how to open pdf file on button click in c# : How to select text in pdf image software SDK cloud windows winforms asp.net class R%20Graphics%20Cookbook39-part1046

t(simpledat)
B1 B2
A1 10  9
A2  7 11
A3 12  6
With the restructured data, we can create the graph the same way as before (Figure A-2):
barplot(t(simpledat), beside=TRUE)
Figure A-2. A bar graph with transposed data
Another thing we might want to do is to represent the data with lines instead of bars, as
shown in Figure A-3. To do this with base graphics, we need to use a completely different
set of commands. First we call plot(), which tells R to create a new graph and draw a
line for one row of data. Then we tell it to draw a second row with lines():
plot(simpledat[1,], type="l")
lines(simpledat[2,], type="l", col="blue")
The resulting graph has a few quirks. The second (blue) line runs below the visible range,
because the y range was set only for the first line, when the plot() function was called.
Additionally, the x-axis is numbered instead of categorical.
Now let’s take a look at the corresponding code and graphs with ggplot2. With ggplot2,
the structure of the data is always the same: it requires a data frame in “long” format, as
opposed to the “wide” format used previously. When the data is in long format, each
row represents one item. Instead of having their groups determined by their positions
in the matrix, the items have their groups specified in a separate column. Here is sim
pledat, converted to long format:
Background  |  375
How to select text in pdf image - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
pdf find text; text select tool pdf
How to select text in pdf image - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, 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 make a pdf file text searchable; select text pdf file
Figure A-3. A line graph made with plot() and lines()
simpledat_long
Aval Bval value
A1   B1    10
A1   B2     9
A2   B1     7
A2   B2    11
A3   B1    12
A3   B2     6
This represents the same information, but with a different structure. There are advan‐
tages and disadvantages to the long format, but on the whole, I find that it makes things
simpler when dealing with complicated data sets. See Recipes 15.19 and 15.20 for in‐
formation about converting between wide and long data formats.
To make the first grouped bar graph (Figure A-4), we first have to load the ggplot2
library. Then we tell it to map Aval to the x position with x=Aval, and Bval to the fill
color with fill=Bval. This will make the As run along the x-axis and the Bs determine
the grouping. We also tell it to map value to the y position, or height, of the bars, with
y=value. Finally, we tell it to draw bars with geom_bar() (don’t worry about the other
details yet; we’ll get to those later):
library(ggplot2)
ggplot(simpledat_long, aes(x=Aval, y=value, fill=Bval)) +
geom_bar(stat="identity", position="dodge")
376  |  Appendix A: Introduction to ggplot2
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
C#: Select An Image from PDF Page by Position. C# programming sample for extracting an image from a specific position on PDF. // Get page 3 from the document.
search pdf files for text; convert pdf to searchable text
VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images
VB.NET : Select An Image from PDF Page by Position. Sample for extracting an image from a specific position on PDF in VB.NET program.
select text in pdf file; how to search pdf files for text
Figure A-4. A bar graph made with ggplot() and geom_bar()
To switch things so that the Bs go along the x-axis and the As determine the grouping
(Figure A-5), we simply swap the mapping specification, with x=Bval and fill=Aval.
Unlike with base graphics, we don’t have to change the data; we just change the com‐
mands for making the graph:
ggplot(simpledat_long, aes(x=Bval, y=value, fill=Aval)) +
geom_bar(stat="identity", position="dodge")
Figure A-5. Bar graph of the same data, but with x and fill mappings switched
Background  |  377
VB.NET PDF Text Redact Library: select, redact text content from
Rotate a PDF Page. PDF Read. Text: Extract Text from PDF. Text: Search Text in PDF. Image: Extract Image from PDF. PDF Write. Text: Insert
pdf find and replace text; how to search a pdf document for text
C# PDF Text Redact Library: select, redact text content from PDF
Page: Rotate a PDF Page. PDF Read. Text: Extract Text from PDF. Text: Search Text in PDF. Image: Extract Image from PDF. PDF Write. Header/Footer: Insert/Delete
search text in pdf using java; convert a scanned pdf to searchable text
You may have noticed that with ggplot2, components of the plot are
combined with the + operator. You can gradually build up a ggplot object
by adding components to it, then, when you’re all done, you can tell it
to print.
To change it to a line graph (Figure A-6), we change geom_bar() to geom_line(). We’ll
also map Bval to the line color, with colour, instead of the fill colour (note the British
spelling—the author of ggplot2 is a Kiwi). Again, don’t worry about the other details
yet:
ggplot(simpledat_long, aes(x=Aval, y=value, colour=Bval, group=Bval)) +
geom_line()
Figure A-6. A line graph made with ggplot() and geom_line()
With base graphics, we had to use completely different commands to make a line graph
instead of a bar graph. With ggplot2, we just changed the geom from bars to lines. The
resulting graph also has important differences from the base graphics version: the y
range is automatically adjusted to fit all the data because all the lines are drawn together
instead of one at a time, and the x-axis remains categorical instead of being converted
to a numeric axis. The ggplot2 graphs also have automatically generated legends.
Some Terminology and Theory
Before we go any further, it’ll be helpful to define some of the terminology used in
ggplot2:
378  |  Appendix A: Introduction to ggplot2
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Tools Tab. Item. Name. Description. 1. Select tool. Select text and image on PDF document. 2. Hand tool. Pan around the document. Go To Tab. Item. Name. Description
how to select text in a pdf; how to make pdf text searchable
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
Tools Tab. Item. Name. Description. 1. Select tool. Select text and image on PDF document. 2. Hand tool. Pan around the document. Go To Tab. Item. Name. Description
pdf text searchable; how to select text in pdf image
• The data is what we want to visualize. It consists of variables, which are stored as
columns in a data frame.
• Geoms are the geometric objects that are drawn to represent the data, such as bars,
lines, and points.
• Aesthetic attributes, or aesthetics, are visual properties of geoms, such as x and y
position, line color, point shapes, etc.
• There are mappings from data values to aesthetics.
• Scales control the mapping from the values in the data space to values in the aesthetic
space. A continuous y scale maps larger numerical values to vertically higher po‐
sitions in space.
• Guides show the viewer how to map the visual properties back to the data space.
The most commonly used guides are the tick marks and labels on an axis.
Here’s an example of how a typical mapping works. You have data, which is a set of
numerical or categorical values. You have geoms to represent each observation. You have
an aesthetic, such as y (vertical) position. And you have a scale, which defines the map‐
ping from the data space (numeric values) to the aesthetic space (vertical position). A
typical linear y-scale might map the value 0 to the baseline of the graph, 5 to the middle,
and 10 to the top. A logarithmic y scale would place them differently.
These aren’t the only kinds of data and aesthetic spaces possible. In the abstract grammar
of graphics, the data and aesthetics could be anything; in the ggplot2 implementation,
there are some predetermined types of data and aesthetics. Commonly used data types
include numeric values, categorical values, and text strings. Some commonly used aes‐
thetics include horizontal and vertical position, color, size, and shape.
To interpret the graph, viewers refer to the guides. An example of a guide is the y-axis,
including the tick marks and labels. The viewer refers to this guide to interpret what it
means when a point is in the middle of the scale. A legend is another type of scale. A
legend might show people what it means for a point to be a circle or a triangle, or what
it means for a line to be blue or red.
Some aesthetics can only work with categorical variables, such as the shape of a point:
triangles, circles, squares, etc. Some aesthetics work with categorical or continuous
variables, such as x (horizontal) position. For a bar graph, the variable must be catego‐
rical—it would make no sense for there to be a continuous variable on the x-axis. For a
scatter plot, the variable must be numeric. Both of these types of data (categorical and
numeric) can be mapped to the aesthetic space of x position, but they require different
types of scales.
Background  |  379
C# Image: Select Document or Image Source to View in Web Viewer
Supported document formats: TIFF, PDF, Office Word, Excel, PowerPoint, Dicom; Supported image formats: PNG Visual C# programmers easily to select and load
pdf searchable text converter; pdf editor with search and replace text
VB.NET PDF - View PDF with WPF PDF Viewer for VB.NET
Tools Tab. Item. Name. Description. Ⅰ. Hand. Pan around the PDF document. Ⅱ. Select. Select text and image to copy and paste using Ctrl+C and Ctrl+V.
search text in pdf image; can't select text in pdf file
In ggplot2 terminology, categorical variables are called discrete, and
numeric variables are called continuous. These terms may not always
correspond to how they’re used elsewhere. Sometimes a variable that is
continuous in the ggplot2 sense is discrete in the ordinary sense. For
example, the number of visible sunspots must be an integer, so it’s nu‐
meric (continuous to ggplot2) and discrete (in ordinary language).
Building a Simple Graph
Ggplot2 has a simple requirement for data structures: they must be stored in data frames,
and each type of variable that is mapped to an aesthetic must be stored in its own column.
In the simpledat examples we looked at earlier, we first mapped one variable to the x
aesthetic and another to the fill aesthetic; then we changed the mapping specification
to change which variable was mapped to which aesthetic.
We’ll walk through a simple example here. First, we’ll make a data frame of some sample
data:
dat <- data.frame(xval=1:4, yval=c(3,5,6,9), group=c("A","B","A","B"))
dat
xval yval group
1    3     A
2    5     B
3    6     A
4    9     B
A basic ggplot() specification looks like this:
ggplot(dat, aes(x=xval, y=yval))
This creates a ggplot object using the data frame dat. It also specifies default aesthetic
mappings within aes():
• x=xval maps the column xval to the x position.
• y=yval maps the column yval to the y position.
After we’ve given ggplot() the data frame and the aesthetic mappings, there’s one more
critical component: we need to tell it what geometric objects to put there. At this point,
ggplot2 doesn’t know if we want bars, lines, points, or something else to be drawn on
the graph. We’ll add geom_point() to draw points, resulting in a scatter plot:
ggplot(dat, aes(x=xval, y=yval)) + geom_point()
If you’re going to reuse some of these components, you can store them in variables. We
can save the ggplot object in p, and then add geom_point() to it. This has the same
effect as the preceding code:
380  |  Appendix A: Introduction to ggplot2
C# WPF PDF Viewer SDK to view PDF document in C#.NET
Tools Tab. Item. Name. Description. Ⅰ. Hand. Pan around the PDF document. Ⅱ. Select. Select text and image to copy and paste using Ctrl+C and Ctrl+V.
select text in pdf; pdf select text
C# WPF PDF Viewer SDK to annotate PDF document in C#.NET
Click to select drawing annotation with default properties. Other Tab. Item. Name. Description. 17. Text box. Click to add a text box to specific location on PDF
pdf find highlighted text; search pdf for text in multiple files
Figure A-7. A basic scatter plot
Figure A-8. A scatter plot with a variable mapped to colour
<- ggplot(dat, aes(x=xval, y=yval))
+ geom_point()
We can also map the variable group to the color of the points, by putting aes() inside
the call to geom_point(), and specifying colour=group:
+ geom_point(aes(colour=group))
This doesn’t alter the default aesthetic mappings that we defined previously, inside of
ggplot(...). What it does is add an aesthetic mapping for this particular geom, ge
om_point(). If we added other geoms, this mapping would not apply to them.
Contrast this aesthetic mapping with aesthetic setting. This time, we won’t use aes();
we’ll just set the value of colour directly:
+ geom_point(colour="blue")
We can also modify the scales; that is, the mappings from data to visual attributes. Here,
we’ll change the x scale so that it has a larger range:
+ geom_point() + scale_x_continuous(limits=c(0,8))
If we go back to the example with the colour=group mapping, we can also modify the
color scale:
+ geom_point() +
scale_colour_manual(values=c("orange","forestgreen"))
Background  |  381
Figure A-9. A scatter plot with colors set
Figure A-10. A scatter plot with increased x-range
Figure A-11. A scatter plot with modified colors and a different palette
Both times when we modified the scale, the guide also changed. With the x scale, the
guide was the markings along the x-axis. With the color scale, the guide was the legend.
Notice that we’ve used + to join together the pieces. In this last example, we ended a line
with +, then added more on the next line. If you are going to have multiple lines, you
have to put the + at the end of each line, instead of at the beginning of the next line.
Otherwise, R’s parser won’t know that there’s more stuff coming; it’ll think you’ve fin‐
ished the expression and evaluate it.
382  |  Appendix A: Introduction to ggplot2
Printing
In R’s base graphics, the graphing functions tell R to draw graphs to the output device
(the screen or a file). Ggplot2 is a little different. The commands don’t directly draw to
the output device. Instead, the functions build plot objects, and the graphs aren’t drawn
until you use the print() function, as in print(object). You might be thinking, “But
wait, I haven’t told R to print anything, yet it’s made these graphs!” Well, that’s not exactly
true. In R, when you issue a command at the prompt, it really does two things: first it
runs the command, then it runs print() with the returned result of that command.
The behavior at the interactive R prompt is different from when you run a script or
function. In scripts, commands aren’t automatically printed. The same is true for func‐
tions, but with a slight catch: the result of the last command in a function is returned,
so if you call the function from the R prompt, the result of that last command will be
printed because it’s the result of the function.
Some introductions to ggplot2 make use of a function called qplot(),
which is intended as a convenient interface for making graphs. It does
require a little less typing than using ggplot() plus a geom, but I’ve
found it a bit confusing to use because it has a slightly different way of
specifying certain graphing parameters. I think it’s simpler and easier
to just use ggplot().
Stats
Sometimes your data must be transformed or summarized before it is mapped to an
aesthetic. This is true, for example, with a histogram, where the samples are grouped
into bins and counted. The counts for each bin are then used to specify the height of a
bar. Some geoms, like geom_histogram(), automatically do this for you, but sometimes
you’ll want to do this yourself, using various stat_xx functions.
Themes
Some aspects of a graph’s appearance fall outside the scope of the grammar of graphics.
These include the color of the background and grid lines in the graphing area, the fonts
used in the axis labels, and the text in the graph title. These are controlled with the
theme() function, explored in Chapter 9.
End
Hopefully you now have an understanding of the concepts behind ggplot2. The rest of
this book shows you how to use it!
Background  |  383
Documents you may be interested
Documents you may be interested