mgp 参数的值为长度为3的一个向量,默认值为 c(3, 1, 0); 3个数值控制的元素不同 1) 第一个数值:3, 控制xlab 和  ylab的位置 示例用法: par(mfrow = c(1, 3), oma = c(1, 1, 1, 1)) plot(1:10, main = "main", sub = "sub", mgp = c(1, 1, 0))box(which = "figure")plot(1:10,main = "

sigmoid函数图像 x=-10:0.1:10;  y=sigmf(x,[1 0]);  plot(x,y) 画出的图像如下所示: 怎么将Y轴放在中间呢,而不是在左边? 即如何得到这种效果呢? 方法:新建一个函数:xyplot.m %作用:将Y坐标轴放在中间 function xyplot(x,y) % PLOT plot(x,y); else display(' Not 2D Data set !') end end hold on; % GET TICKS X=get(gca,'Xtick

一.文本跟随鼠标并且显示x轴和y轴位置 代码如下: window.onload=function(){ var mydiv = document.createElement("div"); mydiv.setAttribute("id","hint"); mydiv.style.position="absolute"; mydiv.style.lineHeight="15px"; mydiv.style.c

R语言会自动根据数据的范围,在X轴和Y轴上标记合适的刻度 > options(scipen = ) > plot(sample(:, )) 生成的图片如下 通过par("yaxp")和par("xaxp")这两个可读属性,可以显示出X轴和Y轴刻度的范围 > par("yaxp") [] > par("xaxp") [] 返回值是长度为3的向量,前两个数字对应起始和终止刻度的数字,第三个数字代表区间个数.

在有的时候,当一个ViewController被push进一个NavigationController的时候,view上会有一个高度为64的NavigationBar(除非主动隐藏了NavigationBar). 那么在ViewController的view上布局的时候,Y轴的起始位置是从 Y=0 开始,还是Y=64? 这两种的情况都是会出现的,那么起始位置什么时候是0什么时候又是64呢? 首先创建一个ViewController的方法一般有三种: 1.纯代码创建 2.Xib创建 3.在stro

示例里工作一般情况是够用了,更复杂的可以查询教程: title 官方解说:http://echarts.baidu.com/option.html#title 坐标相关: X轴:http://echarts.baidu.com/option.html#xAxis 坐标相关: Y轴:http://echarts.baidu.com/option.html#yAxis 表格部分:http://echarts.baidu.com/option.html#grid <script> function

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

在R的官方教程里是这么给R下注解的:一个数据分析和图形显示的程序设计环境(A system for data analysis and visualization which is built based on S language.). R的源起 R是S语言的一种实现.S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索.统计分析.作图的解释型语言.最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善.后来Auc

前言 人类总是在生活中摸索规律,把规律总结为经验,再把经验传给后人,让后人发现更多的规规律,每一次知识的传递都是一次进化的过程,最终会形成了人类的智慧.自然界规律,让人类适者生存地活了下来,聪明的科学家又把生物进化的规律,总结成遗传算法,扩展到了更广的领域中. 本文将带你走进遗传算法的世界. 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,从生物进化的一些现象发展起

一幅图解决R语言绘制图例的各种问题 用R语言画图的小伙伴们有木有这样的感受,"命令写的很完整,运行没有报错,可图例藏哪去了?""图画的很美,怎么总是图例不协调?""啊~~啊,抓狂,图例盖住关键的点了.""怎么才能让图例指哪站哪?" "图例太长怎么办"-- 吐槽吐到累,不如多掌握几个图例(Legend)的软肋,更好地利用R语言绘图. legend(x, y = NULL, legend, fill = NUL

本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/74051739 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12568379.html 通用的参数: x:横坐标 y:纵坐标 ... :其他可选参数: type(绘图的类型) 'p' : points, 点 'l' : lines, 线,且绘制的线经过(x,y)点 'b' : both, 同时绘制点和线,其中线不经过(x,y)点 'c' : 仅绘制线,其中线不经过(x,

张铁军,陈兴栋等 著 R语言基础绘图系统 基础绘图包之高级绘图函数--par函数 基础绘图包并非指单独某个包,而是由几个R包联合起来的一个联盟,比如graphics.grDevices等. 掌握par函数(作为20个主要统计图形函数之一)的主要参数.?par adj 微调图中字符位置.adj=c(x,y),相对左下角坐标点,一般不超过1. bg 绘图区域背景色.par(bg="green") bty 设置图形边框样式.包含o, l , 7, c, u, ]可选. bty <- c

本文目录 公共参数列表 par 颜色相关 字体相关 字体大小相关 线条相关 符号相关 线条和符号大小相关 结束 本文首发:program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可. 这一篇介绍par参数比较基础的几个参数用法,涉及颜色,字体,线条和符号,坐标轴,添加图例,组合做图留到下一篇文章. 上一篇文章已经详细的介绍了R语言可视化技术的

本文目录 Java的可视化技术 R的可视化技术 二维做图利器plot的参数配置 *权限机制 *plot独有的参数 *plot的type介绍 *title介绍 *公共参数集合--par *par的权限机制 总结 本文首发 https://program-dog.blogspot.com 注1:本文也曾在csdn发布,不过无法忍受csdn超长时间的审核,迁移到博客圆了. 注2 : 本文含有大量原创图,但本文首发在google的blogspot上,国内图片可能不可见,有时间我会换图床的. 本作品采用知

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

  R是一个惊艳的图形构建平台,这也是R语言的强大之处.本文将分享R语言简单的绘图命令.   本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建.   首先,让我们来看一个简单例子: dose <- c(20, 30, 40, 45, 60) drugA <- c(16,20,27,40,60) plot(dose, drugA) 绘制的图形如下:   我们有必要对上述代码做些说明:首句和第二条语句创建两个向量,第三条语句打开一个图形窗口并生成一幅散点图.   这也许是个极为

1. 首先就是plot(x,y,...) 参数: x: 所绘图形横坐标构成的对象 y: 所绘图形纵坐标构成的对象 type: 指定所绘图形类型 pch: 指定绘制点时使用的符号 cex: 指定符号的大小.cex是一个数值,表示绘图符号相对于默认大小的缩放倍数. 默认大小为1, 1.5表示放大为默认值的1.5倍, 0.5表示缩小为默认值的50%等. cex.axis: 坐标轴刻度文字的缩放倍数. 类似于cex cex.lab: 坐标轴标签(名称)的缩放倍数,类似于cex cex.main: 标题的

本文对应<R语言实战>第11章:中级绘图:第16章:高级图形进阶 基础图形一章,侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况:中级绘图一章,侧重展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)的绘图:高级绘图进阶一章介绍四种图形系统,主要介绍lattice和ggplot2包. ========================================================================= 散点图: 主要内容:把多个散点图组合起来形成一个散点图矩阵,以便可以同时

本文以1950年到2010年期间我国的火灾统计数据为例,数据如下所示: (0)加载数据 data<-read.csv("E:\\MyDocument\\p\\Data\\1950~2010火灾情况.csv") x=t(data[1]) y=t(data[2]) z=t(data[3]) w=t(data[4]) maxy=max(y) maxz=max(z) maxw=max(w) (1)将火灾数.直接损失.死伤人数,分别按年份作图 plot(x,y,type="o&q

R语言数据分析系列之四 -- by comaple.zhang 说到统计分析我们就离不开随机变量,所谓随机变量就是数学家们为了更好的拟合现实世界的数据而建立的数学模型.有了她我们甚至能够来预測一个站点未来几天的日訪问用户,股票的未来走势等等. 那么本节我们来一起探讨下面经常使用的函数分布.以及流程控制语句. 常见分布有:正态分布(高斯分布),指数分布,beta分布,gamma分布等. 正态分布 若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的正态分布.记为N(μ.σ^2).其概率密度函数曲线,由