how to open pdf file in web browser c# : Cannot select text in pdf SDK control service wpf azure html dnn R%20Graphics%20Cookbook17-part1022

See Also
For adding regression lines, see Recipes Recipe 5.6 and 5.7.
Lines are often used to indicate summarized information about data. See Recipe 15.17
for more on how to summarize data by groups.
7.4. Adding Line Segments and Arrows
You want to add line segments or arrows to a plot.
Use annotate("segment"). In this example, we’ll use the climate data set and use a
subset of data from the Berkeley source (Figure 7-10):
library(gcookbook) # For the data set
<- ggplot(subset(climate, Source=="Berkeley"), aes(x=Year, y=Anomaly10y)) +
+ annotate("segment", x=1950, xend=1980, y=-.25, yend=-.25)
Figure 7-10. Line segment annotation
It’s possible to add arrowheads or flat ends to the line segments, using arrow() from the
grid package. In this example, we’ll do both (Figure 7-11):
7.4. Adding Line Segments and Arrows  |  155
Cannot select text in pdf - 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
pdf text searchable; search text in pdf image
Cannot select text in pdf - 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
converting pdf to searchable text format; how to select all text in pdf
+ annotate("segment", x=1850, xend=1820, y=-.8, yend=-.95, colour="blue",
size=2, arrow=arrow()) +
annotate("segment", x=1950, xend=1980, y=-.25, yend=-.25,
arrow=arrow(ends="both", angle=90, length=unit(.2,"cm")))
Figure 7-11. Line segments with arrow heads
The default angle is 30, and the default length of the arrowhead lines is 0.2 inches.
If one or both axes are discrete, the x and y positions are such that the categorical items
have coordinate values 1, 2, 3, and so on.
See Also
For more information about the parameters for drawing arrows, load the grid package
and see ?arrow.
7.5. Adding a Shaded Rectangle
You want to add a shaded region.
Use annotate("rect") (Figure 7-12):
library(gcookbook) # For the data set
<- ggplot(subset(climate, Source=="Berkeley"), aes(x=Year, y=Anomaly10y)) +
156  |  Chapter 7: Annotations
C# HTML5 Viewer: Deployment on AzureCloudService
RasterEdge.XDoc.PDF.dll. RasterEdge.XDoc.PDF.HTML5Editor.dll. Or you can select x86 if you use x86 dlls. (The application cannot to work without this node.).
how to search a pdf document for text; how to select text on pdf
C# HTML5 Viewer: Deployment on ASP.NET MVC
RasterEdge.XDoc.PDF.HTML5Editor.dll. When you select x64 and directly run the application, you may get following error. (The application cannot to work without
find text in pdf image; search pdf for text in multiple files
+ annotate("rect", xmin=1950, xmax=1980, ymin=-1, ymax=1, alpha=.1,
Figure 7-12. A shaded rectangle
Each layer is drawn in the order that it’s added to the ggplot object, so in the preceding
example, the rectangle is drawn on top of the line. It’s not a problem in that case, but if
you’d like to have the line above the rectangle, add the rectangle first, and then the line.
Any geom can be used with annotate(), as long as you pass in the proper parameters.
In this case, geom_rect() requires min and max values for x and y.
7.6. Highlighting an Item
You want to change the color of an item to make it stand out.
To highlight one or more items, create a new column in the data and map it to the color.
In this example, we’ll create a new column, hl, and set its value based on the value of
pg <- PlantGrowth                 # Make a copy of the PlantGrowth data
pg$hl <- "no"                     # Set all to "no"
pg$hl[pg$group=="trt2"<- "yes"  # If group is "trt2", set to "yes"
Then we’ll plot it with manually specified colors and with no legend (Figure 7-13):
7.6. Highlighting an Item  |  157
C# PDF: PDF Document Viewer & Reader SDK for Windows Forms
Choose Items", and browse to locate and select "RasterEdge.Imaging open a file dialog and load your PDF document in will be a pop-up window "cannot open your
how to select text in pdf image; pdf text select tool
C# Image: How to Deploy .NET Imaging SDK in Visual C# Applications
RasterEdge.Imaging.MSWordDocx.dll; RasterEdge.Imaging.PDF.dll; in C# Application. Q: Error: Cannot find RasterEdge Right click on projects, and select properties.
text select tool pdf; cannot select text in pdf file
ggplot(pg, aes(x=group, y=weight, fill=hl)) + geom_boxplot() +
scale_fill_manual(values=c("grey85""#FFDDCC"), guide=FALSE)
Figure 7-13. Highlighting one item
If you have a small number of items, as in this example, instead of creating a new column
you could use the original one and specify the colors for every level of that variable. For
example, the following code will use the group column from PlantGrowth and manually
set the colors for each of the three levels. The result will appear the same as with the
preceding code:
ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight, fill=group)) + geom_boxplot() +
scale_fill_manual(values=c("grey85""grey85""#FFDDCC"), guide=FALSE)
See Also
See Chapter 12 for more information about specifying colors.
For more information about removing the legend, see Recipe 10.1.
158  |  Chapter 7: Annotations
GIF to PNG Converter | Convert GIF to PNG, Convert PNG to GIF
Imaging SDK; Save the converted list in memory if you cannot convert at Select "Convert to PNG"; Select "Start" to start conversion procedure; Select "Save" to
pdf text search tool; pdf text search
C# PowerPoint: Document Viewer Creating in Windows Forms Project
You can select a PowerPoint file to be loaded into the WinViewer control. is not supported by WinViewer control, there will prompt a window "cannot open your
pdf select text; how to make pdf text searchable
7.7. Adding Error Bars
You want to add error bars to a graph.
Use geom_errorbar and map variables to the values for ymin and ymax. Adding the error
bars is done the same way for bar graphs and line graphs, as shown in Figure 7-14 (notice
that default y range is different for bars and lines, though):
library(gcookbook) # For the data set
# Take a subset of the cabbage_exp data for this example
ce <- subset(cabbage_exp, Cultivar == "c39")
# With a bar graph
ggplot(ce, aes(x=Date, y=Weight)) +
geom_bar(fill="white", colour="black") +
geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se, ymax=Weight+se), width=.2)
# With a line graph
ggplot(ce, aes(x=Date, y=Weight)) +
geom_line(aes(group=1)) +
geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se, ymax=Weight+se), width=.2)
Figure 7-14. Left: error bars on a bar graph; right: on a line graph
In this example, the data already has values for the standard error of the mean (se),
which we’ll use for the error bars (it also has values for the standard deviation, sd, but
we’re not using that here):
7.7. Adding Error Bars  |  159
C# Image: Create C#.NET Windows Document Image Viewer | Online
DeleteAnnotation: Delete all selected text or graphical annotations. You can select a file to be loaded into the there will prompt a window "cannot open your
find and replace text in pdf; search pdf for text in multiple files
C# Image: How to Use C# Code to Capture Document from Scanning
installed on the client as browsers cannot interface directly a multi-page document (including PDF, TIFF, Word Select Fill from the Dock property located in
text searchable pdf; how to select text in pdf image
Cultivar Date Weight        sd  n         se
c39  d16   3.18 0.9566144 10 0.30250803
c39  d20   2.80 0.2788867 10 0.08819171
c39  d21   2.74 0.9834181 10 0.31098410
To  get  the  values  for ymax  and ymin,  we  took  the  y  variable, Weight,  and  added/
subtracted se.
We also specified the width of the ends of the error bars, with width=.2. It’s best to play
around with this to find a value that looks good. If you don’t set the width, the error bars
will be very wide, spanning all the space between items on the x-axis.
For a bar graph with groups of bars, the error bars must also be dodged; otherwise, they’ll
have the exact same x coordinate and won’t line up with the bars. (See Recipe 3.2 for
more information about grouped bars and dodging.)
We’ll work with the full cabbage_exp data set this time:
Cultivar Date Weight        sd  n         se
c39  d16   3.18 0.9566144 10 0.30250803
c39  d20   2.80 0.2788867 10 0.08819171
c39  d21   2.74 0.9834181 10 0.31098410
c52  d16   2.26 0.4452215 10 0.14079141
c52  d20   3.11 0.7908505 10 0.25008887
c52  d21   1.47 0.2110819 10 0.06674995
The default dodge width for geom_bar() is 0.9, and you’ll have to tell the error bars to
be dodged the same width. If you don’t specify the dodge width, it will default to dodging
by  the  width  of  the  error  bars,  which  is  usually  less  than  the  width  of  the  bars
(Figure 7-15):
# Bad: dodge width not specified
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar)) +
geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se, ymax=Weight+se),
position="dodge", width=.2)
# Good: dodge width set to same as bar width (0.9)
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar)) +
geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se, ymax=Weight+se),
position=position_dodge(0.9), width=.2)
160  |  Chapter 7: Annotations
C# Word: How to Create C# Word Windows Viewer with .NET DLLs
and browse to find and select RasterEdge.XDoc control, there will prompt a window "cannot open your powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
how to select all text in pdf; converting pdf to searchable text format
C# Excel: View Excel File in Window Document Viewer Control
Items", and browse to find & select WinViewer DLL; there will prompt a window "cannot open your powerful & profession imaging controls, PDF document, image
convert pdf to searchable text online; pdf text select tool
Figure 7-15. Left: error bars on a grouped bar graph without dodging width specified;
right: with dodging width specified
Notice that we used position="dodge", which is shorthand for posi
tion=position_dodge(), in the first version. But to pass a specific val‐
ue, we have to spell it out, as in position_dodge(0.9).
For line graphs, if the error bars are a different color than the lines and points, you should
draw the error bars first, so that they are underneath the points and lines. Otherwise
the error bars will be drawn on top of the points and lines, which won’t look right.
Additionally, you should dodge all the geometric elements so that they will align with
the error bars, as shown in Figure 7-16:
pd <- position_dodge(.3)  # Save the dodge spec because we use it repeatedly
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, colour=Cultivar, group=Cultivar)) +
geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se, ymax=Weight+se),
width=.2, size=0.25, colour="black", position=pd) +
geom_line(position=pd) +
geom_point(position=pd, size=2.5)
# Thinner error bar lines with size=0.25, and larger points with size=2.5
Notice that we set colour="black" to make the error bars black; otherwise, they would
inherit colour. We also made sure the Cultivar was used as a grouping variable by
mapping it to group.
7.7. Adding Error Bars  |  161
Figure 7-16. Error bars on a line graph, dodged so they don’t overlap
When a discrete variable is mapped to an aesthetic like colour or fill (as in the case
of the bars), that variable is used for grouping the data. But by setting the colour of the
error bars, we made it so that the variable for colour was not used for grouping, and we
needed some other way to inform ggplot() that the two data entries at each x were in
different groups so that they would be dodged.
See Also
See Recipe 3.2 for more about creating grouped bar graphs, and Recipe 4.3 for more
about creating line graphs with multiple lines.
See Recipe 15.18 for calculating summaries with means, standard deviations, standard
errors, and confidence intervals.
See Recipe 4.9 for adding a confidence region when the data has a higher density along
the x-axis.
7.8. Adding Annotations to Individual Facets
You want to add annotations to each facet in a plot.
Create a new data frame with the faceting variable(s), and a value to use in each facet.
Then use geom_text() with the new data frame (Figure 7-17):
162  |  Chapter 7: Annotations
# The base plot
<- ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) + geom_point() + facet_grid(. ~ drv)
# A data frame with labels for each facet
f_labels <- data.frame(drv = c("4""f""r"), label = c("4wd""Front""Rear"))
+ geom_text(x=6, y=40, aes(label=label), data=f_labels)
# If you use annotate(), the label will appear in all facets
+ annotate("text", x=6, y=42, label="label text")
Figure 7-17. Top: different annotations in each  facet; bottom: the same annotation in
each facet
This method can be used to display information about the data in each facet, as shown
in Figure 7-18. For example, in each facet we can show linear regression lines, the formula
for each line, and the r
value (). To do this, we’ll write a function that takes a data frame
and returns another data frame containing a string for a regression equation, and a string
for the r
value. Then we’ll use ddply() to apply that function to each group of the data:
7.8. Adding Annotations to Individual Facets  |  163
# This function returns a data frame with strings representing the regression
# equation, and the r^2 value
# These strings will be treated as R math expressions
lm_labels <- function(dat) {
mod <- lm(hwy ~ displ, data=dat)
formula <- sprintf("italic(y) == %.2f %+.2f * italic(x)",
round(coef(mod)[1], 2), round(coef(mod)[2], 2))
<- cor(dat$displ, dat$hwy)
r2 <- sprintf("italic(R^2) == %.2f", r^2)
data.frame(formula=formula, r2=r2, stringsAsFactors=FALSE)
library(plyr) # For the ddply() function
labels <- ddply(mpg, "drv", lm_labels)
drv                              formula                  r2
4 italic(y) == 30.68 -2.88 * italic(x) italic(R^2) == 0.65
f italic(y) == 37.38 -3.60 * italic(x) italic(R^2) == 0.36
r italic(y) == 25.78 -0.92 * italic(x) italic(R^2) == 0.04
# Plot with formula and R^2 values
+ geom_smooth(method=lm, se=FALSE) +
geom_text(x=3, y=40, aes(label=formula), data=labels, parse=TRUE, hjust=0+
geom_text(x=3, y=35, aes(label=r2), data=labels, parse=TRUE, hjust=0)
Figure 7-18. Annotations in each facet with information about the data
We needed to write our own function here because generating the linear model and
extracting the coefficients requires operating on each subset data frame directly. If you
just want to display the r
values, it’s possible to do something simpler, by using ddply()
with the summarise() function and then passing additional arguments for summarise():
164  |  Chapter 7: Annotations
Documents you may be interested
Documents you may be interested