- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试使用 gtsave
输出一个相当长的 gt
表。它不断被截断,最后几列丢失了。滚动条也出现在输出的图像中。
这是输出的表格:
我希望它看起来像我的 5% 变化表,如下所示:
这是我的两个表的代码(包括 R Markdown header ):
3% 表
{r hotspot 3% 100 coverage reads table, fig.dim = c(12, 6)}
setwd(output_hotspot)
hotspot_3pct_table <- hotspot_3pct_longer %>%
ungroup() %>%
gt() %>%
tab_header(title = "Variation Across Lots at Select Base Pairs", subtitle = paste0("At least 100 coverage reads with at least 3% variation")) %>%
cols_label(
lot = "Lot"
) %>%
fmt_number(columns = 2:24, decimals = 2) %>%
fmt_missing(columns = everything(), missing_text = "--") %>%
tab_source_note(source_note = paste0("Dash indicates no variation present in lot")) %>%
tab_options(
table.width = pct(100)
)
gtsave(hotspot_3pct_table, "hotspot_3pct.png")
5% 表
{r hotspot 5% 100 coverage reads table, fig.dim = c(12, 6)}
setwd(output_hotspot)
hotspot_5pct_table <- hotspot_5pct_longer %>%
ungroup() %>%
gt() %>%
tab_header(title = "Variation Across Lots at Select Base Pairs", subtitle = paste0("At least 100 coverage reads with at least 5% variation")) %>%
cols_label(
lot = "Lot"
) %>%
fmt_number(columns = 2:18, decimals = 2) %>%
fmt_missing(columns = everything(), missing_text = "--") %>%
tab_source_note(source_note = paste0("Dash indicates no variation present in lot"))
gtsave(hotspot_5pct_table, "hotspot_5pct.png", expand = 10)
我尝试了不同的 fig.dim
设置和不同的 expand
设置。我以前没有遇到过这个问题,所以我不确定如何解决这个问题。
每个数据集的代表:
3% 数据集
hotspot_3pct_longer = structure(list(lot = c("ABL GMP1", "MVS", "Tox Lot", "MVB1",
"MVB2", "CTM2", "CTM1", "Fuji 30k", "Fuji 7.5k"), `12` = c(0.0382775119617225,
0.0390625, 0.034883720930233, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `13` = c(0.0588235294117647,
NA, NA, 0.048076923076924, 0.0714285714285714, 0.0417789757412399,
NA, NA, NA), `253` = c(NA, NA, 0.03360709902766, NA, NA, NA,
NA, NA, NA), `1266` = c(0.0646451454923886, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA), `1820` = c(1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `1821` = c(1,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `2861` = c(0.0434994715017482,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `3031` = c(0.183159188690842,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `3252` = c(0.0521527362955475,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `3368` = c(0.107515576323988,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `3512` = c(0.345980014097939,
NA, 0.064333937531195, NA, NA, 0.0822086320821032, 0.078818748712571,
0.089279658964298, NA), `3527` = c(0.17209788747124, NA, 0.0377838832455329,
NA, NA, 0.0471288691223414, 0.044333490343853, 0.059236465044716,
NA), `3554` = c(0.250983372072233, NA, 0.05112660944206, NA,
NA, 0.0639663737103554, 0.055374526495866, 0.0861535232698471,
0.031875819851334), `4752` = c(NA, NA, 0.04827943749595, NA,
NA, 0.0498005129666572, 0.049766115231033, 0.052495800335974,
0.0519236625723281), `4761` = c(NA, NA, 0.038136808232708, NA,
NA, 0.0317014863319821, 0.036080058906219, 0.034794423440454,
0.033717392388648), `7078` = c(NA, NA, 0.032269021739131, NA,
NA, NA, NA, NA, NA), `7299` = c(0.0830269157229004, 0.083128195417535,
0.361278273500727, 0.375946173254836, 0.216166788588149, 0.110078513058805,
0.10393717387867, 0.355137204850032, 0.310679611650486), `7300` = c(0.0525369400359628,
0.050222762251924, 0.245149911816579, 0.232037691401649, 0.148067737733391,
0.0629358437935844, 0.063008245663919, 0.236435818262021, 0.20123839009288
), `7301` = c(NA, NA, 0.0519736842105269, 0.038054968287527,
NA, NA, NA, 0.037803780378038, 0.034240150093809), `7315` = c(NA,
NA, NA, 0.037735849056604, 0.0406386066763426, NA, NA, NA, 0.036363636363637
), `7318` = c(0.0474754244861484, 0.07482430756511, NA, NA, 0.0369206598586017,
0.0493811726465808, 0.046463780540078, NA, NA), `7319` = c(0.0623240852432649,
0.083063994828701, NA, 0.0326086956521739, 0.058765915768854,
0.0560072267389341, 0.0604447228311939, 0.053601340033501, 0.039495798319328
), `7320` = c(0.0808298755186722, 0.10897808803568, NA, 0.045643153526971,
0.0581113801452785, 0.0764283011729096, 0.081006685017696, 0.04,
0.031458531935177)), row.names = c(NA, -9L), groups = structure(list(
lot = c("ABL GMP1", "CTM1", "CTM2", "Fuji 30k", "Fuji 7.5k",
"MVB1", "MVB2", "MVS", "Tox Lot"), .rows = structure(list(
1L, 7L, 6L, 8L, 9L, 4L, 5L, 2L, 3L), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"))), row.names = c(NA, -9L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df",
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))
5% 数据集
hotspot_5pct_longer = structure(list(lot = c("MVB2", "ABL GMP1", "CTM1", "CTM2", "Tox Lot",
"Fuji 30k", "Fuji 7.5k", "MVB1", "MVS"), `13` = c(0.0714285714285714,
0.0588235294117647, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `1266` = c(NA,
0.0646451454923886, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `1820` = c(NA,
1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), `1821` = c(NA, 1, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA), `3031` = c(NA, 0.183159188690842, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA), `3252` = c(NA, 0.0521527362955475, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA), `3368` = c(NA, 0.107515576323988, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA), `3512` = c(NA, 0.345980014097939, 0.078818748712571,
0.0822086320821032, 0.064333937531195, 0.089279658964298, NA,
NA, NA), `3527` = c(NA, 0.17209788747124, NA, NA, NA, 0.059236465044716,
NA, NA, NA), `3554` = c(NA, 0.250983372072233, 0.055374526495866,
0.0639663737103554, 0.05112660944206, 0.0861535232698471, NA,
NA, NA), `4752` = c(NA, NA, NA, NA, NA, 0.052495800335974, 0.0519236625723281,
NA, NA), `7299` = c(0.216166788588149, 0.0830269157229004, 0.10393717387867,
0.110078513058805, 0.361278273500727, 0.355137204850032, 0.310679611650486,
0.375946173254836, 0.083128195417535), `7300` = c(0.148067737733391,
0.0525369400359628, 0.063008245663919, 0.0629358437935844, 0.245149911816579,
0.236435818262021, 0.20123839009288, 0.232037691401649, 0.050222762251924
), `7301` = c(NA, NA, NA, NA, 0.0519736842105269, NA, NA, NA,
NA), `7318` = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.07482430756511
), `7319` = c(0.058765915768854, 0.0623240852432649, 0.0604447228311939,
0.0560072267389341, NA, 0.053601340033501, NA, NA, 0.083063994828701
), `7320` = c(0.0581113801452785, 0.0808298755186722, 0.081006685017696,
0.0764283011729096, NA, NA, NA, NA, 0.10897808803568)), row.names = c(NA,
-9L), groups = structure(list(lot = c("ABL GMP1", "CTM1", "CTM2",
"Fuji 30k", "Fuji 7.5k", "MVB1", "MVB2", "MVS", "Tox Lot"), .rows = structure(list(
2L, 3L, 4L, 6L, 7L, 8L, 1L, 9L, 5L), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"))), row.names = c(NA, -9L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df",
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))
最佳答案
使用 vwidth
和 vheight
将选项传递给 webshot()
。请参阅文档, https://www.rdocumentation.org/packages/webshot/versions/0.5.2/topics/webshot
gtsave(hotspot_3pct_table, "hotspot_3pct.png", vwidth = 1500, vheight = 1000)
关于r - 输出为 png 时 gt 表被截断,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69257297/
我正在使用 OUTFILE 命令,但由于权限问题和安全风险,我想将 shell 的输出转储到文件中,但出现了一些错误。我试过的 #This is a simple shell to connect t
我刚刚开始学习 Java,我想克服在尝试为这个“问题”创建 Java 程序时出现的障碍。这是我必须创建一个程序来解决的问题: Tandy 喜欢分发糖果,但只有 n 颗糖果。对于她给第 i 个糖果的人,
你好,我想知道我是否可以得到一些帮助来解决我在 C++ 中打印出 vector 内容的问题 我试图以特定顺序在一个或两个函数调用中输出一个类的所有变量。但是我在遍历 vector 时收到一个奇怪的错误
我正在将 intellij (2019.1.1) 用于 java gradle (5.4.1) 项目,并使用 lombok (1.18.6) 来自动生成代码。 Intellij 将生成的源放在 out
编辑:在与 guest271314 交流后,我意识到问题的措辞(在我的问题正文中)可能具有误导性。我保留了旧版本并更好地改写了新版本 背景: 从远程服务器获取 JSON 时,响应 header 包含一
我的问题可能有点令人困惑。我遇到的问题是我正在使用来自 Java 的 StoredProcedureCall 调用过程,例如: StoredProcedureCall call = new Store
在我使用的一些IDL中,我注意到在方法中标记返回值有2个约定-[in, out]和[out, retval]。 当存在多个返回值时,似乎使用了[in, out],例如: HRESULT MyMetho
当我查看 gar -h 的帮助输出时,它告诉我: [...] gar: supported targets: elf64-x86-64 elf32-i386 a.out-i386-linux [...
我想循环遍历一个列表,并以 HTML 格式打印其中的一部分,以代码格式打印其中的一部分。所以更准确地说:我想产生与这相同的输出 1 is a great number 2 is a great
我有下面的tekton管道,并尝试在Google Cloud上运行。集群角色绑定。集群角色。该服务帐户具有以下权限。。例外。不确定需要为服务帐户设置什么权限。
当尝试从 make 过滤非常长的输出以获取特定警告或错误消息时,第一个想法是这样的: $ make | grep -i 'warning: someone set up us the bomb' 然而
我正在创建一个抽象工具类,该类对另一组外部类(不受我控制)进行操作。外部类在某些接口(interface)点概念上相似,但访问它们相似属性的语法不同。它们还具有不同的语法来应用工具操作的结果。我创建了
这个问题已经有答案了: What do numbers starting with 0 mean in python? (9 个回答) 已关闭 7 年前。 在我的代码中使用按位与运算符 (&) 时,我
我写了这段代码来解析输入文件中的行输入格式:电影 ID 可以有多个条目,所以我们应该计算平均值输出:**没有重复(这是问题所在) import re f = open("ratings2.txt",
我需要处理超过 1000 万个光谱数据集。数据结构如下:大约有 1000 个 .fits(.fits 是某种数据存储格式)文件,每个文件包含大约 600-1000 个光谱,其中每个光谱中有大约 450
我编写了一个简单的 C 程序,它读取一个文件并生成一个包含每个单词及其出现频率的表格。 该程序有效,我已经能够在 Linux 上运行的终端中获得显示的输出,但是,我不确定如何获得生成的显示以生成包含词
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈,无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开,visit the help center . 关闭 1
1.普通的输出: print(str)#str是任意一个字符串,数字··· 2.格式化输出: ?
我无法让 logstash 正常工作。 Basic logstash Example作品。但后来我与 Advanced Pipeline Example 作斗争.也许这也可能是 Elasticsear
这是我想要做的: 我想让用户给我的程序一些声音数据(通过麦克风输入),然后保持 250 毫秒,然后通过扬声器输出。 我已经使用 Java Sound API 做到了这一点。问题是它有点慢。从发出声音到
我是一名优秀的程序员,十分优秀!