how to open pdf file in web browser c# : Search pdf files for text programmatically Library application component html .net mvc R%20Graphics%20Cookbook15-part1020

library(MASS) # For the data set
ggplot(birthwt, aes(x=factor(race), y=bwt)) + geom_boxplot() +
stat_summary(fun.y="mean", geom="point", shape=23, size=3, fill="white")
Figure 6-20. Mean markers on a box plot
The horizontal line in the middle of a box plot displays the median, not the mean. For
data that is normally distributed, the median and mean will be about the same, but for
skewed data these values will differ.
6.9. Making a Violin Plot
You want to make a violin plot to compare density estimates of different groups.
Use geom_violin() (Figure 6-21):
library(gcookbook) # For the data set
# Base plot
<- ggplot(heightweight, aes(x=sex, y=heightIn))
+ geom_violin()
6.9. Making a Violin Plot  |  135
Search pdf files for text programmatically - 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
how to select text in a pdf; pdf select text
Search pdf files for text programmatically - 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
search text in multiple pdf; convert pdf to searchable text
Figure 6-21. A violin plot
Violin plots are a way of comparing multiple data distributions. With ordinary density
curves, it is difficult to compare more than just a few distributions because the lines
visually interfere with each other. With a violin plot, it’s easier to compare several dis‐
tributions since they’re placed side by side.
A violin plot is a kernel density estimate, mirrored so that it forms a symmetrical shape.
Traditionally, they also have narrow box plots overlaid, with a white dot at the median,
as shown in Figure 6-22. Additionally, the box plot outliers are not displayed, which we
do by setting outlier.colour=NA.:
+ geom_violin() + geom_boxplot(width=.1, fill="black", outlier.colour=NA) +
stat_summary(fun.y=median, geom="point", fill="white", shape=21, size=2.5)
In this example we layered the objects from the bottom up, starting with the violin, then
the box plot, then the white dot at the median, which is calculated using stat_summa
The default range goes from the minimum to maximum data values; the flat ends of the
violins are at the extremes of the data. It’s possible to keep the tails, by setting trim=FALSE
(Figure 6-23):
+ geom_violin(trim=FALSE)
By default, the violins are scaled so that the total area of each one is the same (if
trim=TRUE, then it scales what the area would be including the tails). Instead of equal
areas, you can use scale="count" to scale the areas proportionally to the number of
observations in each group (Figure 6-24). In this example, there are slightly fewer fe‐
males than males, so the f violin is slightly narrower:
136  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
C# PDF File Compress Library: Compress reduce PDF size in
TIFF files compression and decompression method and Image files compression and images size reducing can help to reduce PDF file size Embedded search index.
find and replace text in pdf file; how to search pdf files for text
C# Create PDF Library SDK to convert PDF from other file formats
a PDF document in C#.NET using this PDF document creating toolkit, if you need to add some text and draw Create PDF Document from Existing Files Using C#.
find and replace text in pdf; searching pdf files for text
Figure 6-22. A violin plot with box plot overlaid on it
Figure 6-23. A violin plot with tails
# Scaled area proportional to number of observations
+ geom_violin(scale="count")
To change the amount of smoothing, use the adjust parameter, as described in
Recipe 6.3. The default value is 1; use larger values for more smoothing and smaller
values for less smoothing (Figure 6-25):
6.9. Making a Violin Plot  |  137
.NET PDF Document Viewing, Annotation, Conversion & Processing
Merge, split PDF files. Insert, delete PDF pages. Read PDF metadata. Search text content inside PDF. Edit, remove images from PDF. Add, edit, delete links.
how to select text on pdf; how to select all text in pdf
VB.NET PDF - Convert CSV to PDF
C#.NET rotate PDF pages, C#.NET search text in PDF to batch convert multiple RTF files to adobe PDF files. are able to convert RTF to PDF programmatically with VB
search pdf for text; converting pdf to searchable text format
Figure 6-24. Violin plot with area proportional to number of observations
# More smoothing
+ geom_violin(adjust=2)
# Less smoothing
+ geom_violin(adjust=.5)
Figure 6-25. Left: violin plot with more smoothing; right: with less smoothing
See Also
To create a traditional density curve, see Recipe 6.3.
To use different point shapes, see Recipe 4.5.
138  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
C# PowerPoint - PowerPoint Creating in C#.NET
to Create New PowerPoint File and Load PowerPoint from Other Files. searchable and can be fully populated with editable text and graphics programmatically.
search multiple pdf files for text; find text in pdf files
C# Word - Word Creating in C#.NET
Users How to Create New Word File and Load Word from Other Files. is searchable and can be fully populated with editable text and graphics programmatically.
how to make a pdf document text searchable; search text in pdf using java
6.10. Making a Dot Plot
You want to make a Wilkinson dot plot, which shows each data point.
Use geom_dotplot(). For this example (Figure 6-26), we’ll use a subset of the coun
tries data set:
library(gcookbook) # For the data set
countries2009 <- subset(countries, Year==2009 & healthexp>2000)
<- ggplot(countries2009, aes(x=infmortality))
+ geom_dotplot()
Figure 6-26. A dot plot
This kind of dot plot is sometimes called a Wilkinson dot plot. It’s different from the
Cleveland dot plots shown in Recipe 3.10. In these dot plots, the placement of the bins
depends on the data, and the width of each dot corresponds to the maximum width of
each bin. The maximum bin size defaults to 1/30 of the range of the data, but it can be
changed with binwidth.
By default, geom_dotplot() bins the data along the x-axis and stacks on the y-axis. The
dots are stacked visually, and for reasons related to technical limitations of ggplot2, the
resulting graph has y-axis tick marks that aren’t meaningful. The y-axis labels can be
removed by using scale_y_continuous(). In this example, we’ll also use geom_rug()
to show exactly where each data point is (Figure 6-27):
6.10. Making a Dot Plot  |  139
C# Word - Word Create or Build in C#.NET
C#.NET using this Word document creating toolkit, if you need to add some text and draw Create Word Document from Existing Files Using C#. Create Word From PDF.
how to search text in pdf document; search pdf files for text programmatically
VB.NET Create PDF Library SDK to convert PDF from other file
Create writable PDF file from text (.txt) file in VB.NET project. Load PDF from stream programmatically in VB.NET.
how to select all text in pdf file; how to select text in pdf
+ geom_dotplot(binwidth=.25+ geom_rug() +
scale_y_continuous(breaks=NULL+   # Remove tick markers
theme(axis.title.y=element_blank()) # Remove axis label
Figure 6-27. Dot plot with no y labels, max bin size of .25, and a rug showing each data
You may notice that the stacks aren’t regularly spaced in the horizontal direction. With
the default dotdensity binning algorithm, the position of each stack is centered above
the set of data points that it represents. To use bins that are arranged with a fixed, regular
spacing, like a histogram, use method="histodot". In Figure 6-28, you’ll notice that the
stacks aren’t centered above the data:
+ geom_dotplot(method="histodot", binwidth=.25+ geom_rug() +
scale_y_continuous(breaks=NULL+ theme(axis.title.y=element_blank())
Figure 6-28. Dot plot with histodot (fixed-width) binning
The dots can also be stacked centered, or centered in such a way that stacks with even
and odd quantities stay aligned. This can by done by setting stackdir="center" or
stackdir="centerwhole", as illustrated in Figure 6-29:
+ geom_dotplot(binwidth=.25, stackdir="center")
scale_y_continuous(breaks=NULL+ theme(axis.title.y=element_blank())
+ geom_dotplot(binwidth=.25, stackdir="centerwhole")
scale_y_continuous(breaks=NULL+ theme(axis.title.y=element_blank())
140  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
Figure 6-29. Left: dot plot with stackdir="center”; right: with stackdir="centerwhole”
See Also
Leland Wilkinson, “Dot Plots,” The American Statistician 53 (1999): 276–281, http://
6.11. Making Multiple Dot Plots for Grouped Data
You want to make multiple dot plots from grouped data.
To compare multiple groups, it’s possible to stack the dots along the y-axis, and group
them along the x-axis, by setting binaxis="y". For this example, we’ll use the height
weight data set (Figure 6-30):
library(gcookbook) # For the data set
ggplot(heightweight, aes(x=sex, y=heightIn)) +
geom_dotplot(binaxis="y", binwidth=.5, stackdir="center")
Dot plots are sometimes overlaid on box plots. In these cases, it may be helpful to make
the dots hollow and have the box plots not show outliers, since the outlier points will be
shown as part of the dot plot (Figure 6-31):
ggplot(heightweight, aes(x=sex, y=heightIn)) +
geom_boxplot(outlier.colour=NA, width=.4) +
geom_dotplot(binaxis="y", binwidth=.5, stackdir="center", fill=NA)
It’s also possible to show the dot plots next to the box plots, as shown in Figure 6-32.
This requires using a bit of a hack, by treating the x variable as a numeric variable and
subtracting or adding a small quantity to shift the box plots and dot plots left and right.
6.11. Making Multiple Dot Plots for Grouped Data  |  141
Figure 6-30. Dot plot of multiple groups, binning along the y-axis
Figure 6-31. Dot plot overlaid on box plot
142  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
Figure 6-32. Dot plot next to box plot
When the x variable is treated as numeric you must also specify the group, or else the
data will be treated as a single group, with just one box plot and dot plot. Finally, since
the x-axis is treated as numeric, it will by default show numbers for the x-axis tick labels;
they must be modified with scale_x_continuous() to show x tick labels as text corre‐
sponding to the factor levels:
ggplot(heightweight, aes(x=sex, y=heightIn)) +
geom_boxplot(aes(x=as.numeric(sex) + .2, group=sex), width=.25+
geom_dotplot(aes(x=as.numeric(sex) - .2, group=sex), binaxis="y",
binwidth=.5, stackdir="center") +
6.12. Making a Density Plot of Two-Dimensional Data
You want to plot the density of two-dimensional (2D) data.
Use stat_density2d(). This makes a 2D kernel density estimate from the data. First
we’ll plot the density contour along with the data points (Figure 6-33, left):
# The base plot
<- ggplot(faithful, aes(x=eruptions, y=waiting))
+ geom_point() + stat_density2d()
6.12. Making a Density Plot of Two-Dimensional Data  |  143
It’s also possible to map the height of the density curve to the color of the contour lines,
by using ..level.. (Figure 6-33, right):
# Contour lines, with "height" mapped to color
+ stat_density2d(aes(colour=..level..))
Figure 6-33. Left: points and density contour; right: with ..level.. mapped to color
The two-dimensional kernel density estimate is analogous to the one-dimensional den‐
sity estimate generated by stat_density(), but of course, it needs to be viewed in a
different way. The default is to use contour lines, but it’s also possible to use tiles and
map the density estimate to the fill color, or to the transparency of the tiles, as shown
in Figure 6-34:
# Map density estimate to fill color
+ stat_density2d(aes(fill=..density..), geom="raster", contour=FALSE)
# With points, and map density estimate to alpha
+ geom_point() +
stat_density2d(aes(alpha=..density..), geom="tile", contour=FALSE)
We used geom="raster" in the first of the preceding examples and
geom="tile" in the second. The main difference is that the raster geom
renders more efficiently than the tile geom. In theory they should appear
the same, but in practice they often do not. If you are writing to a PDF
file, the appearance depends on the PDF viewer. On some viewers, when
tile is used there may be faint lines between the tiles, and when ras
ter is used the edges of the tiles may appear blurry (although it doesn’t
matter in this particular case).
144  |  Chapter 6: Summarized Data Distributions
Documents you may be interested
Documents you may be interested