1. Ipad的 Procreate導出文件的照片為pdf，pdf是全白的，但是畫的畫導出pdf又是正常的
Ipad的 Procreate導出文件的照片為pdf，pdf是全白的。 使用procreate導出什麼格式最清晰呢?想必有的網友還不太了解的，為此，今日小編帶來的這篇文章就為大夥分享了procreate導出什麼格式最清晰講解，一起來看看吧。
procreate導出什麼格式最清晰?procreate導出什麼格式最清晰講解
1、pr最終導出的視頻清晰與否，首先是和你素材本身的清晰度有關系，若剪輯的素材本身清晰度就沒有很清晰，就算是建了高清序列或導出高清格式，所出的成片也不會是高清的。
2、pr想導出清晰的成片，在創建序列時就要選擇符合剪輯素材大小的清晰度選項，防止出現因為序列過大而素材清晰度不夠，使素材在剪輯序列中過分拉大導致剪輯畫面不清晰，以至於導出後也不清晰的問題。
3、pr在導出的時候，應該選擇H.264的編碼格式，就是應用最廣泛的MP4格式，這種編碼格式是體積合適，清晰度高，視頻質量好的格式，且要選擇高比特率導出。這樣導出的視頻是最清晰的。
2. R循環畫圖
R是我們做生信進行圖形展示較為常用的軟體，我們在經常使用R進行數據展示，畫一個或者幾個圖，但我們做生信的，批量化是我們最重要的目標之一。比如有時候可能有幾萬個圖需要畫，我們不可能一個一個的去畫圖，這時候就需要進行批量畫圖。
R循環畫圖循環畫圖挺簡單，主要是在dev.off()之前，加上一句print(p)即可，這里的p為畫圖對象，如下所示：
```
for (i in cluster){
name<-paste(i,'cluster_VlnPlot',sep='_')
mkdirs(paste(outdir,'3_marker',sep='/'),name)
for(m in 1:nrow(all.markers)){
if (all.markers["cluster"][m,]==i){
filename<-paste(gene.list[m],'VlnPlot.pdf',sep='_')
graph <- paste(name,filename,sep='/')
pdf(graph, w=12, h=8)
p<-VlnPlot(object = immune.combined, features.plot = c(gene.list[m]), return.plotlist=TRUE,point.size.use = -1,cols.use=color,size.x.use = -1)
print(p)
plot_grid(p)
dev.off()
}
}
}
```
這里print(p)是循環的關鍵
我們在畫圖或者操作的時候，可能有時候某個基因不在我們已有的文件，我們直接循環畫圖，將會出現報錯，而且這個報錯後面所有的圖都將無法正常完成，因此這里需要使用try語句，如果報錯，直接列印報錯信息，並且跳過此圖，直接畫下一幅圖，比如：
```
for (i in 1:cluster_num){
tryCatch({gene<-read.table(paste(i,"diff_gene_condition.csv",sep="_"),sep=",",header = TRUE,row.names = NULL)
graph <- paste(prefix,i,'_diff_featureHeatmap.pdf',sep='_')
pdf(graph,w=12, h=8)
gene_FeatureHeatmap<-c()
if (length(gene[,1]) >=6){
gene_FeatureHeatmap<-as.vector(gene[,1][1:6])
}else{
gene_FeatureHeatmap<-as.vector(gene[,1])
}
p<-FeatureHeatmap(immune.combined, features.plot = gene_FeatureHeatmap, group.by = "stim", pt.size = 0.25, key.position = "top",max.exp = 3,do.return =TRUE)
print(p)
plot_grid(p)
dev.off()
},error=function(e){print(paste(i,"--聚類不在某個組中,差異分析畫所有聚類的熱圖出現錯誤",sep=""))} )
}
```
這里主要使用的語句為：tryCatch({},error=function(e){print(報錯信息)} )
這個是我的第一版的try語句畫圖，並且也成功運行過很多次，包括循環分析、差異分析。
3.第二版循環畫圖
第一版畫圖，其實是有bug，只是一直沒有遇到畫圖報錯的循環，某次，我再運行這個腳本，其中某個基因的數據在我們畫圖文件中不存在，結果直接報錯，畫不出來圖，報錯信息如下：
Too many open devices r
開始一直不知道原因，後面通過查詢報錯信息，找到原因（https://stackoverflow.com/questions/24207960/too-many-open-devices-r），原來是因為報錯的時候，pdf文件已經建立，但是沒有關閉，如果循環太多，將會出現 Too many open devices r 信息。
輸入命令：dev.list()
# tiff jpeg tiff jpeg tiff jpeg tiff jpeg tiff tiff tiff tiff tiff jpeg tiff tiff tiff # 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
得到如上的信息，說明還有十幾張圖還沒有關閉，使用dev.off()關閉十幾次後，就可以正常畫圖了。
找到原因了，那就得解決，這里的解決方案就是在報錯的時候，我們在關閉一下圖片文件，並且刪掉改文件，列印報錯信息，就解決此問題，具體命令如下：
```
if (opt$gene=='yao'){
print('沒有輸入特定的基因做小提琴圖和箱線圖，continue！')
}else{
print("輸入了特別的基因，將對特定的基因進行熱圖和小提琴圖")
costmer_gene_file<-read.table(opt$gene,sep='\t')
costmer_gene<-unique(costmer_gene_file[,1])
mkdirs(outdir,'3_marker/costmer_gene/')
setwd(paste(outdir,'3_marker/costmer_gene',sep='/'))
for (m in 1:length(costmer_gene)){
tryCatch({
print("開始進行特定的基因表達量分布圖繪制。。。。。。。。")
filename<-paste(costmer_gene[m],'FeaturePlot.pdf',sep='_')
pdf(filename, w=12, h=8)
p<-FeaturePlot(object =immune.combined, features.plot = as.character(costmer_gene[m]), min.cutoff = "q9", pt.size = 0.5,cols.use = c("lightgrey","blue"))
print(p)
dev.off()
},error=function(e){
dev.off()
print(paste(costmer_gene[m],"--不在分析分析結果中,基因表達量分布圖出現錯誤，請注意核對",sep=""))
cmd<-paste('rm ',filename,sep=' ')
system(cmd)
} )
}
for (m in 1:length(costmer_gene)){
tryCatch({
print("開始進行特定的基因進行小提琴圖繪制。。。。。。。。")
filename<-paste(costmer_gene[m],'VlnPlotPlot.pdf',sep='_')
pdf(filename, w=12, h=8)
p<-VlnPlot(object = immune.combined, features.plot = as.character(costmer_gene[m]), return.plotlist=TRUE,point.size.use = -1,cols.use=color,size.x.use = -1)
print(p)
dev.off()
},error=function(e){
dev.off()
print(paste(costmer_gene[m],"--不在分析分析結果中,基因表達小提琴圖出現錯誤，請注意核對",sep=""))
cmd<-paste('rm ',filename,sep=' ')
system(cmd)
} )
}
cmd<-paste('ls ',paste(outdir,'3_marker/costmer_gene',sep='/'),'/*.pdf|while read i;do convert $i `dirname $i`/`basename $i .pdf`.png ;done',sep='')
print(cmd)
system(cmd)
}
```
到此，循環畫圖沒有問題了。
2019年1月22日
3. CorelDRAW文檔如何轉PDF文件
CDR是CorelDRAW的文件格式，PDF是acrobat的文件格式，在做一些設計的時候，很多情況下都要把cdr文件轉換為PDF，用cdr、AI導出印刷的時候，通常會出現一些問題，大多是因為沒有轉曲導致的。如果使用的的版本太高，而印刷廠使用的還只是低版本的，那就很麻煩了，如果我們將設計好的海報、畫冊、雜志等轉換成PDF格式直接發送給印刷廠就大大減少了麻煩的出現。如何使用cdr輸出PDF呢，下面就用CDRX7來給大家講解，不同的版本輸出設置有可能稍有不同，請注意區分。以下步驟我將詳解CorelDRAW文檔如何轉PDF文件。
CorelDRAW文檔轉為PDF文件的 方法
步驟一 完成你的設計後，先調一下兼容性，執行“文件”→“發布為PDF”命令，在文件名框中輸入文件名，單擊“設置”按鈕，在彈出的PDF設置對話框中的“兼容性”復選框中選擇Acrobat 6.0。我這里使用的是Acrobat 6.0，如果發布的PDF有問題，則可以嘗試Acrobat 5.0或其他。
步驟二 在PDF設置中單擊“對象”並調整對象，在對象裡面我們將壓縮類型選擇JPEG，將JPEG質量調到最高，並將“將復雜填充渲染為點陣圖”、“壓縮藝術字和藝術線條”、“將所有文本導出為曲線”勾選。
步驟三 在PDF設置中單擊“文檔”並調整文檔，啟動時顯示選擇“僅限於頁面”，編碼選擇“二進制”。
步驟四 若設計頁面中設定為含出血的尺寸，在PDF設置中單擊“預印”並勾選出血限制，輸入數值為3px。
步驟五 到目前為止，我們已經完成好保存設置了，如果你想保存現在設置好的樣式，點擊“常規”下的 按鈕，彈出輸入框“將PDF預設另存為”，輸入名稱，完成。(如果要刪除PDF樣式，請選擇樣式，然後單擊PDF預設列表框旁邊的刪除PDF 按鈕)。
4. r畫圖怎樣控制輸出pdf的尺寸
AI 里，新建一個文件的時候，那個對話框里設置的是繪圖區域（在頁面上顯示為黑色四邊形）。在列印機用紙那裡設置的是列印區域（在頁面上顯示為雙層虛線框）。如果超出繪圖區域框，雖可照樣畫圖等操作，但在轉PDF輸出時，超出的范圍，會在PDF裡面顯示不出來的。如果超出了虛線框，則列印時，是列印不出來的，你試試吧。
5. 在伺服器R中畫圖，無法打開PDF結果2021-07-12
這個問題當時查了很多網頁，問了好幾個人，最後終於得到答案，比較簡單，具體意思就是你忘記關掉什麼了，好吧我具體也不懂！但是挺好用。
就是你的程序畫圖完了一定記得加上這個：
1、dev.off()
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然後你再去打開你的Rplot.pdf 就可以看見圖形了。
2、在伺服器上想要直接顯示圖形界面，需要安裝一個軟體，
library(Cairo)
CairoPNG('test.png') ## 打開畫圖
plot(graph)## 自定義畫圖
dev.off()## 關閉畫圖
我自己的賬號上也沒試出來，你們可以參考這個試試。
https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78662112
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3、還有一種方法 安裝一個界面軟體，這里忘記了，哪天想起再記錄吧。
6. Adober Reader 這個PDF軟體，打開文檔後，如何對裡面的文檔進行圖畫標記
建議你安裝Adobe Acrobat XI Pro軟體，打開你的PDF文件，在注釋中加文字批註 、畫圖標記 或審閱等操作。畫圖標記就可實現手寫塗鴉功能。
7. R語言畫圖基礎功能
R語言有著很強大的畫圖功能。我們可以從下面的語句中得到
1、繪畫函數
高級畫圖功能（創建一個新的圖形）
低級繪圖函數（在現有的圖形上添加元素）
2、繪圖參數介紹
高級繪圖函數共同參數選項：
其它常用繪圖參數（可以使用help(par)查看）
3、畫圖面板分割
在一個面板中畫多張圖
（1）、par中參數mfrow和mfcol
（2）、ayout函數
生成復雜的圖形排列
（3）、其它函數
在一個面板中畫多張圖
4.圖形保存
（1）輸出到屏幕
windows, X11
（2）輸出到文件
df , postscript , xfig, bitmap, pictex, cairo_pdf, svg, png, jpeg, bmp, tiff
通過菜單命令保存圖形
8. MATLAB如何繪制pdf曲線和多普勒頻移密度譜
9. R基礎繪圖
R內置的基本繪圖包graohics繪圖邏輯：打開一個繪圖板，制定繪圖區，逐步添加各種圖形元素。
以下為例：
其中
plot.new() #新建一個繪圖
plot.window() #位置設定，實際上也是設置了坐標系。
接下來的 points, lines， axis，mtext, text 都是往這個圖形上添加元素。
graphics的繪圖函數可以分為兩類,一種是低級繪圖函數，這類函數用於往已經存在的plot上添加元素，如上圖中points,lines，axis等，都是往已經存在的圖形上添加 底層的圖像元素，每個圖形元素可以設置自己的屬性，如points()中可以設置點的形狀大小等。這些函數也可以成為圖形元素函數。
另一類圖像函數是高級繪圖函數，如boxplot, 使用這類函數時傳入正確的數據會繪制特定的圖形，高級函數會重新打開一個空白繪圖板並繪圖。
用高級函數繪圖後，也可以使用低級繪圖函數進一步添加其他圖形元素。
除了上述繪制的圖形外，往往還需要修改很多其他默認設置，如圖形邊距，前景色，默認字體大小等。或者這些可成稱之為圖形主題。
par() #返回圖形的默認設置，有72個參數可以設置。
par(mar= ,font= ) #可以更改默認的mar,font選項，類似，默認的參數均可這樣修改。
通過par更改是全局更改，如果在text(font= )等也設置了font可以認為是局部設置。
canvas是整個繪圖紙張，如一張A4紙
figure是一張組合圖，一張圖可以包括一個或者多個plot
plot值具體的某個圖。
理解這些概念，是圖形組合的基礎。
par中可以設置繪制圖形組合
如
par(mfrow=c(2,1)，mar=c(4,4,4,4))
圖形可視化需要底層支持，如繪制一個pdf/tiff, 後台要先准備好繪制pdf/tiff的工具，這個准備好的pdf/tiff後台支持，就是所謂的device。就好像你是個畫家，你需要畫油畫，那麼你的僕人會先給你准備好畫油畫用的布板等，你需要畫簡筆畫，僕人就簡單給你准備個普通寫字台和A4紙張。
pdf('r-plot.pdf') #打開一個pdf繪圖設備，並設置為當前設備。注意，該設備是不可見的，非交互的，此後的圖形元素都是在這個圖形設備上繪圖的。
...
dev.off() #關閉當前繪圖設備。繪制完畢後，需關閉當前設備。可以這樣理解：繪圖是在內存ram繪圖的，結束後需要將內存數據保存到硬碟上，然後才能在當前文件下找到圖r-plot.pdf。
默認的繪圖設備
Rstudio, Rgui默認激活了一個可視化的，交互的繪圖設備，默認編號是1，可以認為是常開的，交互的，也就是默認Rstudio右下角的plot區域圖形。