Круг лепестковый matrix: купить на официальном сайте ООО «МИР ИНСТРУМЕНТА»

Содержание

Круг лепестковый торцевой, P 120, 125 х 22.2 мм Matrix

Главная
Каталог
Режущий инструмент
Круги и диски абразивные
Круги лепестковые торцевые

Артикул:

Скачать фото

Скачать все архивом

Группа товаров: Ручной инструмент
Бренд: MATRIX
Диаметр, мм: 125
Зернистость: P 120
Посадка, мм: 22. 2
Форма: прямой

Станьте нашим партнером и получите уникальные условия сотрудничества

Стать партнеромВойти в аккаунт

С этим товаром покупают

Перчатки х/б, ПВХ покрытие, «Точка», 5 пар в упаковке, 7 класс Россия

Перчатки трикотажные, ПВХ гель шахматный облив, оверлок Россия Сибртех

Перчатки Нейлон, ПВХ точка, 13 класс, белые, L Россия

Перчатки х/б, 3 пары в упаковке, 10 класс Россия

Точильные камни для дрели, 5 шт Matrix

Щетка для УШМ, 100 мм, М14, «чашка», крученая проволока 0. 5 мм Matrix

Щетка для УШМ, 100 мм, М14, «чашка», крученая проволока 0.5 мм Matrix

746323

Щетка для УШМ, 125 мм, «Плоская», крученая нержавеющая проволока 0.5 мм, посадка 22.2 мм Denzel

Щетка для УШМ, 100 мм, посадка 22.2 мм, плоская, латунированная витая проволока Matrix

Очки защитные открытого типа, прозрачные, ударопрочный поликарбонат Россия Сибртех

Круг отрезной по металлу, 125 х 1 х 22 мм Gross

Круг лепестковый торцевой Р120 125х22 //MATRIX

Главная
/
Каталог товаров
/
Все для строительства и монтажа
/
Расходные материалы
/
Круги отрезные, зачистные, диски алмазные
/
Круги лепестковые*
/
Круг лепестковый торцевой Р120 125х22 //MATRIX

Описание и характеристики

Отзывы

Доставка и оплата

Код товара

0009410

Артикул

74048

Единица продажи

Штука

Круг лепестковый торцевой изготовлен из прямоугольных элементов шлифовальной шкурки на тканевой основе, которые расположены в виде веера на подложке из стекловолокна. Применяется в шлифовальных работах по металлу, дереву и другим материалам. Используется с УШМ.
Размер абразивного зерна P120
Диаметр щетки 125 мм
Форма Прямая
Посадка 22,2 мм
Назначение круга Металл
Тип круга Лепестковый торцевой
Диаметр круга 125 мм

Оставить отзыв

Пока нет ни одного отзыва о данном товаре. Ваш отзыв будет первым!

Близкие по цене похожие товары

Код товара:
0746723

Круг лепестковый торцевой КЛТ-1, Р120(10Н), 115*22,2мм

Артикул

74011

Хит продаж

Код товара:
0746724

Круг лепестковый торцевой Р24, 115*22,2мм//Matrix

Артикул

74026

Код товара:
0009564

Круг лепестковый торцевой Р60 150х22.2 мм// MATRIX

Производитель

Matrix

Артикул

74058

Код товара:
0746729

Круг лепестковый торцевой Р100, 115*22,2мм//Matrix

Артикул

74031

Код товара:
0008859

Диск шлиф лепестковый 180х22 А 40 Makita D-27137

Производитель

Makita

Артикул

D-27137

Код товара:
0009377

Круг лепестковый торцевой Р40 115х22 мм// MATRIX

Артикул

74027

Код товара:
0746725

Круг лепестковый торцевой Р120, 115*22,2мм//Matrix

Артикул

74032

Код товара:
0009409

Круг лепестковый торцевой Р100 125х22//MATRIX

Артикул

74047

Код товара:
0008857

Диск шлиф лепестковый 115х22 А 80 Makita D-27056

Производитель

Makita

Артикул

D-27056

Код товара:
0008861

Диск шлиф лепестковый 180х22 А 80 Makita D-27159

Производитель

Makita

Артикул

D-27159

Код товара:
0003763

Круг лепестковый торцевой,конический,Р 60,115х22,2 мм//СИБРТЕХ

Артикул

74078

Код товара:
0009167

Круг лепестковый торцевой Р60 125х22 мм// MATRIX

Артикул

74043

Хит продаж

Код товара:
0003234

Круг лепестковый торцевой КЛТ-1, Р40, 125х22,2мм//Россия

Артикул

74004

Хит продаж

Код товара:
0009216

Круг лепестковый торцевой Р40 150х22. 2 мм// MATRIX

Артикул

74057

Код товара:
0008936

Круг лепестковый торцевой Р40 125х22//MATRIX

Артикул

74042

Хит продаж

Другие товары раздела круги лепестковые*

Код товара:
0003233

Круг лепестковый торцевой КЛТ-1, Р60, 115х22,2мм//Россия

Артикул

74002

Код товара:
0003234

Круг лепестковый торцевой КЛТ-1, Р40, 125х22,2мм//Россия

Артикул

74004

Хит продаж

Код товара:
0003592

Круг шлиф №40 125ммх22 д/шлифмашины лепест торцевой ПРОМИС

Производитель

Промис 888

Артикул

5542040

Код товара:
0003235

Круг лепестковый торцевой КЛТ-1, Р80, 125х22,2мм//Россия

Артикул

74006

Код товара:
0003236

Круг лепестковый торцевой,конический, Р80, 125х22,2мм//СИБРТЕХ

Артикул

74085

Хит продаж

Код товара:
0003763

Круг лепестковый торцевой,конический,Р 60,115х22,2 мм//СИБРТЕХ

Артикул

74078

Код товара:
0008855

Диск шлиф лепестковый 115х22 А 40 Makita D-27034

Производитель

Makita

Артикул

D-27034

Код товара:
0008856

Диск шлиф лепестковый 115х22 А 60 Makita D-27040

Производитель

Makita

Артикул

D-27040

Код товара:
0009533

Круг лепестковый торцевой КЛТ-1, Р40, 150х22,2мм//Россия

Артикул

74007

Код товара:
0009534

Круг лепестковый торцевой КЛТ-1, Р60, 150х22,2мм//Россия

Артикул

74008

Код товара:
0009535

Круг лепестковый торцевой КЛТ-1, Р80, 150х22,2мм//Россия

Артикул

74009

Код товара:
0009564

Круг лепестковый торцевой Р60 150х22. 2 мм// MATRIX

Производитель

Matrix

Артикул

74058

Код товара:
0009627

Круг лепестковый торцевой Р24 125х22 мм// MATRIX

Артикул

74041

Код товара:
0009755

Круг лепестковый торцевой Р80, 115х22 мм// MATRIX

Артикул

74029

Код товара:
0009787

Диск шлиф лепестковый 115х22 К 60 Makita D-27246

Производитель

Makita

Артикул

D-27246

Код товара:
0704744

Круг лепестковый торцевой Р24, 180*22,2мм//Matrix

Артикул

74072

Предлагаем Вам купить круг лепестковый торцевой Р120 125х22 //MATRIX по выгодной цене 100 . Мы очень тщательно следим за качеством реализуемой продукции и отдаем предпочтение только проверенным производителям.

Чтобы купить круг лепестковый торцевой Р120 125х22 //MATRIX в нашем интернет-магазине Вам достаточно оформить заказ любым удобным способом:

На сайте. Для этого нужно выбрать понравившиеся Вам товары, положить их в корзину и оформить покупку (не займет много времени).

По телефонам 8 (8453) 64-30-40, 8 (8453) 64-46-60. Наши операторы проконсультируют Вас по всем вопросам, связанных с товаром, и примут Ваш заказ на обработку.

По электронной почте [email protected]. В письме необходимо указать наименования (коды) выбранных Вами товаров и их количество, а также данные о себе: Ф.И.О., контактный телефон и e-mail.

Продолжая использовать наш сайт, Вы принимаете пользовательское соглашение на обработку файлов _COOKIE и пользовательских данных в целях повышения качества функционирования сайта, проведения ретаргетинга и статистических маркетинговых исследований. Если Вы не хотите, чтобы Ваши данные обрабатывались, необходимо соответствующим образом установить настройки браузера или не использовать сайт.

ggmatplot

ggmatplot — это быстрый и простой способ построения столбцов двух матриц или фреймов данных относительно друг друга с помощью ggplot2 .

ggmatplot основан на ggplot2 , а его функциональность основана на matplot . Следовательно, ggmatplot можно рассматривать как ggplot версию matplot .

Что делает

ggmatplot ?

Аналогично matplot , ggmatplot строит вектор по столбцам матрицы, или столбцы двух матриц друг относительно друга, или вектор/матрицу по отдельности. Однако, в отличие от matplot , ggmatplot возвращает объект ggplot .

Предположим, у нас есть ковариационный вектор x и матрица z с ответом y и подобранным значением fit.y в качестве двух столбцов.

 # вектор х
х <- с (rнорма (100, sd = 2))
голова (х)
#> [1] -1,5523838 0,6616481 -0,7609050 -0,1805734 2,6801909 -1,4998950
# матрица z
y <- x * 0,5 + rnorm(100, sd = 1)
fit.y <- приспособлено (lm (y ~ x))
z <- cbind(actual = y,
           приспособлено = приспособлено. y)
голова (г)
#> фактическая установка
#> 1 -1.2737256 -1.0038396
#> 2 0,3032631 0,2026667
#> 3 -2,6566818 -0,5725341
#> 4 0,5961153 -0,2562904
#> 5 2.2466124 1.3026440
#> 6 0.3743863 -0.9752366

ggmatplot строит вектор x для каждого столбца матрицы z , используя значение по умолчанию plot_type = "точка" . На результирующем графике это будет представлено в виде двух групп, обозначенных разными формами и цветами.

 библиотека (ggmatplot)
ggmatplot(x, z)

Внешний вид по умолчанию, используемый для различения двух групп, может быть обновлен с помощью аргументов ggmatplot() . Поскольку две группы в этом примере отличаются формой и цветом, для их изменения можно использовать параметры shape и color . Если мы хотим, чтобы точки в обеих группах имели одинаковую форму, мы можем просто установить 9Параметр формы 0003 к единственному значению. Однако, если мы хотим, чтобы точки в группах различались по цвету, мы можем передать список цветов в качестве параметра color , но мы должны убедиться, что количество цветов в списке совпадает с количеством групп.

 ggmatplot(x, z,
          shape = "circle", # использование одной формы в обеих группах
          color = c("blue","purple") # присвоение двух цветов двум группам
          )

С ggmatplot построен на основе ggplot2 и создает объект ggplot, дополнения ggplot, такие как масштабы, характеристики огранки, системы координат и темы, также могут быть добавлены к графикам, созданным с использованием ggmatplot .

Каждый plot_type , разрешенный функцией ggmatplot() , также построен на ggplot2 geom (геометрический объект), как указано здесь. Поэтому ggmatplot() будет поддерживать дополнительные параметры, характерные для каждого типа графика. Часто это эстетика, используемая для установки эстетики на фиксированное значение, например 9.0003 размер = 2 или альфа = 0,5 . Однако они также могут быть другими параметрами, характерными для различных типов участков.

 ggmatplot(x, z,
          форма = "круг",
          цвет = с («синий», «фиолетовый»),
          размер = 2,
          альфа = 0,5
          ) +
  theme_bw()

Этот список примеров включает другие типы графиков, которые мы можем создать с помощью ggmatplot .

Когда мы можем использовать

ggmatplot вместо ggplot2 ?

ggplot2 требует, чтобы широкоформатные данные были преобразованы в длинный формат для построения графика, что может быть довольно громоздким при создании простых графиков. Поэтому мотивация для ggmatplot состоит в том, чтобы предоставить решение, позволяющее ggplot2 обрабатывать широкоформатные данные. Хотя ggmatplot не обеспечивает такой же гибкости, как ggplot2 , его можно использовать в качестве обходного пути для преобразования широкоформатных данных в длинный формат и создания простых графиков с использованием ggplot2 .

Предположим, мы хотим использовать набор данных iris для построения графика распределения его числовых переменных по отдельности.

 библиотека(тидыр)
библиотека (dplyr)
iris_numeric <- радужная оболочка %>%
  выберите (число)
голова (iris_numeric)
#> Чашелистик.Длина Чашелистик.Ширина Лепесток.Длина Лепесток.Ширина
#> 1 5,1 3,5 1,4 0,2
#> 2 4,9 3,0 1,4 0,2
#> 3 4,7 3,2 1,3 0,2
#> 4 4,6 3,1 1,5 0,2
#> 5 5,0 3,6 1,4 0,2
#> 6 5,4 3,91,7 0,4

Если бы мы построили эти данные, используя ggplot2 , нам пришлось бы преобразовать данные в длинный формат перед построением графика.

 iris_numeric_long <- iris_numeric %>%
  pivot_longer (столбцы = все (),
               name_to = "Функция",
               values_to = "Измерение")
голова (iris_numeric_long)
#> # Буквы: 6 × 2
#> Измерение признаков
#>  
#> 1 Чашелистик.Длина 5.1
#> 2 Чашелистик.Ширина 3,5
#> 3 Лепестка.Длина 1,4
#> 4 Лепесток.Ширина 0,2
#> 5 Чашелистик. Длина 4,9#> 6 Чашелистик. Ширина 3
iris_numeric_long %>%
  ggplot(aes(x = Измерение,
             цвет = Особенность)) +
  geom_density()

Но широкоформатные данные можно напрямую использовать с ggmatplot для достижения того же результата. Обратите внимание, что порядок категорий в легенде соответствует порядку столбцов в исходном наборе данных.

 ggmatplot(iris_numeric, plot_type = "density", alpha = 0)

Предположим, у нас также есть следующий набор данных о месячном количестве пассажиров международных авиакомпаний (в тысячах) с 19 января.49 по декабрь 1960 г.

 AirPassengers <- матрица (AirPassengers,
  ncol = 12, byrow = FALSE,
  dimnames = list(month.abb, as.character(1949:1960))
)
AirPassengers
#> 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960
#> Январь 112 115 145 171 196 204 242 284 315 340 360 417
#> Фев 118 126 150 180 196 188 233 277 301 318 342 391
#> март 132 141 178 193 236 235 267 317 356 362 406 419
#> Апр 129 135 163 181 235 227 269 313 348 348 396 461
#> май 121 125 172 183 229 234 270 318 355 363 420 472
#> Июн 135 149 178 218 243 264 315 374 422 435 472 535
#> июль 148 170 199 230 264 302 364 413 465 491 548 622
#> Авг 148 170 199 242 272 293 347 405 467 505 559 606
#> сен 136 158 184 209 237 259 312 355 404 404 463 508
#> Октябрь 119 133 162 191 211 229 274 306 347 359 407 461
#> ноябрь 104 114 146 172 180 203 237 271 305 310 362 390
#> Декабрь 118 140 166 194 201 229 278 306 336 337 405 432

Если мы хотим построить график динамики количества пассажиров за годы, используя ggplot2 , нам придется преобразовывать данные в длинный формат. Но мы можем использовать ggmatplot в качестве обходного пути.

Во-первых, мы можем разделить данные на две матрицы следующим образом:

месяца : вектор, содержащий список месяцев
nPassengers : матрица количества пассажиров, каждый столбец которой представляет год

 месяцев <- rownames(AirPassengers)
nPassengers <- AirPassengers[ 1:12]

Затем мы можем использовать ggmatplot() для построения матрицы месяцев по каждому столбцу матрицы nPassengers , что проще понять как группировку графика с использованием каждого столбец ( год ) матрицы nPassengers .

 ggmatplot(
  х = месяцы,
  у = nпассажиров,
  plot_type = "линия",
  размер = 1,
  легенда_метка = с (1949:1960),
  xlab = "Месяц",
  ylab = "Всего авиапассажиров (в тысячах)",
  legend_title = "Год"
) +
  тема_минимальный()

Серийность в R: как оптимально упорядочить объекты в матрице данных

19 апреля

Серийность в R: как оптимально упорядочить объекты в матрице данных

В этой статье описаны методы сериализации , которые заключаются в нахождении подходящего линейного порядка для набора объектов в данных с использованием функций потерь или качества.

Существуют разные алгоритмы сортировки. Входные данные могут быть либо матрицей различий, либо стандартной матрицей данных.

Вы узнаете, как выполнять упорядочение в R и визуализировать переупорядоченные данные с помощью пакета R.

Содержимое:

Необходимые условия
Подготовка данных
Базовый пример серии
Тепловые карты
Матрица перестановок Бертена
Матрицы двоичных данных
Резюме
Каталожные номера

Предпосылки

Загрузка требуемых пакетов R:

 библиотека (серия)

Подготовка данных

Демонстрационные данные: диафрагма

 # Загрузить данные
данные ("радужная оболочка")
дф <- ирис
head(df, 2)

 ## Чашелистик.Длина Чашелистик.Ширина Лепесток.Длина Лепесток.Ширина Виды
## 1 5,1 3,5 1,4 0,2 щетина
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa

 # Удалить столбец "виды" (столбец 5)
дф <- дф[ -5]
# Переупорядочиваем объекты случайным образом
сет. сид(123)
df <- df[sample(seq_len(nrow(df))),]
голова (дф, 2)

 ## Чашелистик.Длина Чашелистик.Ширина Лепесток.Длина Лепесток.Ширина
## 44 5,0 3,5 1,6 0,6
## 118 7.7 3.8 6.7 2.2

Базовый пример упорядочения

Изменение порядка объектов и проверка влияния упорядочения на матрицу различий:

 # Вычисление матрицы различий
dist_result <- dist(df)
# Упорядочивать объекты, переупорядочивать строки в зависимости от их сходства
object_order <- серия (dist_result)
# Извлечь заказы объектов
голова (get_order (object_order), 15)

 ## [1] 78 2 52 83 76 139 148 32 59 20 129 103 143 4 85

 # Визуализируйте влияние упорядочения на матрицу несходства
pimage(dist_result, main = "Случайный порядок")

 pimage(dist_result, order = object_order, main = "Reordered")

Влияние сериализации на исходную шкалу данных. Мы стандартизируем данные, используя шкалу, так что визуализируемое значение представляет собой количество стандартных делений, на которое объект отличается от среднего значения переменной. Для матриц, содержащих отрицательные значения, pimage() автоматически использует расходящуюся палитру.

Поскольку вышеприведенная упорядоченность производила только порядок строк данных, мы используем NA для порядка столбцов в R-коде ниже.

 # Куча необработанных данных
pimage(scale(df), main = "Random")

 # Тепловая карта переупорядоченных данных
pimage(scale(df), order = c(object_order, NA), main = "Reordered")

Тепловые карты

Тепловая карта представляет собой матрицу данных с цветовой кодировкой, с добавлением дендрограммы с одной стороны и сверху чтобы указать порядок строк и столбцов.

Как правило, переупорядочивание выполняется в соответствии со средним значением строки или столбца в рамках ограничений, налагаемых дендрограммой.

Можно найти оптимальное расположение листовых узлов дендрограммы, которое минимизирует расстояния между соседними объектами. Такой порядок может обеспечить улучшение по сравнению с использованием простого переупорядочения, такого как строки или столбцы, в отношении представления.

Функция R hmap() [пакет упорядочения] использует оптимальное упорядочение, а также может использовать упорядочение непосредственно на матрицах расстояний без использования иерархической кластеризации для предварительного создания дендрограмм. Он использует функцию gplots::heatmap.2() для создания тепловой карты.

В следующем примере мы снова используем случайно переупорядоченный набор данных радужной оболочки из приведенных выше примеров. Чтобы сделать переменные (столбцы) сопоставимыми, мы используем стандартное масштабирование.

 # Стандартизировать данные
df_scaled <- масштаб (df, центр = ЛОЖЬ)

# Создайте тепловую карту с оптимально переупорядоченными дендрограммами
# Иерархическая кластеризация используется для создания дендрограмм
hmap(df_scaled, margin = c(7, 4), cexCol = 1, labRow = FALSE)

 # Укажите метод сортировки
# выполняется сортировка по матрицам непохожести строк и столбцов
hmap(df_scaled, method = "MDS")

Матрица перестановок Бертина

Идея состоит в том, чтобы выявить более однородную структуру в матрице данных путем одновременной перестановки строк и столбцов. Отображается переупорядоченная матрица, и наблюдения и переменные можно сгруппировать вручную, чтобы лучше понять данные.

В качестве примера мы используем Набор данных USAarrests , который содержит уровни насильственных преступлений по штатам США в 1973 году. Чтобы сделать значения сопоставимыми по столбцам (переменным), вместо исходных значений используются ранги значений для каждой переменной.

Для упорядочивания мы вычисляем расстояния между строками и между столбцами, используя сумму абсолютных разностей рангов (это равно расстоянию Минковского со степенью 1).

В приведенном ниже примере выходные данные представлены в виде матрицы столбцов. Высокие значения выделены (заполненные блоки). Случаи отображаются в виде столбцов, а переменные — в виде строк.

 # Подготовка данных
# Загружаем набор данных
данные("Арест США")
# Заменить исходные значения их рангами
df <- head(apply(USArrests, 2, rank), 30)

# Выполнить сортировку строк и столбцов
row_order <- серия (расстояние (df, "minkowski", p = 1), метод = "TSP")
col_order <- серия (расстояние (t (df), "минковский", p = 1), метод = "TSP")
заказы <- c(row_order, col_order)

# Визуализация: матрица баров
# Исходная матрица
Бертинплот(дф)

 # Матрица переставлена
bertinplot(df, orders)

Матрицы двоичных данных

Двоичные данные представляют собой матрицы данных 0-1. Стандартная визуализация bertinplot() не имеет особого смысла для двоичных данных. Мы можем использовать функции панели panel.squares() или panel.circles() .

 # Загрузить демо-данные
данные("Поселки")
# Визуализировать исходные данные
Бертинплот(
  Поселки,
  параметры = список (панель = панель.круги)
  )

 # Последовательность строк и столбцов с использованием алгоритма энергии связи (BEA)
set.seed(1234)
заказы <- серия (поселки, метод = "BEA", управление = список (реп = 10))
Бертинплот(
  Поселки, порядок = заказы,
  параметры = список (панель = панель.круги)
  )

Отображается четкая структура в переупорядоченной матрице. Переменные (строки на графике Бертена) можно разделить на три категории, описывающие различные состояния развития поселков:

Сельская местность: без врача, однокомнатной школы и, возможно, без водоснабжения
Промежуточный: Перераспределение земли, ветеринарный и сельскохозяйственный кооператив
Город: вокзал, средняя школа и полицейский участок

Поселки также четко попадают в эти три группы, которые условно можно назвать деревнями (первые 7), поселками (следующие 5) и городами (последние 2).

Круг лепестковый matrix: купить на официальном сайте ООО «МИР ИНСТРУМЕНТА»

Круг лепестковый торцевой, P 120, 125 х 22.2 мм Matrix

С этим товаром покупают

Похожие товары

Круг лепестковый торцевой Р120 125х22 //MATRIX

Близкие по цене похожие товары

Другие товары раздела круги лепестковые*

ggmatplot

Что делает

Когда мы можем использовать

Серийность в R: как оптимально упорядочить объекты в матрице данных

Серийность в R: как оптимально упорядочить объекты в матрице данных

Предпосылки

Подготовка данных

Базовый пример упорядочения

Тепловые карты

Матрица перестановок Бертина

Матрицы двоичных данных