, sheetName = "new sheet", digits = 2,
            digitspvals = 2, trim.pval = TRUE, add.rownames = FALSE, ...)
          
          • sheetName: 一個字符串,給出創建的新工作表的名稱(僅針對type==”XLS”)。它必須是惟一的(不區分大小寫),不受文件中任何現有工作表名稱的影響。
          • digits:除具有p值的列外,要顯示所有列的有效位數的數目。
          • digitspvals:具有p值的列要顯示的有效位數的數目。
          # Create a file name
          filen <- "table_aov" # or
          # filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
          # Generate ANOVA output
          fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data = npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
          x=summary(fit)
          # Save ANOVA table as a CSV
          ### Option 1: pass output as object
          # 輸出對象
          table2csv(x=x,file=filen, digits = 1, digitspvals = 3, add.rownames=TRUE)
          # 屏幕輸出導出到文件
          ### Option 2: get output from console
          summary(fit)
          table2csv(file=filen, digits = 2, digitspvals = 4, add.rownames=TRUE)
          # Save ANOVA table as an Excel
          # Without formatting of the worksheet
          x
          table2excel(file=filen, sheetName="aov_noformatting", digits = 1, digitspvals = 3, add.rownames=TRUE)
          # 更多參數
          # With formatting of the worksheet
          table2excel(x=x,file=filen, sheetName="aov_formated", append = TRUE, add.rownames=TRUE, fontName="Arial", fontSize = 14, fontColour = rgb(0.15,0.3,0.75),  border=c("top", "bottom"), fgFill = rgb(0.9,0.9,0.9), halign = "center", valign = "center", textDecoration="italic")
          

          原始數據的表格:

          轉換格式之后的,在console中的數據:


          文件(csv和excel)中表格數據:

          導出為Word中的表,再也不用復制粘貼調格式了 table2office

          table2ppt: 導出統計輸出到Microsoft Office PowerPoint/ LibreOffice Impress演示文稿中的表

          table2doc: 將統計輸出導出到Microsoft Office Word/ LibreOffice Writer文檔中的表

          table2office(x = NULL, file = "Rtable", type = c("PPT", "DOC"),
            append = FALSE, digits = 2, digitspvals = 2, trim.pval = TRUE,
            width = NULL, height = NULL, offx = 1, offy = 1,
            font = ifelse(Sys.info()["sysname"] == "Windows", "Arial",
            "Helvetica")[[1]], pointsize = 12, add.rownames = FALSE)
          
          # Create a file name
          filen <- "table_aov"
          # filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
          # Generate ANOVA output
          fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data = npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
          # Save ANOVA table as a PPT
          ### Option 1: pass output as object
          x=summary(fit)
          table2ppt(x=x,file=filen, digits = 1, digitspvals = 3, add.rownames =TRUE)
          ### Option 2: get output from console
          summary(fit)
          table2ppt(x=x,file=filen, width=5, font="Times New Roman", pointsize=14, digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames =TRUE) # append table to previous slide
          # Save ANOVA table as a DOC file
          table2doc(x=x,file=filen, digits = 1, digitspvals = 3, add.rownames =TRUE)
          summary(fit)
          table2doc(file=filen, width=3.5, font="Times New Roman", pointsize=14,  digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames =TRUE) # append table at end of document
          

          將表格數據導出到ppt和word中:

          table2tex

          table2html: 導出統計輸出到HTML表。

          table2tex(x = NULL, file = "Rtable", type = "TEX", digits = 2,
            digitspvals = 2, trim.pval = TRUE, summary = FALSE, standAlone = TRUE,
            add.rownames = FALSE, ...)
          

          summary:是否匯總數據文件。

          standAlone:導出的Latex代碼應該是獨立可編譯的,還是應該粘貼到另一個文檔中。

          add.rownames:是否應該將行名添加到表中(在第一列之前插入一列)。

          # Create a file name
          filen <- tempfile(pattern = "table_aov") # or
          # filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
          # Generate ANOVA output
          fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data = npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
          x=summary(fit)
          # Export to Latex in standAlone format
          table2tex(x=x,file=filen,add.rownames = TRUE)
          # Export to Latex to paste in tex document
          summary(fit) # get output from the console
          table2tex(file=filen, standAlone = FALSE,add.rownames = TRUE)
          # Export to HTML
          table2html(x=x,file=filen) # or
          summary(fit) # get output from the console
          table2html(file=filen,add.rownames = TRUE)
          

          導出到html或tex中的表格數據:


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          • 4向量、矩陣的數學運算
          • 5控制結構
          • 6函數及作用域
          • 7認識循環函數lapply和sapply
          • 8分解數據框split和查看對象str
          • 9模擬—隨機數、抽樣、線性模型
          • 1初識ggplot2繪制幾何對象
          • 2圖層的使用—基礎、加標簽、注釋
          • 3工具箱—誤差線、加權數、展示數據分布
          • 4語法基礎
          • 5通過圖層構建圖像
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