事情起因是這樣的：在某個(gè)搞技群里有人發(fā)了一個(gè)11維的蜜汁微笑矩陣用來(lái)逼死密集恐懼癥——

11*11蜜汁微笑矩陣

于是有人用一個(gè)[擦汗]的表情表示無(wú)語(yǔ)……

可是僅僅一個(gè)表情，怎么能以對(duì)等的氣勢(shì)懟回去呢?于是——

emoji = '[擦汗]' 
for i in range(11): 
    print(emoji*(i+1)) 

11維下三角擦汗

不過(guò)考慮到這種方法只能把表情按離散整數(shù)的序列來(lái)放置，還不能在任意的連續(xù)數(shù)值處放表情?？紤]到R中的ggimage包可以用圖片來(lái)代替散點(diǎn)，于是一個(gè)思路就是畫(huà)散點(diǎn)(曲線(xiàn))圖，然后用表情來(lái)代換散點(diǎn)。

然后，升級(jí)版的逼死密集恐懼癥圖形就新鮮出爐了——

正弦式笑哭

library(ggplot2) 
library(ggimage) 
showtext::showtext.auto(enable = T) 
 
theme1 <-   theme(panel.background = element_rect(fill = "black",color = "black"),plot.background = element_rect(fill="black",color = "black"),panel.grid = element_blank(),plot.title = element_text(hjust=0.5,family = "SimHei",size = 24,color = "#FEFEFE"), 
                  axis.text = element_blank(),axis.ticks = element_blank()) 
# 正弦曲線(xiàn) 
x <- seq(from=0,to=2*pi,length.out = 80) 
y <- sin(x) 
df_sin <- data.frame(x = x,y=y) 
 
ggplot(df_sin,aes(x,y))+ 
  geom_emoji(aes(image='1f602'))+ 
  labs(x= "",y="",title="正弦式笑哭")+ 
  theme1 

邏輯回歸式笑哭

# sigmoid曲線(xiàn) 
sigmoid <- function(x) return(1/(1+exp(-x))) 
x <- seq(from=-10,to=10,length.out = 100) 
y <- sigmoid(x) 
df_sigmoide <- data.frame(x = x,y=y) 
 
ggplot(df_sigmoide,aes(x,y))+ 
  geom_emoji(aes(image='1f602'))+ 
  labs(x= "",y="",title="邏輯回歸式笑哭")+ 
  theme1 

正態(tài)分布式笑哭

# 正態(tài)密度曲線(xiàn) 
x <- seq(-5,5,length.out = 100) 
y <- dnorm(x) 
df_norm <- data.frame(x = x,y=y) 
 
ggplot(df_norm,aes(x,y))+ 
  geom_emoji(aes(image='1f602'))+ 
  labs(x= "",y="",title="正態(tài)分布式笑哭")+ 
  theme1 

愛(ài)心式笑哭

# 心形曲線(xiàn) 
t <- seq(0,2*pi,length.out = 100) 
x <- 16*(sin(t)^3) 
y <- 13*cos(t) - 5*cos(2*t) - 2*cos(3*t)-cos(4*t) 
df_heart <- data.frame(x=x,y=y) 
 
ggplot(df_heart,aes(x=x,y=y))+ 
  geom_emoji(aes(image='1f602'))+ 
  labs(x= "",y="",title="愛(ài)心式笑哭")+ 
  theme1 

眾星捧月式笑哭

# 弧形 
x <- seq(-10,10,length.out=40) 
r <- 10 
y <- -sqrt(r^2-x^2) 
df_cirle <- data.frame(x = c(x,0), y = c(y,5),z=2) 
df_cirle$z[nrow(df_cirle)] <- 16 
 
ggplot()+ 
  geom_emoji(data=df_cirle,mapping=aes(x=x,y=y,image='1f602',size=z))+ 
  scale_y_continuous(limits = c(-10,12))+ 
  scale_size_area(max_size = 0.3)+ 
  labs(x= "",y="",title="眾星捧月式笑哭")+ 
  guides(size=F)+ 
  theme1 

囧式笑器

x <- seq(-10,10,length.out = 100) 
y <- 2/(x^2-2) 
shift <- 3 
x1 <- rep(seq(min(x)-shift,max(x)+shift,length.out = 150),2) 
y1 <- c(rep(min(y)-shift,150),rep(max(y)+shift,150)) 
x2 <-  c(rep(min(x)-shift,150),rep(max(x)+shift,150)) 
y2 <- rep(seq(min(y)-shift,max(y)+shift,length.out = 150),2) 
 
df_orz <- data.frame(x=c(x,x1,x2),y=c(y,y1,y2)) 
 
ggplot(df_orz,aes(x=x,y=y))+ 
  geom_emoji(aes(image='1f602'))+ 
  labs(x= "",y="",title="囧式笑哭")+ 
  theme1 

金拱門(mén)式笑哭

# 金拱門(mén) 
x <- seq(0,2*pi,length.out = 100) 
y <- abs(sin(x)) 
 
df_m <- data.frame(x=x,y=y) 
 
ggplot(df_m,aes(x=x,y=y))+ 
  geom_emoji(aes(image='1f602'))+ 
  labs(x= "",y="",title="金拱門(mén)式笑哭")+ 
  theme1 

四葉草式笑哭

# 四葉草 
x <- seq(0,2*pi,length.out = 100) 
y <- cos(4*x) 
 
df_flower <- data.frame(x=x,y=y) 
 
ggplot(df_flower,aes(x,y))+ 
  geom_line()+ 
  geom_emoji(aes(image='1f602'))+ 
  coord_polar()+ 
  labs(x= "",y="",title="四葉草式笑哭")+ 
  theme1 

萬(wàn)花筒式笑哭

# 萬(wàn)花筒式笑哭 
get_circle <- function(r){ 
  t <- seq(-r,r,length.out = 50*sqrt(r)) 
  x <- rep(t,2) 
  y <- c(sqrt(r^2-t^2),-sqrt(r^2-t^2)) 
  df <- data.frame(x=x,y=y) 
  return(df) 
} 
 
df_circle <- data.frame(x=NULL,y=NULL) 
layer <- 11 
for(i in 1:layer){ 
  df_circle <- rbind(df_circle,get_circle(i)) 
} 
 
ggplot()+ 
  geom_emoji(data = df_circle,aes(x,y,image='1f602'))+ 
  scale_x_continuous(limits = c(-layer,layer))+ 
  labs(x= "",y="",title="萬(wàn)花筒式笑哭")+ 
  theme1 

11階萬(wàn)花筒式笑哭，是不是比矩陣不知道高到哪去了

無(wú)招勝有招式笑哭

# 無(wú)招勝有招式笑哭 
x <- rnorm(10000,mean=0,sd=10) 
y <- rnorm(10000,mean = 0,sd=10) 
 
df_norm <- data.frame(x=x,y=y) 
 
ggplot(data = df_norm,mapping = aes(x,y,image='1f602'))+ 
  geom_emoji()+ 
  labs(x= "",y="",title="無(wú)招勝有招式笑哭")+ 
  theme1 

無(wú)招勝有招式笑哭