1. Ipad的 Procreate导出文件的照片为pdf，pdf是全白的，但是画的画导出pdf又是正常的
Ipad的 Procreate导出文件的照片为pdf，pdf是全白的。 使用procreate导出什么格式最清晰呢?想必有的网友还不太了解的，为此，今日小编带来的这篇文章就为大伙分享了procreate导出什么格式最清晰讲解，一起来看看吧。
procreate导出什么格式最清晰?procreate导出什么格式最清晰讲解
1、pr最终导出的视频清晰与否，首先是和你素材本身的清晰度有关系，若剪辑的素材本身清晰度就没有很清晰，就算是建了高清序列或导出高清格式，所出的成片也不会是高清的。
2、pr想导出清晰的成片，在创建序列时就要选择符合剪辑素材大小的清晰度选项，防止出现因为序列过大而素材清晰度不够，使素材在剪辑序列中过分拉大导致剪辑画面不清晰，以至于导出后也不清晰的问题。
3、pr在导出的时候，应该选择H.264的编码格式，就是应用最广泛的MP4格式，这种编码格式是体积合适，清晰度高，视频质量好的格式，且要选择高比特率导出。这样导出的视频是最清晰的。
2. R循环画图
R是我们做生信进行图形展示较为常用的软件，我们在经常使用R进行数据展示，画一个或者几个图，但我们做生信的，批量化是我们最重要的目标之一。比如有时候可能有几万个图需要画，我们不可能一个一个的去画图，这时候就需要进行批量画图。
R循环画图循环画图挺简单，主要是在dev.off()之前，加上一句print(p)即可，这里的p为画图对象，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()
}
}
}
```
这里print(p)是循环的关键
我们在画图或者操作的时候，可能有时候某个基因不在我们已有的文件，我们直接循环画图，将会出现报错，而且这个报错后面所有的图都将无法正常完成，因此这里需要使用try语句，如果报错，直接打印报错信息，并且跳过此图，直接画下一幅图，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,"--聚类不在某个组中,差异分析画所有聚类的热图出现错误",sep=""))} )
}
```
这里主要使用的语句为：tryCatch({},error=function(e){print(报错信息)} )
这个是我的第一版的try语句画图，并且也成功运行过很多次，包括循环分析、差异分析。
3.第二版循环画图
第一版画图，其实是有bug，只是一直没有遇到画图报错的循环，某次，我再运行这个脚本，其中某个基因的数据在我们画图文件中不存在，结果直接报错，画不出来图，报错信息如下：
Too many open devices r
开始一直不知道原因，后面通过查询报错信息，找到原因（https://stackoverflow.com/questions/24207960/too-many-open-devices-r），原来是因为报错的时候，pdf文件已经建立，但是没有关闭，如果循环太多，将会出现 Too many open devices r 信息。
输入命令：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，说明还有十几张图还没有关闭，使用dev.off()关闭十几次后，就可以正常画图了。
找到原因了，那就得解决，这里的解决方案就是在报错的时候，我们在关闭一下图片文件，并且删掉改文件，打印报错信息，就解决此问题，具体命令如下：
```
if (opt$gene=='yao'){
print('没有输入特定的基因做小提琴图和箱线图，continue！')
}else{
print("输入了特别的基因，将对特定的基因进行热图和小提琴图")
costmer_gene_file<-read.table(opt$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("开始进行特定的基因表达量分布图绘制。。。。。。。。")
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],"--不在分析分析结果中,基因表达量分布图出现错误，请注意核对",sep=""))
cmd<-paste('rm ',filename,sep=' ')
system(cmd)
} )
}
for (m in 1:length(costmer_gene)){
tryCatch({
print("开始进行特定的基因进行小提琴图绘制。。。。。。。。")
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],"--不在分析分析结果中,基因表达小提琴图出现错误，请注意核对",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，循环画图没有问题了。
2019年1月22日
3. CorelDRAW文档如何转PDF文件
CDR是CorelDRAW的文件格式，PDF是acrobat的文件格式，在做一些设计的时候，很多情况下都要把cdr文件转换为PDF，用cdr、AI导出印刷的时候，通常会出现一些问题，大多是因为没有转曲导致的。如果使用的的版本太高，而印刷厂使用的还只是低版本的，那就很麻烦了，如果我们将设计好的海报、画册、杂志等转换成PDF格式直接发送给印刷厂就大大减少了麻烦的出现。如何使用cdr输出PDF呢，下面就用CDRX7来给大家讲解，不同的版本输出设置有可能稍有不同，请注意区分。以下步骤我将详解CorelDRAW文档如何转PDF文件。
CorelDRAW文档转为PDF文件的 方法
步骤一 完成你的设计后，先调一下兼容性，执行“文件”→“发布为PDF”命令，在文件名框中输入文件名，单击“设置”按钮，在弹出的PDF设置对话框中的“兼容性”复选框中选择Acrobat 6.0。我这里使用的是Acrobat 6.0，如果发布的PDF有问题，则可以尝试Acrobat 5.0或其他。
步骤二 在PDF设置中单击“对象”并调整对象，在对象里面我们将压缩类型选择JPEG，将JPEG质量调到最高，并将“将复杂填充渲染为位图”、“压缩艺术字和艺术线条”、“将所有文本导出为曲线”勾选。
步骤三 在PDF设置中单击“文档”并调整文档，启动时显示选择“仅限于页面”，编码选择“二进制”。
步骤四 若设计页面中设定为含出血的尺寸，在PDF设置中单击“预印”并勾选出血限制，输入数值为3px。
步骤五 到目前为止，我们已经完成好保存设置了，如果你想保存现在设置好的样式，点击“常规”下的 按钮，弹出输入框“将PDF预设另存为”，输入名称，完成。(如果要删除PDF样式，请选择样式，然后单击PDF预设列表框旁边的删除PDF 按钮)。
4. r画图怎样控制输出pdf的尺寸
AI 里，新建一个文件的时候，那个对话框里设置的是绘图区域（在页面上显示为黑色四边形）。在打印机用纸那里设置的是打印区域（在页面上显示为双层虚线框）。如果超出绘图区域框，虽可照样画图等操作，但在转PDF输出时，超出的范围，会在PDF里面显示不出来的。如果超出了虚线框，则打印时，是打印不出来的，你试试吧。
5. 在服务器R中画图，无法打开PDF结果2021-07-12
这个问题当时查了很多网页，问了好几个人，最后终于得到答案，比较简单，具体意思就是你忘记关掉什么了，好吧我具体也不懂！但是挺好用。
就是你的程序画图完了一定记得加上这个：
1、dev.off()
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然后你再去打开你的Rplot.pdf 就可以看见图形了。
2、在服务器上想要直接显示图形界面，需要安装一个软件，
library(Cairo)
CairoPNG('test.png') ## 打开画图
plot(graph)## 自定义画图
dev.off()## 关闭画图
我自己的账号上也没试出来，你们可以参考这个试试。
https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78662112
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3、还有一种方法 安装一个界面软件，这里忘记了，哪天想起再记录吧。
6. Adober Reader 这个PDF软件，打开文档后，如何对里面的文档进行图画标记
建议你安装Adobe Acrobat XI Pro软件，打开你的PDF文件，在注释中加文字批注 、画图标记 或审阅等操作。画图标记就可实现手写涂鸦功能。
7. R语言画图基础功能
R语言有着很强大的画图功能。我们可以从下面的语句中得到
1、绘画函数
高级画图功能（创建一个新的图形）
低级绘图函数（在现有的图形上添加元素）
2、绘图参数介绍
高级绘图函数共同参数选项：
其它常用绘图参数（可以使用help(par)查看）
3、画图面板分割
在一个面板中画多张图
（1）、par中参数mfrow和mfcol
（2）、ayout函数
生成复杂的图形排列
（3）、其它函数
在一个面板中画多张图
4.图形保存
（1）输出到屏幕
windows, X11
（2）输出到文件
df , postscript , xfig, bitmap, pictex, cairo_pdf, svg, png, jpeg, bmp, tiff
通过菜单命令保存图形
8. MATLAB如何绘制pdf曲线和多普勒频移密度谱
9. R基础绘图
R内置的基本绘图包graohics绘图逻辑：打开一个绘图板，制定绘图区，逐步添加各种图形元素。
以下为例：
其中
plot.new() #新建一个绘图
plot.window() #位置设定，实际上也是设置了坐标系。
接下来的 points, lines， axis，mtext, text 都是往这个图形上添加元素。
graphics的绘图函数可以分为两类,一种是低级绘图函数，这类函数用于往已经存在的plot上添加元素，如上图中points,lines，axis等，都是往已经存在的图形上添加 底层的图像元素，每个图形元素可以设置自己的属性，如points()中可以设置点的形状大小等。这些函数也可以成为图形元素函数。
另一类图像函数是高级绘图函数，如boxplot, 使用这类函数时传入正确的数据会绘制特定的图形，高级函数会重新打开一个空白绘图板并绘图。
用高级函数绘图后，也可以使用低级绘图函数进一步添加其他图形元素。
除了上述绘制的图形外，往往还需要修改很多其他默认设置，如图形边距，前景色，默认字体大小等。或者这些可成称之为图形主题。
par() #返回图形的默认设置，有72个参数可以设置。
par(mar= ,font= ) #可以更改默认的mar,font选项，类似，默认的参数均可这样修改。
通过par更改是全局更改，如果在text(font= )等也设置了font可以认为是局部设置。
canvas是整个绘图纸张，如一张A4纸
figure是一张组合图，一张图可以包括一个或者多个plot
plot值具体的某个图。
理解这些概念，是图形组合的基础。
par中可以设置绘制图形组合
如
par(mfrow=c(2,1)，mar=c(4,4,4,4))
图形可视化需要底层支持，如绘制一个pdf/tiff, 后台要先准备好绘制pdf/tiff的工具，这个准备好的pdf/tiff后台支持，就是所谓的device。就好像你是个画家，你需要画油画，那么你的仆人会先给你准备好画油画用的布板等，你需要画简笔画，仆人就简单给你准备个普通写字台和A4纸张。
pdf('r-plot.pdf') #打开一个pdf绘图设备，并设置为当前设备。注意，该设备是不可见的，非交互的，此后的图形元素都是在这个图形设备上绘图的。
...
dev.off() #关闭当前绘图设备。绘制完毕后，需关闭当前设备。可以这样理解：绘图是在内存ram绘图的，结束后需要将内存数据保存到硬盘上，然后才能在当前文件下找到图r-plot.pdf。
默认的绘图设备
Rstudio, Rgui默认激活了一个可视化的，交互的绘图设备，默认编号是1，可以认为是常开的，交互的，也就是默认Rstudio右下角的plot区域图形。