how to open pdf file on button click in c# : Search text in multiple pdf control software platform web page windows winforms web browser R%20Graphics%20Cookbook28-part1034

Add a column that categorizes the y values, then map that column to fill. In this
example, we’ll first categorize the values as positive or negative:
library(gcookbook) # For the data set
cb <- subset(climate, Source=="Berkeley")
cb$valence[cb$Anomaly10y >= 0<- "pos"
cb$valence[cb$Anomaly10y < 0 <- "neg"
Source Year Anomaly1y Anomaly5y Anomaly10y Unc10y valence
Berkeley 1800        NA        NA     -0.435  0.505     neg
Berkeley 1801        NA        NA     -0.453  0.493     neg
Berkeley 1802        NA        NA     -0.460  0.486     neg
Berkeley 2002        NA        NA      0.856  0.028     pos
Berkeley 2003        NA        NA      0.869  0.028     pos
Berkeley 2004        NA        NA      0.884  0.029     pos
Once we’ve categorized the values as positive or negative, we can make the plot, mapping
valence to the fill color, as shown in Figure 12-13:
ggplot(cb, aes(x=Year, y=Anomaly10y)) +
geom_area(aes(fill=valence)) +
geom_line() +
Figure  12-13. Mapping  valence  to fill  color—notice  the  red  area  under  the zero  line
around 1950
12.7. Coloring a Shaded Region Based on Value  |  265
Search text in multiple 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 select tool; pdf searchable text
Search text in multiple 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
how to search pdf files for text; how to select all text in pdf file
If you look closely at the figure, you’ll notice that there are some stray shaded areas near
the zero line. This is because each of the two colored areas is a single polygon bounded
by the data points, and the data points are not actually at zero. To solve this problem,
we can interpolate the data to 1,000 points by using approx():
# approx() returns a list with x and y vectors
interp <- approx(cb$Year, cb$Anomaly10y, n=1000)
# Put in a data frame and recalculate valence
cbi <- data.frame(Year=interp$x, Anomaly10y=interp$y)
cbi$valence[cbi$Anomaly10y >= 0<- "pos"
cbi$valence[cbi$Anomaly10y < 0]  <- "neg"
It would be more precise (and more complicated) to interpolate exactly where the line
crosses zero, but approx() works fine for the purposes here.
Now we can  plot the interpolated  data (Figure 12-14). This time we’ll make a few
adjustments—we’ll make the shaded regions partially transparent, change the colors,
remove the legend, and remove the padding on the left and right sides:
ggplot(cbi, aes(x=Year, y=Anomaly10y)) +
geom_area(aes(fill=valence), alpha = .4+
geom_line() +
scale_fill_manual(values=c("#CCEEFF""#FFDDDD"), guide=FALSE) +
Figure 12-14. Shaded regions with interpolated data
266  |  Chapter 12: Using Colors in Plots
VB.NET PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple
Divide PDF file into multiple files by outputting PDF file size. Split Split PDF Document into Multiple PDF Files Demo Code in VB.NET. You
pdf text search; select text in pdf reader
C# PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple files
The following C# codes explain how to split a PDF file into multiple ones by PDF bookmarks or outlines. Split PDF Document into Multiple PDF Files in C#.
how to make a pdf file text searchable; text select tool pdf
Miscellaneous Graphs
There are many, many ways of visualizing data, and sometimes things don’t fit into nice,
tidy categories. This chapter shows how to make some of these other visualizations.
13.1. Making a Correlation Matrix
You want to make a graphical correlation matrix.
We’ll look at the mtcars data set:
mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Ferrari Dino        19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
Maserati Bora       15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
Volvo 142E          21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2
First, generate the numerical correlation matrix using cor. This will generate correlation
coefficients for each pair of columns:
mcor <- cor(mtcars)
# Print mcor and round to 2 digits
round(mcor, digits=2)
C# PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in, ASP.
deleting, PDF document splitting, PDF page reordering and PDF page image and text extraction C# Demo Code: Combine and Merge Multiple PDF Files into One in .NET.
search multiple pdf files for text; search text in multiple pdf
VB.NET PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in vb.
Able to add and insert one or multiple pages to existing adobe PDF document in VB.NET. Add and Insert Multiple PDF Pages to PDF Document Using VB.
search pdf for text in multiple files; pdf editor with search and replace text
mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
mpg   1.00 -0.85 -0.85 -0.78  0.68 -0.87  0.42  0.66  0.60  0.48 -0.55
cyl  -0.85  1.00  0.90  0.83 -0.70  0.78 -0.59 -0.81 -0.52 -0.49  0.53
disp -0.85  0.90  1.00  0.79 -0.71  0.89 -0.43 -0.71 -0.59 -0.56  0.39
hp   -0.78  0.83  0.79  1.00 -0.45  0.66 -0.71 -0.72 -0.24 -0.13  0.75
drat  0.68 -0.70 -0.71 -0.45  1.00 -0.71  0.09  0.44  0.71  0.70 -0.09
wt   -0.87  0.78  0.89  0.66 -0.71  1.00 -0.17 -0.55 -0.69 -0.58  0.43
qsec  0.42 -0.59 -0.43 -0.71  0.09 -0.17  1.00  0.74 -0.23 -0.21 -0.66
vs    0.66 -0.81 -0.71 -0.72  0.44 -0.55  0.74  1.00  0.17  0.21 -0.57
am    0.60 -0.52 -0.59 -0.24  0.71 -0.69 -0.23  0.17  1.00  0.79  0.06
gear  0.48 -0.49 -0.56 -0.13  0.70 -0.58 -0.21  0.21  0.79  1.00  0.27
carb -0.55  0.53  0.39  0.75 -0.09  0.43 -0.66 -0.57  0.06  0.27  1.00
If there are any columns that you don’t want used for correlations (for example, a column
of names), you should exclude them. If there are any NA cells in the original data, the
resulting correlation matrix will have NA values. To deal with this, you will probably want
to use the option use="complete.obs" or use="pairwise.complete.obs".
To graph the correlation matrix (Figure 13-1), we’ll use the corrplot package, which
first must be installed with install.packages("corrplot"):
Figure 13-1. A correlation matrix
268  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
VB.NET PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in
Combine multiple specified PDF pages in into single one file. using RasterEdge.XDoc. PDF; VB.NET Demo code to Combine and Merge Multiple PDF Files into One.
make pdf text searchable; search a pdf file for text
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view, annotate, create and convert PDF
set PDF text font and size, bold and highlight text in easy PDF Editor empower C#.NET users to edit PDF pages with multiple manipulation functionalities
find and replace text in pdf file; text searchable pdf file
The corrplot() function has many, many options. Here is an example of how to make
a correlation matrix with colored squares and black labels, rotated 45 degrees along the
top (Figure 13-2):
corrplot(mcor, method="shade", shade.col=NA, tl.col="black",
Figure 13-2. Correlation matrix with colored squares and black, rotated labels
It may also be helpful to display labels representing the correlation coefficient on each
square in the matrix. In this example we’ll make a lighter palette so that the text is
readable, and we’ll remove the color legend, since it’s redundant. We’ll also order the
items so that correlated items are closer together, using the order="AOE" (angular order
of eigenvectors) option. The result is shown in Figure 13-3:
# Generate a lighter palette
col <- colorRampPalette(c("#BB4444""#EE9988", "#FFFFFF""#77AADD", "#4477AA"))
corrplot(mcor, method="shade", shade.col=NA, tl.col="black",,
col=col(200), addCoef.col="black", addcolorlabel="no", order="AOE")
Like many other standalone graphing functions, corrplot() has its own menagerie of
options, which can’t all be illustrated here. Table 13-1 lists some useful options.
13.1. Making a Correlation Matrix  |  269
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
Component for combining multiple image formats into one or multiple PDF file in C#.NET. Any piece of area is able to be cropped and pasted to PDF page.
pdf make text searchable; convert pdf to searchable text
VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.
NET PDF file & pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET rotate PDF pages, C#.NET search text in PDF Turn multiple pages PDF into multiple
how to select all text in pdf; search pdf documents for text
Figure 13-3. Correlation matrix with correlation coefficients and no legend
Table 13-1. Options for corrplot()
type={"lower" | "upper"}
Only use the lower or upper triangle
Don’t show values on the diagonal
Add lines indicating the direction of the correlation
Hide correlation direction lines
Use colored squares
Use ellipses
Add correlation coefficients, in color"number"
Specify the rotation angle for top labels
Specify the label color
order={"AOE" | "FPC" | "hclust"}
Sort labels using angular order of eigenvectors, first principle component, or
hierarchical clustering
See Also
To create a scatter plot matrix, see Recipe 5.13.
For more on subsetting data, see Recipe 15.7.
270  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
NET control to export Word from multiple PDF files in VB. Create editable Word file online without email. Supports transfer from password protected PDF.
how to search a pdf document for text; how to select text in pdf and copy
13.2. Plotting a Function
You want to plot a function.
Use stat_function(). It’s also necessary to give ggplot() a dummy data frame so that
it will get the proper x range. In this example we’ll use dnorm(), which gives the density
of the normal distribution (Figure 13-4, left):
# The data frame is only used for setting the range
<- ggplot(data.frame(x=c(-3,3)), aes(x=x))
+ stat_function(fun = dnorm)
Figure 13-4. Left: the normal distribution; right: the t-distribution with df=2
Some functions take additional arguments. For example, dt(), the function for the
density of the t-distribution, takes a parameter for degrees of freedom (Figure 13-4,
right). These additional arguments can be passed to the function by putting them in a
list and giving the list to args:
+ stat_function(fun=dt, args=list(df=2))
It’s also possible to define your own functions. It should take an x value for its first
argument, and it should return a y value. In this example, we’ll define a sigmoid function
(Figure 13-5):
myfun <- function(xvar) {
1/(1 + exp(-xvar + 10))
ggplot(data.frame(x=c(020)), aes(x=x)) + stat_function(fun=myfun)
13.2. Plotting a Function  |  271
Figure 13-5. A user-defined function
By default, the function is calculated at 101 points along the x range. If you have a rapidly
fluctuating function, you may be able to see the individual segments. To smooth out the
curve, pass a larger value of n to stat_function(), as in stat_function(fun=myfun,
See Also
For plotting predicted values from model objects (such as lm and glm), see Recipe 5.7.
13.3. Shading a Subregion Under a Function Curve
You want to shade part of the area under a function curve.
Define a new wrapper function around your curve function, and replace out-of-range
values with NA (), as shown in Figure 13-6:
# Return dnorm(x) for 0 < x < 2, and NA for all other x
dnorm_limit <- function(x) {
<- dnorm(x)
y[x < 0  |  x > 2<- NA
# ggplot() with dummy data
272  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
<- ggplot(data.frame(x=c(-3, 3)), aes(x=x))
+ stat_function(fun=dnorm_limit, geom="area", fill="blue", alpha=0.2) +
Figure 13-6. Function curve with a shaded region
Remember that what gets passed to this function is a vector, not individual values. If
this function operated on single elements at a time, it might make sense to use an if/
else statement to decide what to return, conditional on the value of x. But that won’t
work here, since x is a vector with many values.
R has first-class functions, and we can write a function that returns a closure—that is,
we can program a function to program another function.
This function will allow you to pass in a function, a minimum value, and a maximum
value. Values outside the range will again be returned with NA:
limitRange <- function(fun, min, max) {
function(x) {
<- fun(x)
y[x < min  |  x > max] <- NA
Now we can call this function to create another function—one that is effectively the 
same as the dnorm_limit() function used earlier:
# This returns a function
dlimit <- limitRange(dnorm, 02)
# Now we'll try out the new function -- it only returns values for inputs
13.3. Shading a Subregion Under a Function Curve  |  273
# between 0 and 2
[1]         NA         NA 0.39894228 0.24197072 0.05399097         NA         NA
We can use limitRange() to create a function that is passed to stat_function():
+ stat_function(fun = dnorm) +
stat_function(fun = limitRange(dnorm, 02),
geom="area", fill="blue", alpha=0.2)
The limitRange() function can be used with any function, not just dnorm(), to create
a range-limited version of that function. The result of all this is that instead of having
to write functions with different hardcoded values for each situation that arises, we can
write one function and simply pass it different arguments depending on the situation.
If you look very, very closely at the graph in Figure 13-6, you may see that the shaded
region does not align exactly with the range we specified. This is because ggplot2 does
a numeric approximation by calculating values at fixed intervals, and these intervals
may not fall exactly within the specified range. As in Recipe 13.2, we can improve the
approximation  by  increasing  the  number  of  interpolated  values  with stat_func
13.4. Creating a Network Graph
You want to create a network graph.
Use the igraph package. To create a graph, pass a vector containing pairs of items to
graph(), then plot the resulting object (Figure 13-7):
# May need to install first, with install.packages("igraph")
# Specify edges for a directed graph
gd <- graph(c(1,2, 2,3, 2,41,4, 5,5, 3,6))
# For an undirected graph
gu <- graph(c(1,2, 2,3, 2,41,4, 5,5, 3,6), directed=FALSE)
# No labels
plot(gu, vertex.label=NA)
274  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
Documents you may be interested
Documents you may be interested