pdfbox c# port : Create bookmarks pdf files control software system azure html windows console animation1-part531

ani.record
11
Note
Although we can record changes made by low-level plotting commands usingani.record, there is
aprice to pay – we need memory to store the recorded plots, which are usually verg large when the
plots are complicated (e.g. we draw millions of points or polygons in a single plot). However, we
can set replay.cur to force R to produce a new copy of the current plot, which will be automati-
cally recorded by off-screen grapihcs devices as new image files. This method has a limitation: we
must open a screen device to assist R to record the plots. See the last example below. We must be
very careful that no other graphics devices are opened before we use this function.
If we use base graphics, we should bear in mind that the background colors of the plots might be
transparent, which could lead to problems in HTML animation pages when we use thepng device
(see the examples below).
Author(s)
Yihui Xie
See Also
recordPlotand replayPlot; ani.pause
Examples
library(animation)
n = 20
x = sort(rnorm(n))
y = rnorm(n)
## set up an empty frame, then add points one by one
par(bg = "white") # ensure the background color is white
plot(x, y, type = "n")
ani.record(reset = TRUE) # clear history before recording
for (i in 1:n) {
points(x[i], y[i], pch = 19, cex = 2)
ani.record() # record the current frame
}
## now we can replay it, with an appropriate pause between frames
oopts = ani.options(interval = 0.5)
ani.replay()
## or export the animation to an HTML page
saveHTML(ani.replay(), img.name = "record_plot")
## record plots and replay immediately
saveHTML({
dev.control("enable") # enable recording
par(bg = "white") # ensure the background color is white
plot(x, y, type = "n")
for (i in 1:n) {
Create bookmarks pdf files - add, remove, update PDF bookmarks in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Empower Your C# Project with Rapid PDF Internal Navigation Via Bookmark and Outline
creating bookmarks in a pdf document; how to add a bookmark in pdf
Create bookmarks pdf files - VB.NET PDF bookmark library: add, remove, update PDF bookmarks in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Empower Your VB.NET Project with Rapid PDF Internal Navigation Via Bookmark and Outline
create bookmarks in pdf; excel print to pdf with bookmarks
12
bisection.method
points(x[i], y[i], pch = 19, cex = 2)
ani.record(reset = TRUE, replay.cur = TRUE) # record the current frame
}
})
ani.options(oopts)
bisection.method
Demonstration of the BisectionMethod for root-finding on an interval
Description
This is a visual demonstration of finding the root of an equation f(x) = 0 on an interval using the
Bisection Method.
Usage
bisection.method(FUN = function(x) x^2 - 4, rg = c(-1, 10), tol = 0.001,
interact = FALSE, main, xlab, ylab, ...)
Arguments
FUN
the function in the equation to solve (univariate)
rg
avector containing the end-points of the interval to be searched for the root; in
ac(a, b)form
tol
the desired accuracy (convergence tolerance)
interact
logical; whether choose the end-points by cliking on the curve (for two times)
directly?
xlab, ylab, main
axis and main titles to be used in the plot
...
other arguments passed tocurve
Details
Suppose we want to solve the equation f(x) = 0. Giventwo points a and b such that f(a) and f(b)
have opposite signs, we know by the intermediate value theorem that f must have at least one root
in the interval [a;b] as long as f is continuous on this interval. The bisection method divides the
interval in two by computing c = (a + b)=2. There are now two possibilities: either f(a) and f(c)
have opposite signs, or f(c) and f(b) have opposite signs. The bisection algorithm is then applied
recursively to the sub-interval where the sign change occurs.
During the process of searching, the mid-point of subintervals are annotated in the graph by both
texts and blue straight lines, and the end-points are denoted in dashed red lines. The root of each
iteration is also plotted in the right margin of the graph.
C# PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple files
C# codes explain how to split a PDF file into multiple ones by PDF bookmarks or outlines. This is an C# example of splitting a PDF to two new PDF files.
excel pdf bookmarks; creating bookmarks in pdf files
VB.NET PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple
PDF file into multiple ones by PDF bookmarks or outlines index: 1 to (Page Count - 1). ' Create output PDF i.ToString() + ".pdf") Next ' Split input PDF file to
copy pdf bookmarks; export bookmarks from pdf to excel
bisection.method
13
Value
Alist containing
root
the root found by the algorithm
value
the value of FUN(root)
iter
number of iterations; if it is equal to ani.options(nmax), it’s quite likely
that the root is not reliable because the maximum number of iterations has been
reached
Note
The maximum number of iterations is specified in ani.options(nmax).
Author(s)
Yihui Xie
References
http://en.wikipedia.org/wiki/Bisection_method
See Also
deriv, uniroot, curve
Examples
oopt = ani.options(nmax = ifelse(interactive(), 30, 2))
## default example
xx = bisection.method()
xx$root # solution
## a cubic curve
f = function(x) x^3 - 7 * x - 10
xx = bisection.method(f, c(-3, 5))
## interaction: use your mouse to select the two
## end-points
if (interactive()) bisection.method(f, c(-3, 5), interact = TRUE)
## HTML animation pages
saveHTML({
par(mar = c(4, 4, 1, 2))
bisection.method(main = "")
}, img.name = "bisection.method", htmlfile = "bisection.method.html",
ani.height = 400, ani.width = 600, interval = 1,
title = "The Bisection Method for Root-finding on an Interval",
description = c("The bisection method is a root-finding algorithm",
"which works by repeatedly dividing an interval in half and then",
"selecting the subinterval in which a root exists."))
C# PDF File Compress Library: Compress reduce PDF size in C#.net
and decompression method and Image files compression and Bookmarks. outputFilePath = Program.RootPath + "\\" 3_optimized.pdf"; // create optimizing options
bookmarks pdf files; delete bookmarks pdf
C# Create PDF Library SDK to convert PDF from other file formats
Create multipage PDF from OpenOffice and CSV file. Create and save editable PDF with a blank page, bookmarks, links, signatures, etc.
how to bookmark a pdf document; how to add bookmarks to pdf document
14
BM.circle
ani.options(oopt)
BM.circle
Brownian Motion in a circle
Description
Several points moving randomly in a circle.
Usage
BM.circle(n = 20, col = rainbow(n), ...)
Arguments
n
number of points
col
colors of points
...
other parameters passed topoints
Details
This is a solution to the question raised in R-help:https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/
2008-December/183018.html.
Value
Invisible NULL.
Note
The maximum number of steps in the motion is specified in ani.options(nmax).
Author(s)
Yihui Xie
References
http://vis.supstat.com/2012/11/brownian-motion-with-r/
See Also
brownian.motion, rnorm
C# PDF Convert to HTML SDK: Convert PDF to html files in C#.net
converter toolkit SDK, preserves all the original anchors, links, bookmarks and font How to Use C#.NET Demo Code to Convert PDF Document to HTML5 Files in C#
create bookmarks in pdf from excel; bookmarks in pdf files
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
View,Convert,Edit,Process,Protect,SignPDF Files. Full page navigation, zooming & rotation; Outlines, bookmarks, & thumbnail display; Conversion. PDF Create.
export pdf bookmarks to excel; create pdf bookmarks
boot.iid
15
Examples
oopt = ani.options(interval = 0.1, nmax = ifelse(interactive(),
300, 2))
par(mar = rep(0.5, 4))
BM.circle(cex = 2, pch = 19)
saveHTML({
par(mar = rep(0.5, 4), pch = 19)
ani.options(interval = 0.05, nmax = ifelse(interactive(),
100, 10))
BM.circle(cex = 2, pch = 19)
}, img.name = "BM.circle", htmlfile = "BM.circle.html",
ani.height = 450, ani.width = 450, single.opts = paste("controls:",
"[first, previous, play, next, last, loop, speed],",
"delayMin: 0"), title = "Brownian Motion in a Circle",
description = "Brownian Motion in a circle.")
ani.options(oopt)
boot.iid
Demonstrate bootstrapping for iid data
Description
Use a sunflower scatter plot to illustrate the results of resampling, and a histogram to show the
distribution of the statistic of interest.
Usage
boot.iid(x = runif(20), statistic = mean, m = length(x), mat = matrix(1:2, 2),
widths = rep(1, ncol(mat)), heights = rep(1, nrow(mat)), col = c("black", "red",
"bisque", "red", "gray"), cex = c(1.5, 0.8), main, ...)
Arguments
x
anumerical vector (the original data).
statistic
Afunction which returns a value of the statistic of interest when applied to the
data x.
m
the sample size for bootstrapping (m-out-of-n bootstrap)
mat, widths, heights
arguments passed tolayout to set the layout of the two graphs
col
acharacter vector of length 5 specifying the colors of: points of original data,
points for the sunflowerplot, rectangles of the histogram, the density line, and
the rug.
cex
anumeric vector of length 2: magnification of original data points and the sun-
flowerplot points.
XDoc.Word for .NET, Advanced .NET Word Processing Features
page navigation, zooming & rotation; Outlines, bookmarks, & thumbnail Convert Word to PDF; Convert Word to HTML5; Convert Create an empty Word file; Load Word from
pdf reader with bookmarks; bookmark template pdf
VB.NET PDF File Compress Library: Compress reduce PDF size in vb.
Bookmarks. inputFilePath = Program.RootPath + "\\" 3.pdf"; String outputFilePath = Program.RootPath + "\\" 3_optimized.pdf"; 'create optimizing options
pdf create bookmarks; convert word to pdf with bookmarks
16
boot.iid
main
acharacter vector of length 2: the main titles of the two graphs.
...
other arguments passed tohist
Details
This is actually a verynaive version of bootstrapping but may be useful for novices. Bydefault, the
circles denote the original dataset, while the red sunflowers (probably) withleaves denote thepoints
being resampled; the number of leaves just means how many times these points are resampled, as
bootstrap samples with replacement. The x-axis is the sample values, and y-axis is the indices of
sample points.
The whole process has illustrated the steps of resampling, computing the statistic and plotting its
distribution based on bootstrapping.
Value
Alist containing
t0
The observedvalue of ’statistic’ applied to ’x’.
tstar
Bootstrap versions of the ’statistic’.
Note
The maximum times of resampling is specified in ani.options(nmax).
Author(s)
Yihui Xie
References
There are many references explaining the bootstrap and its variations.
Efron, B. and Tibshirani, R. (1993) An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall.
See Also
sunflowerplot
Examples
## bootstrap for 20 random numbers from U(0, 1)
par(mar = c(1.5, 3, 1, 0.1), cex.lab = 0.8, cex.axis = 0.8, mgp = c(2,
0.5, 0), tcl = -0.3)
oopt = ani.options(nmax = ifelse(interactive(), 50, 2))
## dont want the titles
boot.iid(main = c("", ""))
## for the median of 15 points from chi-square(5)
boot.iid(x = rchisq(15, 5), statistic = median, main = c("",
""))
boot.lowess
17
## change the layout; or you may try mat = matrix(1:2, 1)
par(mar = c(1.5, 3, 2.5, 0.1), cex.main = 1)
boot.iid(heights = c(1, 2))
## save the animation in HTML pages
saveHTML({
par(mar = c(2.5, 4, 0.5, 0.5))
ani.options(nmax = ifelse(interactive(), 50, 10))
boot.iid(main = c("", ""), heights = c(1, 2))
}, img.name = "boot.iid", htmlfile = "boot.iid.html", ani.height = 500,
ani.width = 600, title = "Bootstrapping the i.i.d data",
description = c("This is a naive version of bootstrapping but",
"may be useful for novices."))
ani.options(oopt)
boot.lowess
Bootstrapping with LOWESS
Description
Sample the original data with replacement and fit LOWESS curves accordingly.
Usage
boot.lowess(x, y = NULL, f = 2/3, iter = 3, line.col = "#FF000033", ...)
Arguments
x, y, f, iter passed tolowess
line.col
the color of the LOWESS lines
...
other arguments passed to the scatterplot byplot
Details
We keep on resampling the data and finally we will see several bootstrapped LOWESS curves,
which may give us a rough idea about a “confidence interval” of the LOWESS fit.
Author(s)
Yihui Xie
18
brownian.motion
Examples
oopt = ani.options(nmax = if (interactive()) 100 else 2,
interval = 0.02)
boot.lowess(cars, pch = 20, xlab = "speed", ylab = "dist")
boot.lowess(cars, f = 1/3, pch = 20)
## save in HTML pages
saveHTML({
par(mar = c(4.5, 4, 0.5, 0.5))
boot.lowess(cars, f = 1/3, pch = 20, xlab = "speed",
ylab = "dist")
}, img.name = "boot_lowess", imgdir = "boot_lowess",
interval = 0.1, title = "Bootstrapping with LOWESS",
description = "Fit LOWESS curves repeatedly via bootstrapping.")
ani.options(oopt)
brownian.motion
Demonstration of Brownian motion on the 2D plane
Description
Brownian motion, or random walk, can be regarded as the trace of some cumulative normalrandom
numbers.
Usage
brownian.motion(n = 10, xlim = c(-20, 20), ylim = c(-20, 20), ...)
Arguments
n
Number of points in the scatterplot
xlim, ylim
Arguments passed toplot.default to control the apperance of the scatterplot
(title, points, etc), seepoints for details.
...
other arguments passed toplot.default
Details
The location of the next step is “current location + random Gaussian numbers”, i.e.,
x
k+1
=x
k
+rnorm(1)
y
k+1
=y
k
+rnorm(1)
where (x, y) stands for the location of a point.
buffon.needle
19
Value
None (invisible NULL).
Note
The maximum number of steps in the motion is specified in ani.options(nmax).
Author(s)
Yihui Xie
References
http://vis.supstat.com/2012/11/brownian-motion-with-r
See Also
rnorm
Examples
oopt = ani.options(interval = 0.05, nmax = ifelse(interactive(),
150, 2))
brownian.motion(pch = 21, cex = 5, col = "red", bg = "yellow",
main = "Demonstration of Brownian Motion")
ani.options(oopt)
## create an HTML animation page
saveHTML({
par(mar = c(3, 3, 1, 0.5), mgp = c(2, 0.5, 0), tcl = -0.3,
cex.axis = 0.8, cex.lab = 0.8, cex.main = 1)
ani.options(interval = 0.05, nmax = ifelse(interactive(),
150, 10))
brownian.motion(pch = 21, cex = 5, col = "red", bg = "yellow")
}, description = c("Random walk on the 2D plane: for each point",
"(x, y), x = x + rnorm(1) and y = y + rnorm(1)."),
title = "Demonstration of Brownian Motion")
ani.options(oopt)
buffon.needle
Simulation of Buffon’s Needle
Description
This function provides a simulation for the problem of Buffon’s Needle, which is one of the oldest
problems in the field of geometrical probability.
20
buffon.needle
Usage
buffon.needle(l = 0.8, d = 1, redraw = TRUE, mat = matrix(c(1, 3, 2, 3), 2),
heights = c(3, 2), col = c("lightgray", "red", "gray", "red", "blue", "black",
"red"), expand = 0.4, type = "l", ...)
Arguments
l
numerical. length of the needle; shorter than d.
d
numerical. distances between lines; it should be longer thanl.
redraw
logical. redraw former ‘needles’ or not for each drop.
mat, heights
arguments passed tolayout to set the layout of the three graphs.
col
acharacter vector of length 7 specifying the colors of: background of the area
between parallel lines, the needles, the sin curve, points below / above the sin
curve, estimated  values, and the true  value.
expand
anumerical value defining the expanding range of the y-axis when plotting the
estimated  values: the ylim will be (1 +/- expand) * pi.
type
an argument passed toplot when plotting the estimated  values (default to be
lines).
...
other arguments passed toplot when plotting the values of estimated .
Details
This is quite an old problem in probability. For mathematical background, please refer tohttp://
en.wikipedia.org/wiki/Buffon’s_needleorhttp://www.mste.uiuc.edu/reese/buffon/buffon.
html.
‘Needles’ are denoted by segments on the 2D plane, and dropped randomly to check whether they
cross the parallel lines. Throughmany times of ‘dropping’ needles, the approximate value of  can
be calculated out.
There are three graphs made in each step: the top-left one is a simulation of the scenario, the top-
right one is to help us understand the connection between dropping needles and the mathematical
method to estimate , and the bottom one is the result for eachdrop.
Value
The values of estimated  are returned as a numerical vector (of length nmax).
Note
Note that redraw has great influence on the speed of the simulation (animation) if the control
argument nmax (inani.options) is quite large, so you’d better specify it as FALSE when doing a
large amount of simulations.
The maximum number of drops is specified inani.options(nmax).
Author(s)
Yihui Xie
Documents you may be interested
Documents you may be interested