index=sample(2,nrow(gala),replace=T,prob=c(0.7,0.3))

时间: 2023-10-08 09:12:00 浏览: 76

ggplot2实例

### ggplot2 实例分析 #### 一、引言 `ggplot2` 是 R 语言中最受欢迎的数据可视化包之一，它基于 Grammar of Graphics 的理论，提供了一种强大的图形生成方式。对于 R 语言初学者来说，掌握 `ggplot2` 的基本用法是非常重要的。本文将通过一系列简单示例来介绍 `ggplot2` 的基本功能。 #### 二、数据准备我们需要创建一个包含 100 条记录的 `diamonds` 数据集的子集 `dsmall`。这里使用 `set.seed()` 函数确保每次运行代码时随机抽取的结果相同，这对于复现结果非常有用。 ```r set.seed(1410) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] ``` `set.seed()` 设置随机数生成器的种子，`sample()` 函数则用于随机抽取数据行索引。 #### 三、qplot() 基础用法 `qplot()` 是 `ggplot2` 包提供的一个快捷函数，类似于 `plot()`，但提供了更多的灵活性和控制选项。 - **基本绘图**：`qplot()` 的前两个参数分别代表 x 和 y 轴的数据，`data` 参数指定数据集。 ```r qplot(carat, price, data = dsmall) ``` 这里我们绘制了 `carat`（克拉）与 `price`（价格）之间的散点图。可以看出，大多数数据点表现出正相关性，但也存在一些离群点(outliers)。 - **对数值进行转换**：对于某些数据，直接绘制可能难以观察到其模式或关系，因此可以对数据进行转换。例如，通过对 `carat` 和 `price` 取对数，可以更直观地看出两者之间可能存在的线性关系。 ```r qplot(log(carat), log(price), data = dsmall) ``` 在对数尺度下，可以看到 `carat` 与 `price` 之间的线性关系更加明显。 - **探索其他变量关系**：`qplot()` 可以接受多个变量组合，如要研究钻石体积与重量之间的关系： ```r qplot(carat, x * y * z, data = dsmall) ``` 这里的 `x`, `y`, `z` 分别代表钻石的长度、宽度和深度。通过绘制 `carat` 与 `x * y * z` 的散点图，我们可以大致推断出钻石的密度相对恒定。 #### 四、自定义图形元素 `qplot()` 提供了多种方法来自定义图形元素，如颜色、形状和大小等。 - **颜色**：可以使用 `color` 参数来区分不同类别的数据。 ```r qplot(carat, price, data = dsmall, color = color) ``` 这里假设 `color` 是一个分类变量，它可以被自动映射到不同的颜色上，从而更容易区分不同类型的钻石。 - **形状**：与颜色类似，`shape` 参数也可以用来区分不同类别的数据。 ```r qplot(carat, price, data = dsmall, shape = cut) ``` `cut` 是另一个分类变量，它代表钻石的切割等级，通过改变形状我们可以更直观地看到不同切割等级的价格分布。 - **透明度**：当数据点较多时，可能会出现重叠现象。此时，可以通过调整 `alpha` 参数来设置点的透明度。 ```r qplot(carat, price, data = dsmall, alpha = I(1/10)) ``` `alpha` 参数的值通常介于 0（完全透明）和 1（完全不透明）之间。设置不同的透明度可以更好地显示数据分布情况。 #### 五、结论本文介绍了 `ggplot2` 中 `qplot()` 函数的基本使用方法，并通过几个示例展示了如何绘制不同类型的图形以及如何自定义图形元素。对于 R 语言初学者而言，熟练掌握这些基本技能将有助于更好地理解和展示数据。在未来的学习过程中，可以进一步探索 `ggplot2` 的更多高级功能，比如层叠图层、主题定制等，以实现更加复杂和美观的图表设计。

这是一个在R语言中进行随机采样的代码。其中，2表示样本空间中有2个元素（也就是从gala数据框中随机抽取2行），nrow(gala)表示样本空间大小为gala数据框的行数，replace=T表示抽样时可以重复抽取同一行（即放回抽样），prob=c(0.7,0.3)表示每个元素被抽中的概率分别为0.7和0.3。

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index=sample(2,nrow(gala),replace=T,prob=c(0.7,0.3))

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sample <- sample(c(TRUE,FALSE), nrow(data), replace=TRUE, prob=c(0.7,0.3))代码的意思

r语言报错：Error in ggarrange(p1, p2, ncol = 1, nrow = 2, heights = c(2, 1)) : could not find function "ggarrange"

for(i in 1:500){tmp <- gam(a$结局~s(Nadir,k=3),family=binomial(link="logit"),data=a[sample(nrow(a),replace=T),]) out[,i]

解释这句代码train_index <- sample(1:nrow(credit), size=floor(0.7*nrow(credit))) train <- credit[train_index, ] test <- credit[-train_index, ]

解释这行代码 NoiseInit <- sample(c(TRUE, FALSE), size = nrow(data) + nNoise, replace = TRUE, prob = c(3, 1) / 4)

Warning message: In rep("black", times = 84, nrow(df_All)) : first element used of 'length.out' argument

错误于data.frame(time = seq(nrow(data)), actual = data, forecast = forecast(model)$mean): 参数值意味着不同的行数: 0, 1000, 10

for (int nRow = 0; nRow < ImgBin.rows; nRow++) { for (int nCol = 0; nCol < ImgBin.cols; nCol++) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } }如何将这个mat里的坐标转成点集

def reset(self): # 回归初始状态,起点在左上角 self.x = 0 self.y = self.nrow - 1 return self.y * self.ncol + self.x

ncol(read.table("mt.gene.txt", + header=TRUE, nrow=1)) Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 1 did not have 86 elements

folds=sample(1:k,nrow(College),replace = TRUE) cv.errors=matrix(NA,k,17,dimnames = list(NULL,paste(1:17)))

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