how to open pdf file on button click in c# : How to search text in pdf document software control project winforms web page wpf UWP R%20Graphics%20Cookbook32-part1039

Another way of looking at the data is to split first by department, then gender, then
admission status, as in Figure 13-28. This makes the admission status the last variable
that is partitioned, so that after partitioning by department and gender, the admitted
and rejected cells for each group are right next to each other:
mosaic( ~ Dept + Gender + Admit, data=UCBAdmissions,
highlighting="Admit", highlighting_fill=c("lightblue""pink"),
Figure 13-28. Mosaic plot with a different variable splitting order: first department, then
gender, then admission status
We also specified a variable to highlight (Admit), and which colors to use in the high‐
In the preceding example we also specified the direction in which each variable will be
split. The first variable, Dept, is split vertically; the second variable, Gender, is split
horizontally; and the third variable, Admit, is split vertically. The reason that we chose
these directions is because, in this particular example, it makes it easy to compare the
male and female groups within each department.
We can also use different splitting directions, as shown in Figures 13-29 and 13-30:
# Another possible set of splitting directions
mosaic( ~ Dept + Gender + Admit, data=UCBAdmissions,
highlighting="Admit", highlighting_fill=c("lightblue""pink"),
# This order makes it difficult to compare male and female
mosaic( ~ Dept + Gender + Admit, data=UCBAdmissions,
highlighting="Admit", highlighting_fill=c("lightblue""pink"),
13.15. Creating a Mosaic Plot  |  305
How to search text in pdf document - 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; converting pdf to searchable text format
How to search text in pdf document - 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 pdf files for text; how to make pdf text searchable
Figure 13-29. Splitting Dept vertically, Gender vertically, and Admit horizontally
The example here illustrates a classic case of Simpson’s paradox, in which a relationship
between variables within subgroups can change (or reverse!) when the groups are com‐
bined. The UCBerkeley table contains admissions data from the University of California-
Berkeley in 1973. Overall, men were admitted at a higher rate than women, and because
of this, the university was sued for gender bias. But when each department was examined
separately, it was found that they each had approximately equal admission rates for men
and women. The difference in overall admission rates was because women were more
likely to apply to competitive departments with lower admission rates.
In Figures 13-28 and 13-29, you can see that within each department, admission rates
were approximately equal between men and women. You can also see that departments
with higher admission rates (A and B) were very imbalanced in the gender ratio of
applicants: far more men applied to these departments than did women. As you can see,
partitioning the data in different orders and directions can bring out different aspects
of the data. In Figure 13-29, as in Figure 13-28, it’s easy to compare male and female
admission rates within each department and across departments. Splitting Dept verti‐
cally, Gender horizontally, and Admit horizontally, as in Figure 13-30, makes it difficult
to compare male and female admission rates within each department, but it is easy to
compare male and female application rates across departments.
See Also
See ?mosiacplot for another function that can create mosaic plots.
P.J. Bickel, E.A. Hammel, and J.W. O’Connell, “Sex Bias in Graduate Admissions: Data
from Berkeley,” Science 187 (1975): 398–404.
306  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
C# Word - Search and Find Text in Word
C# Word - Search and Find Text in Word. Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information. Overview.
how to select text in pdf image; search text in pdf using java
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in
C#.NET PDF SDK - Insert Text to PDF Document in C#.NET. This C# coding example describes how to add a single text character to PDF document. // Open a document.
pdf text select tool; text searchable pdf file
Figure 13-30. Splitting Dept vertically, Gender horizontally, and Admit horizontally
13.16. Creating a Pie Chart
You want to make a pie chart.
Use the pie() function. In this example (Figure 13-31), we’ll use the survey data set
from the MASS library:
13.16. Creating a Pie Chart  |  307
C# PowerPoint - Search and Find Text in PowerPoint
C# PowerPoint - Search and Find Text in PowerPoint. Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information. Overview.
pdf find highlighted text; can't select text in pdf file
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Easy to search PDF text in whole PDF document. C# HTML5 PDF Viewer: View PDF Online. 13. Page Thumbnails. Navigate PDF document with thumbnails. 14. Text Search.
select text in pdf file; search pdf files for text programmatically
library(MASS)  # For the data set
# Get a table of how many cases are in each level of fold
fold <- table(survey$Fold)
L on R Neither  R on L
99      18     120
# Make the pie chart
Figure 13-31. A pie chart
We passed pie() an object of class table. We could have instead given it a named vector,
or a vector of values and a vector of labels, like this:
pie(c(9918, 120), labels=c("L on R""Neither""R on L"))
308  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
C# PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in
All text content of target PDF document can be copied and pasted to .txt files by keeping original layout. C#.NET class source code
how to search a pdf document for text; pdf select text
C# PDF delete text Library: delete, remove text from PDF file in
The following C# coding example illustrates how to perform PDF text deleting function in your .NET project, according to search option. // Open a document.
find text in pdf image; how to make a pdf file text searchable
The lowly pie chart is the subject of frequent abuse from data visualization experts. If
you’re thinking of using a pie chart, consider whether a bar graph (or stacked bar graph)
would convey the information more effectively. Despite their faults, pie charts do have
one important virtue: everyone knows how to read them.
13.17. Creating a Map
You want to create a geographical map.
Retrieve map data from the maps package and draw it with geom_polygon() (which
can have a color fill) or geom_path() (which can’t have a fill). By default, the latitude
and longitude will be drawn  on  a Cartesian coordinate  plane,  but  you  can  use co
ord_map() and specify a projection. The default projection is "mercator", which, unlike
the  Cartesian  plane,  has  a  progressively  changing  spacing  for  latitude  lines
(Figure 13-32):
library(maps) # For map data
# Get map data for USA
states_map <- map_data("state")
ggplot(states_map, aes(x=long, y=lat, group=group)) +
geom_polygon(fill="white", colour="black")
# geom_path (no fill) and Mercator projection
ggplot(states_map, aes(x=long, y=lat, group=group)) +
geom_path() + coord_map("mercator")
The map_data() function returns a data frame with the following columns:
This is a grouping variable for each polygon. A region or subregion might have
multiple polygons, for example, if it includes islands.
13.17. Creating a Map  |  309
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
Easy to search PDF text in whole PDF document. VB.NET HTML5 PDF Viewer: View PDF Online. 13. Page Thumbnails. Navigate PDF document with thumbnails. 14. Text Search
find and replace text in pdf file; pdf search and replace text
VB.NET PDF replace text library: replace text in PDF content in vb
following coding example illustrates how to perform PDF text replacing function in your VB.NET project, according to search option. 'Open a document Dim doc As
how to make a pdf document text searchable; select text in pdf reader
Figure 13-32. Top: a basic map with fill; bottom: with no fill, and Mercator projection
The order to connect each point within a group.
Roughly, the names of countries, although some other objects are present (such as
some lakes).
310  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
The names of subregions within a region, which can contain multiple groups. For
example, the Alaska subregion includes many islands, each with its own group.
There are a number of different maps available, including worldnzfranceitalyusa
(outline of the United States), state (each state in the USA), and county (each county
in the USA). For example, to get map data for the world:
# Get map data for world
world_map <- map_data("world")
long      lat group order      region subregion
-133.3664 58.42416     1     1      Canada      <NA>
-132.2681 57.16308     1     2      Canada      <NA>
-132.0498 56.98610     1     3      Canada      <NA>
124.7772 11.35419  2284 27634 Philippines     Leyte
124.9697 11.30280  2284 27635 Philippines     Leyte
125.0155 11.13887  2284 27636 Philippines     Leyte
If you want to draw a map of a region in the world map for which there isn’t a separate
map, you can first look for the region name, like so:
"Afghanistan"              "Albania"                  "Algeria"
"American Samoa"           "Andaman Islands"          "Andorra"
"Angola"                   "Anguilla"                 "Antarctica"
"USA"                      "USSR"                     "Vanuatu"
"Venezuela"                "Vietnam"                  "Virgin Islands"
"Vislinskiy Zaliv"         "Wales"                    "West Bank"
"Western Sahara"           "Yemen"                    "Yugoslavia"
"Zaire"                    "Zambia"                   "Zimbabwe"
# You might have noticed that it's a little out of date!
It’s possible to get data for specific regions from a particular map (Figure 13-33):
east_asia <- map_data("world", region=c("Japan""China""North Korea",
"South Korea"))
# Map region to fill color
ggplot(east_asia, aes(x=long, y=lat, group=group, fill=region)) +
13.17. Creating a Map  |  311
Figure 13-33. Specific regions from the world map
If there is a separate map available for a region, such as nz (New Zealand), that map data
will be at a higher resolution than if you were to extract it from the world map, as shown
in Figure 13-34:
# Get New Zealand data from world map
nz1 <- map_data("world", region="New Zealand")
nz1 <- subset(nz1, long > 0 & lat > -48)        # Trim off islands
ggplot(nz1, aes(x=long, y=lat, group=group)) + geom_path()
# Get New Zealand data from the nz map
nz2 <- map_data("nz")
ggplot(nz2, aes(x=long, y=lat, group=group)) + geom_path()
See Also
See the mapdata package for more map data sets. It includes maps of China and Japan,
as well as a high-resolution world map, worldHires.
See the map() function, for quickly generating maps.
See ?mapproject for a list of available map projections.
312  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
Figure 13-34. Left: New Zealand data taken from world map; right: data from nz map
13.18. Creating a Choropleth Map
You want to create a map with regions that are colored according to variable values.
Merge the value data with the map data, then map a variable to fill:
# Transform the USArrests data set to the correct format
crimes <- data.frame(state = tolower(rownames(USArrests)), USArrests)
state Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama               alabama   13.2     236       58 21.2
Alaska                 alaska   10.0     263       48 44.5
Arizona               arizona    8.1     294       80 31.0
West Virginia   west virginia    5.7      81       39  9.3
Wisconsin           wisconsin    2.6      53       66 10.8
Wyoming               wyoming    6.8     161       60 15.6
library(maps) # For map data
states_map <- map_data("state")
13.18. Creating a Choropleth Map  |  313
# Merge the data sets together
crime_map <- merge(states_map, crimes, by.x="region", by.y="state")
# After merging, the order has changed, which would lead to polygons drawn in
# the incorrect order. So, we sort the data.
region      long      lat group order subregion Murder Assault UrbanPop Rape
alabama -87.46201 30.38968     1     1      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -87.48493 30.37249     1     2      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -87.95475 30.24644     1    13      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -88.00632 30.24071     1    14      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -88.01778 30.25217     1    15      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -87.52503 30.37249     1     3      <NA>   13.2     236       58 21.2
library(plyr)  # For arrange() function
# Sort by group, then order
crime_map <- arrange(crime_map, group, order)
region      long      lat group order subregion Murder Assault UrbanPop Rape
alabama -87.46201 30.38968     1     1      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -87.48493 30.37249     1     2      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -87.52503 30.37249     1     3      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -87.53076 30.33239     1     4      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -87.57087 30.32665     1     5      <NA>   13.2     236       58 21.2
alabama -87.58806 30.32665     1     6      <NA>   13.2     236       58 21.2
Once the data is in the correct format, it can be plotted (Figure 13-35), mapping one of
the columns with data values to fill:
ggplot(crime_map, aes(x=long, y=lat, group=group, fill=Assault)) +
The preceding example used the default color scale, which goes from dark to light blue.
If you want to show how the values  diverge  from some middle value,  you can use
scale_fill_gradient2(), as shown in Figure 13-36:
ggplot(crimes, aes(map_id = state, fill=Assault)) +
geom_map(map = states_map, colour="black") +
scale_fill_gradient2(low="#559999", mid="grey90", high="#BB650B",
midpoint=median(crimes$Assault)) +
expand_limits(x = states_map$long, y = states_map$lat) +
314  |  Chapter 13: Miscellaneous Graphs
Documents you may be interested
Documents you may be interested