R语言统计分析——折线图
参考资料:R语言实战【第2版】
如果将散点图上的点从左到右连接起来,就会得到一个折线图。以基础安装中的Orange数据集为例,展示如下:
# 设置绘图参数
opar<-par(no.readonly = TRUE)
# 画布拆分为1行2列
par(mfrow=c(1,2))
# 选取绘图数据
t1<-subset(Orange,Tree==1)
# 绘制散点图
plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age (days)",ylab="Circumference (mm)",main="Orange Tree 1 Growth")
# 绘制折线图
plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age (days)",ylab="Circumference (mm)",main="Orange Tree 1 Growth",type="b")
# 恢复初始参数设置
par(opar)

折线图一般可以用下列两个函数之一来绘制:
plot(x,y,type=)
lines(x,y,type=)
其中,x和y是要连接的(x,y)点的数值型向量。参数type可选值如下:
| 类型 | 图形外观 |
| p | 只有点 |
| l | 只有线 |
| o | 实心点和线(线覆盖在点上) |
| b、c | 线连接点 |
| s、S | 阶梯线 |
| h | 直方图式的垂直线 |
| n | 不生成任何点和线(通常为后面的命令创建坐标轴) |
type="p"生成典型的散点图
type="b"生成最常见的折线图
b和c之间的不同在于点是否出现或者线之间是否有空隙
type="s"和type="S"都是生成阶梯线,但第一种类型是先横线再上升,而第二种类型是先上升再横线。

注意,plot()和lines()函数工作原理不同。plot()函数是在被调用时创建一幅新图,而lines()函数则是在已有的图形上田间信息,并不能自己生成图形。因此,lines()函数通常是在plot()函数生成一幅图形之后再被调用。如果对图形有要求,我们可以先通过plot()函数中的type="n"选线来创建坐标轴、标题和其他图形特征,然后再使用lines()函数添加各种需要绘制的曲线。
# 将因子型数据转换为数值型数据
Orange$Tree<-as.numeric(Orange$Tree)
ntree<-max(Orange$Tree)
xrange<-range(Orange$age)
yrange<-range(Orange$circumference)
# 创建图形
plot(xrange,yrange,type="n",xlab="Age(days)",ylab="Circumference(mm)")
# 设置需要的图形参数数据
colors<-rainbow(ntree)
linetype<-c(1:ntree)
plotchar<-seq(18,18+ntree,1)
# 添加线条
for (i in 1:ntree){tree<-subset(Orange,Tree==i)lines(tree$age,tree$circumference,type='b',lwd=2,lty=linetype[i],col=colors[i],pch=plotchar[i])
}
title("Tree Growth","example of line plot")
legend(xrange[1],yrange[2],1:ntree,cex=0.4,col=colors,pch=plotchar,lty=linetype,title="Tree")

相关文章:
R语言统计分析——折线图
参考资料:R语言实战【第2版】 如果将散点图上的点从左到右连接起来,就会得到一个折线图。以基础安装中的Orange数据集为例,展示如下: # 设置绘图参数 opar<-par(no.readonly TRUE) # 画布拆分为1行2列 par(mfrowc(1,2)) # 选…...
前端怎么实现电子签名
电子签名(e-signature)作为一种数字化的签署方式,广泛应用于合同、协议等文件的确认中。随着科技的发展,前端技术也为电子签名的实现提供了便利。本文将探讨在前端如何实现电子签名,包括技术选型、实现步骤及注意事项。…...
数字后端零基础入门系列 | Innovus零基础LAB学习Day1
一 Floorplan 数字IC后端设计如何从零基础快速入门?(内附数字IC后端学习视频) Lab5-1这个lab学习目标很明确——启动Innovus工具并完成设计的导入。 在进入lab之前,我们需要进入我们的FPR工作目录。 其中ic062为个人服务器账户。比如你端…...
鼠标移入盒子,盒子跟随鼠标移动
demo效果: 鼠标移入盒子,按下鼠标,开启移动跟随移动模式,再次按下关闭移动模式 涉及主要属性 在元素上单击鼠标按钮时输出鼠标指针的坐标: var x event.pageX; // 获取水平坐标 var y event.pageY; // 获取垂直坐标元素offsetL…...
css的简单问题
1.display:none;和visibility:hidden;的区别 相同点:都可以让元素不可见 区别: display:none;可以让元素完成在渲染树中消失,渲染时不占任何空间;visibility:hidden;不会让元素从渲染树消失,渲染元素继续占据空间&a…...
使⽤ Override 和 New 关键字进⾏版本控制(C#)
文章目录 1. 基础概念1.1 override1.2 new 2. 示例代码1. override 关键字2. new 关键字 3.完整示例测试3.1 基类和派生类的定义3.2 测试代码3.3 运行结果 结论 在 C# 中,override 和 new 关键字用于控制类之间的成员方法的隐藏和重写。理解它们之间的差异和使用场景…...
JavaScript 15章:模块化编程
在现代软件开发中,模块化编程是一种非常重要的实践,它可以帮助开发者组织代码,提高代码的复用性和可维护性。以下是关于模块化编程的一些关键知识点和实战案例: 第15章:模块化编程 模块的概念 模块是指将一组相关的…...
qt creator 开发环境的安装
1.找官网 官网地址:Installation | Qt Creator Documentation 点 Parent Directory 继续点 Parent Directory 点 archive/ 2.下载在线安装器 点 online_ainstallers 选择在线安装器版本 选择对应版本后进入下载列表,根据自己的系统选择下载。 下载后…...
Xilinx远程固件升级(二)——STARTUPE2原语的使用
通过(一)可以看出,对于远程固件升级实际上是通过调用flash不同区域的bit实现,通过golden image和update image共同保障了系统的稳定性。在项目中如果将flash的时钟直接绑定FPGA后进行约束,在综合编译时是无法通过的。这…...
DynamicExpresso
DynamicExpresso 动态Expression 安装包:DynamicExpresso.Core Student.cs public class Student { public int Age { get; set; } public string Name { get; set; } public void Hello() { Con…...
从Naive RAG到Agentic RAG:基于Milvus构建Agentic RAG
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)作为应用大模型落地的方案之一,通过让 LLM 获取上下文最新数据来解决 LLM 的局限性。典型的应用案例是基于公司特定的文档和知识库开发的聊天机器人,为公司内部人员快速检索内部…...
Linux 环境chrony设置服务器间时间同步一致
服务器: master01: slave02: slave03: 安装chrony安装: yum -y install chrony 设置以master01为时间服务器,其他服务器同步master01时间 master01的chrony.conf配置: server ntp1.aliyun.com iburst allow all local stratum 10重启ch…...
MetaCTO确认将放弃QuestPro2及轻量化头显正在开发中
MetaCTO确认将放弃QuestPro2及轻量化头显正在开发中 随着虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的不断发展,越来越多的公司开始关注这个领域。其中,QuestPro2是一款备受关注的头戴式显示器,由MetaCTO公司开发。然而,最近MetaCTO公司宣布…...
深度学习 .exp()
在 MXNet 中,.exp() 是 ndarray 对象的方法,用于计算数组中每个元素的指数(e 的幂)。此方法适用于所有类型的 ndarray,并返回一个新的数组,其中每个元素都是相应输入元素的指数。 语法 ndarray.exp() 参…...
从数据管理到功能优化:Vue+TS 项目实用技巧分享
引言 在项目开发过程中,优化用户界面和完善数据处理逻辑是提升用户体验的重要环节。本篇文章将带你一步步实现从修改项目图标、添加数据、优化日期显示,到新增自定义字段、调整按钮样式以及自定义按钮跳转等功能。这些操作不仅提升了项目的可视化效果&am…...
SSD |(六)FTL详解(上)
文章目录 📚FTL综述📚映射管理🐇映射的种类🐇映射的基本原理🐇HMB🐇映射表写入 📚FTL综述 当SSD所使用的主控和闪存确定后,FTL算法的好坏将直接决定SSD在性能、可靠性、耐用性等方面…...
程序报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘code.utils‘; ‘code‘ is not a package
程序报错内容: Traceback (most recent call last): File "code/nli_inference/veracity_prediction.py", line 10, in <module> from code.utils.data_loader import read_json ModuleNotFoundError: No module named code.utils; code is …...
【closerAI ComfyUI】电商模特一键换装解决方案来了!细节到位无瑕疵!再加上flux模型加持,这个工作流不服不行!
不得了了兄弟们。这应该是电商界的福音,电商模特一键换装解决方案来了!细节到位无瑕疵!再加上flux模型加持,这个工作流不服不行! 这期我们主要讨论如何使用stable diffusion comfyUI 制作完美无瑕疵的换装工作流。** …...
【优选算法篇】编织算法的流动诗篇:滑动窗口的轻盈之美
文章目录 C 滑动窗口详解:基础题解与思维分析前言第一章:热身练习1.1 长度最小的子数组解法一(暴力求解)解法二(滑动窗口)滑动窗口的核心思想图解分析滑动窗口的有效性时间复杂度分析易错点提示 1.2 无重复…...
Linux 常用打包和压缩格式命令(tar tar.gz tar.bz2 tar.xz zip)
Linux 常用打包和压缩格式命令(tar tar.gz tar.bz2 tar.xz zip) 常用压缩包: tar 仅打包,不压缩。 gzip 使用DEFLATE算法进行压缩,通常用于.gz或.tar.gz文件。 bzip2 使用Burrows-Wheeler算法进行压缩,通常用于.bz2或.tar.bz2文件…...
为什么92%的Sora 2初学者卡在第4步?——帧一致性崩塌诊断工具包+时间轴锚点校准法
更多请点击: https://kaifayun.com 第一章:Sora 2视频生成的核心原理与环境准备 Sora 2并非OpenAI官方发布的模型,而是社区基于Sora技术理念构建的开源复现与增强框架,其核心依托于时空联合建模的扩散变换器(Spacetim…...
Jetson Orin Nano 升级jetpack5.1.2刷机过程记录
一.刷机起因 orin nano 接了个IMX477的摄像头,用 命令行DISPLAY:0.0 nvgstcapture-1.0 显示的画面有撕裂,让卖家查问题,卖家测试没有撕裂,对比环境,orin nano出厂默认的是jetpack5.1.1,卖家用的jetpack5.1.2版本,为了解决差异,要升级jetpack版本,前后搞了2天半,记录一下. 另外…...
pan-baidu-download:百度网盘多线程下载加速器架构解析与性能优化指南
pan-baidu-download:百度网盘多线程下载加速器架构解析与性能优化指南 【免费下载链接】pan-baidu-download 百度网盘下载脚本 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/pan-baidu-download pan-baidu-download是一款基于Python开发的百度网盘命令行下载…...
危急时刻的六条基本安全提示
人机协作,AI模型:Deepseek 仅供参考 危急时刻的六条基本安全提示 以下内容仅为通用性安全建议,供在紧急情况下保持冷静、保护自身安全时参考。所有建议均基于常理和公共安全常识,不包含任何具体操作细节或可能被不当使用的信息…...
工业云脑:06 现在就能干:树莓派边缘盒子+PLC,10分钟缺陷检测小案例
06 现在就能干:树莓派边缘盒子+PLC,10分钟缺陷检测小案例 今天第九篇06小节——现在就能干:树莓派边缘盒子+PLC,10分钟缺陷检测小案例。新手照着做10分钟就能跑起来,老手一看就知道这玩意儿省了多少钱。以前想上AI检测,得花几万块买专业边缘盒子;现在?树莓派5(RPi 5)…...
Taotoken用量看板功能详解,助你洞察团队AI资源消耗模式
🚀 告别海外账号与网络限制!稳定直连全球优质大模型,限时半价接入中。 👉 点击领取海量免费额度 Taotoken用量看板功能详解,助你洞察团队AI资源消耗模式 对于技术管理者或项目负责人而言,清晰了解团队的AI…...
第2章 谁在危险中——被AI替代的五类程序员
第2章 谁在危险中——被AI替代的五类程序员 核心问题:哪些程序员最容易被AI替代?背后的原因是什么? 2.1 问题定义:一场正在发生的结构性塌陷 2.1.1 数据不会说谎 2026年1月12日,Ravio发布了一份让整个科技圈沉默的报告:过去一年,初级开发者岗位招聘量暴跌73%。 不是…...
LLM驱动的高性能计算日志解析技术实践
1. 项目概述:LLM驱动的HPC日志解析革命高性能计算(HPC)系统如同数字世界的巨型望远镜,每天产生PB级的观测数据——系统日志。这些日志记录了从硬件底层到应用层的所有活动,但它们的价值长期被埋没在非结构化文本的泥沼中。传统日志解析方法就…...
Meteor-Files新手教程:从安装到实现第一个文件上传功能的完整步骤
Meteor-Files新手教程:从安装到实现第一个文件上传功能的完整步骤 【免费下载链接】Meteor-Files 🚀 Upload files via DDP or HTTP to ☄️ Meteor server FS, AWS, GridFS, DropBox or Google Drive. Fast, secure and robust. 项目地址: https://gi…...
3个关键步骤:从零开始使用AlphaFold 3进行蛋白质结构预测
3个关键步骤:从零开始使用AlphaFold 3进行蛋白质结构预测 【免费下载链接】alphafold3 AlphaFold 3 inference pipeline. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/alp/alphafold3 AlphaFold 3是DeepMind开发的最新蛋白质结构预测工具,它不仅能…...
