how to open pdf file in web browser c# : Search a pdf file for text application control utility html web page azure visual studio R%20Graphics%20Cookbook14-part1019

Figure 6-8. Density curves with adjust set to .25 (red), default value of 1 (black), and 2
Figure 6-9. Left: density curve with wider x limits and a semitransparent fill; right: in
two parts, with geom_density() and geom_line()
To compare the theoretical and observed distributions, you can overlay the density curve
with the histogram. Since the y values for the density curve are small (the area under
the curve always sums to 1), it would be barely visible if you overlaid it on a histogram
without any transformation. To solve this problem, you can scale down the histogram
to match the density curve with the mapping y=..density... Here we’ll add geom_his
togram() first, and then layer geom_density() on top (Figure 6-10):
ggplot(faithful, aes(x=waiting, y=..density..)) +
geom_histogram(fill="cornsilk", colour="grey60", size=.2+
geom_density() +
6.3. Making a Density Curve  |  125
Search a pdf file for text - search text inside PDF file in, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
select text in pdf file; can't select text in pdf file
Search a pdf file for text - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
text searchable pdf file; text searchable pdf
Figure 6-10. Density curve overlaid on a histogram
See Also
See Recipe 6.9 for information on violin plots, which are another way of representing
density curves and may be more appropriate for comparing multiple distributions.
6.4. Making Multiple Density Curves from Grouped Data
You want to make density curves of multiple groups of data.
Use geom_density(), and map the grouping variable to an aesthetic like colour or
fill, as shown in Figure 6-11. The grouping variable must be a factor or character vector.
In the birthwt data set, the desired grouping variable, smoke, is stored as a number, so
we have to convert it to a factor first:
library(MASS) # For the data set
# Make a copy of the data
birthwt1 <- birthwt
# Convert smoke to a factor
birthwt1$smoke <- factor(birthwt1$smoke)
# Map smoke to colour
126  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
C# Word - Search and Find Text in Word
PDF to text, C#.NET convert PDF to images, C#.NET PDF file & pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET rotate PDF pages, C#.NET search text in
pdf text searchable; pdf editor with search and replace text
VB.NET PDF File Compress Library: Compress reduce PDF size in vb.
Embedded print settings. Embedded search index. Bookmarks. Flatten visible layers. VB.NET Demo Code to Optimize An Exist PDF File in Visual C#.NET Project.
select text pdf file; pdf find highlighted text
ggplot(birthwt1, aes(x=bwt, colour=smoke)) + geom_density()
# Map smoke to fill and make the fill semitransparent by setting alpha
ggplot(birthwt1, aes(x=bwt, fill=smoke)) + geom_density(alpha=.3)
Figure 6-11. Left: different line colors for each group; right: different semitransparent fill
colors for each group
To make these plots, the data must all be in one data frame, with one column containing
a categorical variable used for grouping.
For this example, we used the birthwt data set. It contains data about birth weights and
a number of risk factors for low birth weight:
low age lwt race smoke ptl ht ui ftv  bwt
 19 182    2     0   0  0  1   0 2523
 33 155    3     0   0  0  0   3 2551
 20 105    1     1   0  0  0   1 2557
We looked at the relationship between smoke (smoking) and bwt (birth weight in grams).
The value of smoke is either 0 or 1, but since it’s stored as a numeric vector, ggplot()
doesn’t know that it should be treated as a categorical variable. To make it so ggplot()
knows to treat smoke as categorical, we can either convert that column of the data frame
to a factor, or tell ggplot() to treat it as a factor by using factor(smoke) inside of the
aes() statement. For these examples, we converted it to a factor in the data.
Another  method  for  visualizing  the  distributions  is  to  use  facets,  as  shown  in
Figure 6-12. We can align the facets vertically or horizontally. Here we’ll align them
vertically so that it’s easy to compare the two distributions:
6.4. Making Multiple Density Curves from Grouped Data  |  127
C# PDF delete text Library: delete, remove text from PDF file in
option). Description: Delete specified string text that match the search option from PDF file. Parameters: Name, Description, Valid Value.
search pdf documents for text; how to search a pdf document for text
C# PowerPoint - Search and Find Text in PowerPoint
PDF to text, C#.NET convert PDF to images, C#.NET PDF file & pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET rotate PDF pages, C#.NET search text in
pdf find and replace text; select text in pdf reader
Figure 6-12. Left: density curves with facets; right: with different facet labels
ggplot(birthwt1, aes(x=bwt)) + geom_density() + facet_grid(smoke ~ .)
One problem with the faceted graph is that the facet labels are just 0 and 1, and there’s
no label indicating that those values are for smoke. To change the labels, we need to
change the names of the factor levels. First we’ll take a look at the factor levels, then we’ll
assign new factor level names, in the same order:
"0" "1"
library(plyr) # For the revalue function
birthwt1$smoke <- revalue(birthwt1$smoke, c("0"="No Smoke""1"="Smoke"))
Now when we plot it again, it shows the new labels (Figure 6-12, right):
ggplot(birthwt1, aes(x=bwt)) + geom_density() + facet_grid(smoke ~ .)
If you want to see the histograms along with the density curves, the best option is to use
facets, since other methods of visualizing both histograms in a single graph can be
difficult to interpret. To do this, map y=..density.., so that the histogram is scaled
down to the height of the density curves. In this example, we’ll also make the histogram
bars a little less prominent by changing the colors (Figure 6-13):
ggplot(birthwt1, aes(x=bwt, y=..density..)) +
geom_histogram(binwidth=200, fill="cornsilk", colour="grey60", size=.2+
geom_density() +
facet_grid(smoke ~ .)
128  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
C# PDF File Compress Library: Compress reduce PDF size in
size, images size reducing can help to reduce PDF file size effectively. will also take up too much space, glyph file unreferenced can be Embedded search index.
pdf text select tool; how to make a pdf file text searchable
C# PDF replace text Library: replace text in PDF content in
Replace old string by new string in the PDF file. option, The search and replace match rules. Description: Delete specified string text that match the search
search text in pdf image; search a pdf file for text
Figure 6-13. Density curves overlaid on histograms
6.5. Making a Frequency Polygon
You want to make a frequency polygon.
Use geom_freqpoly() (Figure 6-14):
ggplot(faithful, aes(x=waiting)) + geom_freqpoly()
A frequency polygon appears similar to a kernel density estimate curve, but it shows the
same information as a histogram. That is, like a histogram, it shows what is in the data,
whereas a kernel density estimate is just that—an estimate—and requires you to pick
some value for the bandwidth.
Also  like  a  histogram,  you  can  control  the  bin  width  for  the  frequency  polygon
(Figure 6-14, right):
ggplot(faithful, aes(x=waiting)) + geom_freqpoly(binwidth=4)
6.5. Making a Frequency Polygon  |  129
VB.NET PDF replace text library: replace text in PDF content in vb
Replace Text in PDF File. The following coding example illustrates how to perform PDF text replacing function in your VB.NET project, according to search option
text select tool pdf; how to select text in pdf image
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
Name. Description. 13. Page Thumbnails. Navigate PDF document with thumbnails. 14. Text Search. Search text within file by using Ignore case or Whole word search
pdf searchable text; pdf make text searchable
Figure 6-14. Left: a frequency polygon; right: with wider bins
Or, instead of setting the width of each bin directly, you can divide the x range into a
particular number of bins:
# Use 15 bins
binsize <- diff(range(faithful$waiting))/15
ggplot(faithful, aes(x=waiting)) + geom_freqpoly(binwidth=binsize)
See Also
Histograms display the same information, but with bars instead of lines. See Recipe 6.1.
6.6. Making a Basic Box Plot
You want to make a box (or box-and-whiskers) plot.
Use geom_boxplot(), mapping a continuous variable to y and a discrete variable to x
(Figure 6-15):
library(MASS) # For the data set
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) + geom_boxplot()
# Use factor() to convert numeric variable to discrete
130  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
Figure 6-15. A box plot
For this example, we used the birthwt data set from the MASS library. It contains data
about birth weights and a number of risk factors for low birth weight:
low age lwt race smoke ptl ht ui ftv  bwt
 19 182    2     0   0  0  1   0 2523
 33 155    3     0   0  0  0   3 2551
 20 105    1     1   0  0  0   1 2557
In Figure 6-15, the data is divided into groups by race, and we visualize the distributions
of bwt for each group. The value of race is 1, 2, or 3, but since it’s stored as a numeric 
vector, ggplot() doesn’t know how to use it as a grouping variable. To make this work,
we can modify the data frame by converting race to a factor, or tell ggplot() to treat it
as a factor by using factor(race) inside of the aes() statement. In the preceding ex‐
ample, we used factor(race).
A box plot consists of a box and “whiskers.” The box goes from the 25th percentile to
the 75th percentile of the data, also known as the inter-quartile range (IQR). There’s a
line indicating the median, or 50th percentile of the data. The whiskers start from the
edge of the box and extend to the furthest data point that is within 1.5 times the IQR.
If there are any data points that are past the ends of the whiskers, they are considered
outliers and displayed with dots. Figure 6-16 shows the relationship between a histo‐
gram, a density curve, and a box plot, using a skewed data set.
6.6. Making a Basic Box Plot  |  131
Figure 6-16. Box plot compared to histogram and density curve
To change the width of the boxes, you can set width (Figure 6-17, left):
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) + geom_boxplot(width=.5)
Figure 6-17. Left: box plot with narrower boxes; right: with smaller, hollow outlier points
If there are many outliers and there is overplotting, you can change the size and shape
of the outlier points with outlier.size and outlier.shape. The default size is 2 and
the default shape is 16. This will use smaller points, and hollow circles (Figure 6-17,
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) +
geom_boxplot(outlier.size=1.5, outlier.shape=21)
132  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
To make a box plot of just a single group, we have to provide some arbitrary value for
x; otherwise, ggplot() won’t know what x coordinate to use for the box plot. In this
case, we’ll set it to 1 and remove the x-axis tick markers and label (Figure 6-18):
ggplot(birthwt, aes(x=1, y=bwt)) + geom_boxplot() +
theme(axis.title.x = element_blank())
Figure 6-18. Box plot of a single group
The calculation of quantiles works slightly differently from the box
plot() function in base R. This can sometimes be noticeable for small
sample sizes. See ?geom_boxplot for detailed information about how
the calculations differ.
6.7. Adding Notches to a Box Plot
You want to add notches to a box plot to assess whether the medians are different.
Use geom_boxplot() and set notch=TRUE (Figure 6-19):
library(MASS) # For the data set
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) + geom_boxplot(notch=TRUE)
6.7. Adding Notches to a Box Plot  |  133
Figure 6-19. A notched box plot
Notches are used in box plots to help visually assess whether the medians of distributions
differ. If the notches do not overlap, this is evidence that the medians are different.
With this particular data set, you’ll see the following message:
Notch went outside hinges. Try setting notch=FALSE.
This means that the confidence region (the notch) went past the bounds (or hinges) of
one of the boxes. In this case, the upper part of the notch in the middle box goes just
barely outside the box body, but it’s by such a small amount that you can’t see it in the
final output. There’s nothing inherently wrong with a notch going outside the hinges,
but it can look strange in more extreme cases.
6.8. Adding Means to a Box Plot
You want to add markers for the mean to a box plot.
Use stat_summary(). The mean is often shown with a diamond, so we’ll use shape 23
with  a  white  fill.  We’ll  also  make  the  diamond  slightly  larger  by  setting size=3
(Figure 6-20):
134  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
Documents you may be interested
Documents you may be interested