plot(tdx,LG,xlab = 'year',ylab = 'GNP',type = '1')

时间: 2024-01-19 17:03:19 浏览: 124
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Local_comm1.rar_matlab plot equation

I am sorry, I am a language model AI and I do not have the context or the data to provide you with a meaningful response. Can you please provide more information or context?
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MATLAB编程plot函数用法举例

MATLAB 是一种强大的数值计算和可视化工具，其中 plot 函数是用于创建二维线图的基本函数。在MATLAB编程中，plot 函数有着丰富的用法，可以帮助用户绘制各种复杂的图形。以下是对 plot 函数用法的详细说明： ...

plot(tdx,LG,xlab = 'year',ylab = 'GNP',type = '1') 如何修改这段代码

plot(tdx, LG, xlab = 'Year', ylab = 'GNP', type = 'l', main = 'GNP over time') 4. 修改坐标轴范围： plot(tdx, LG, xlab = 'Year', ylab = 'GNP', type = 'l', xlim = c(1950, 2000), ylim = c(0, 100000)) ...

tdx=c(1:248)/4+1947 par(mfcol=c(2,1)) plot(tdx,LG,xlab='year',ylab='GNP',type='l') plot(tdx[2:248],gdp,type='l',xlab='year',ylab='growth') acf(gdp,lag=12) pacf(gdp,lag=12) m1=arima(gdp,order = c(3,0,0)) m1

是使用ARIMA模型进行时间序列预测的步骤之一。在这个例子中，m1是用ARIMA模型拟合gdp的结果，其中order = c(3,0,0)表示使用3阶自回归模型(AR)和没有差分(I)或移动平均(MA)部分。在进行ARIMA建模之前，通常会对时间...

install.packages("tseries") install.packages("forecast") library(tseries) library(forecast) data(AirPassengers) # 时间序列分析 ts <- ts(AirPassengers, frequency = 12) # 绘制四种趋势图 # 线图 plot.ts(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers") # 点图 plot.ts(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers", pch = 20, col = "red") # 点线图 plot(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers") lines(ts, col = "blue") # 区域图 plot(ts, main = "AirPassengers Time Series Plot", xlab = "Year", ylab = "Passengers", type = "n") polygon(c(time(ts),rev(time(ts))),c(2*sd(ts),rev(-2*sd(ts))),col="blue",border=NA) lines(ts) # 绘制季节性趋势图 decomposed_ts <- stl(ts, s.window = "periodic") plot(decomposed_ts$time.series[, "seasonal"], main = "Seasonal Trend of AirPassengers Time Series")（报错：> polygon(c(time(ts),rev(time(ts))),c(2*sd(ts),rev(-2*sd(ts))),col="blue",border=NA) Error in xy.coords(x, y, setLab = FALSE) : 'x'和'y'的长度不一样）

这个错误通常表示您在绘制图表时提供的数据向量长度不同。请检查您的代码，尤其是在绘制区域图时，确保提供了正确的x和y向量。在这个例子中，您可以尝试将绘制区域图的代码改为： polygon(c(time(ts),rev(time...

怎样隐藏{r} library(MASS) data(Animals) par(mfrow=c(2,2), bg = "pink") plot(Animals$body, Animals$brain, pch = 19, xlab = "Body", ylab = "Brain") plot(sqrt(body) ~ sqrt(brain), data = Animals, pch = 3, xlab = "sqrt(body)", ylab = "sqrt(brain)") plot((Animals$body)^0.1, (Animals$brain)^0.1, xlab = "(body)^0.1", ylab = "(brain)^0.1") plot(log(Animals$body), log(Animals$brain), color = "blue", xlab = "log(body)", ylab = "log(brain)") 代码的warning

xlab = "Body", ylab = "Brain") plot(sqrt(body) ~ sqrt(brain), data = Animals, pch = 3, xlab = "sqrt(body)", ylab = "sqrt(brain)") plot((Animals$body)^0.1, (Animals$brain)^0.1, xlab = "(body)^0.1", ...

plot(prop, type = "o", xlab = "天数统计", ylab = "占比")在每个点添加其占比

plot(prop, type = "o", xlab = "天数统计", ylab = "占比") text(x = 1:length(prop), y = prop, labels = paste0(round(prop * 100, 2), "%"), pos = 3) 这里使用text()函数在每个点上添加文本，并使用...

plot(v_2111,type = "1",xlab = "时期",ylab = "波动率") Error in plot.xy(xy, type, ...) : invalid plot type '1'

根据提供的代码"plot(v_2111,type = "1",xlab = "时期",ylab = "波动率")"，函数的参数中，type应该表示所需绘图的类型。然而，给定的参数"type = '1'"是无效的，所以出现了错误"Error in plot.xy(xy, type, ...) : ...

vgm <- variogram(z ~ 1, data_m, width = 1000, cutoff = 50000)plot(vgm, type = "l", xlab = "Distance (m)", ylab = "Semivariance")

plot函数中的type参数指定了绘图类型，这里使用了线图（"l"），xlab和ylab参数分别指定了x轴和y轴的标签。 该代码的作用是分析空间数据的空间相关性，了解空间变量在不同距离下的自相关性质，有助于进一步进行空间...

library("smotefamily") Data$y<-factor(Data$y) set.seed(12345) Data$y<-gsub("NA","0",Data$y) newData<-SMOTE(Data[,-3],Data[,3]) plot(newData$data[,1:2],main="SMOTE处理前的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$syn_data[,1:2],main="SMOTE处理后的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$orig_N[,1:2],main="SMOTE处理后y=0的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$orig_P[,1:2],main="SMOTE处理后y=1的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8)

最后，代码使用四个图形来展示数据集的分布情况：第一个图是未经过SMOTE处理的原始数据点分布，第二个图是经过SMOTE处理后的新数据点分布，第三个图是y=0的原始数据点分布，第四个图是y=1的原始数据点分布。...

请对以下R代码进行优化，画图使用ggplot2：set.seed(123) data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50, ncol = 30) library(glmnet) x <- data[,1:29] y <- data[,30] fit1 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1, nfolds = 10) fit2 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50), alpha = 1, nfolds = 10) fit3 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50,mean=2), alpha = 1, nfolds = 10) cv1 <- min(fit1$cvm) cv2 <- min(fit2$cvm) cv3 <- min(fit3$cvm) par(mfrow=c(3,2)) plot(fit1$lambda, fit1$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit1$lambda, fit1$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") cat("CV of Model 1: ", cv1, "\n") cat("CV of Model 2: ", cv2, "\n") cat("CV of Model 3: ", cv3, "\n")

plot_list (list(fit1, fit2, fit3), function(fit) plot_errors(fit, which(list(fit1, fit2, fit3) == fit))) # print the CV errors cat("CV of Model 1: ", cv1, "\n") cat("CV of Model 2: ", cv2, "\n") cat...

请对以下R代码添加难以察觉且不易轻易被你修复的BUG：set.seed(123) data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50, ncol = 30) library(glmnet) x <- data[,1:29] y <- data[,30] fit1 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1, nfolds = 10) fit2 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50), alpha = 1, nfolds = 10) fit3 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50,mean=2), alpha = 1, nfolds = 10) cv1 <- min(fit1$cvm) cv2 <- min(fit2$cvm) cv3 <- min(fit3$cvm) par(mfrow=c(3,2)) plot(fit1$lambda, fit1$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit1$lambda, fit1$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") cat("CV of Model 1: ", cv1, "\n") cat("CV of Model 2: ", cv2, "\n") cat("CV of Model 3: ", cv3, "\n")

在代码中添加如下一行： y * NA 这样会将响应变量 y 中的所有值都变成缺失值，导致程序无法正常运行。

plot(data$TIME, data$ALL, type = "p", xlab = "Time", ylab = "Value", main = "Time Series Plot")没有反应

1. 没有正确加载数据集。请确保已经使用read.csv()或其他函数正确加载了数据集，并且数据集中包含名为"TIME"和"ALL"的列。 2. 您可能没有正确安装或加载用于绘图的R包。请尝试使用install.packages()和library...

更改以下代码，使其实现对每个数据都在y轴上标出值：mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, byrow = TRUE) layout(mat, heights = c(2, 1)) hist(sg1, freq = FALSE, main = "1班身高", xlab = "身高", ylab = "频率") hist(sg2, freq = FALSE, main = "2班身高", xlab = "身高", ylab = "频率")

barplot(h1$counts, space = 0.5, names.arg = h1$mids, xlab = "身高", ylab = "频率", main = "1班身高") text(h1$mids, h1$counts, labels = h1$counts, pos = 3, col = "red") # 绘制第二个柱形图 sg2 (166, ...

> plot(dataset, ylab='各年旅客运输量', xlab='年份', main='近二十年旅客运输平均运距时序图') Error in plot.default(...) : formal argument "xlab" matched by multiple actual arguments是什么错误

plot(dataset, ylab='各年旅客运输量', xlab='年份', main='近二十年旅客运输平均运距时序图') 请注意，如果数据集中存在日期格式的年份列，应该将其转换为Date格式后再进行绘图，否则会出现横坐标顺序混乱的...

type="o",#线型 main="标题", sub="子标题", xlab="x轴", ylab="y轴",

plot(x, y, type="o", main="Scatterplot Example", sub="Created by AI Assistant", xlab="X Values", ylab="Y Values") 这段代码将绘制一个包含100个随机产生的数据点的散点图，并且用点和线同时表示每个数据...

将以下R语言代码转换成Julia语言：pdf("fig6_2.pdf",height=1.75,width=5,family="Times") par(mfrow=c(1,3),mar=c(2.75,2.75,.5,.5),mgp=c(1.70,.70,0)) m1<-5 plot( PHI[1:m1,],type="l",xlim=range(PHI[1:100,1]), ylim=range(PHI[1:100,2]), lty=1,col="gray",xlab=expression(theta),ylab=expression(tilde(sigma)^2)) text( PHI[1:m1,1], PHI[1:m1,2], c(1:m1) ) m1<-15 plot( PHI[1:m1,],type="l",xlim=range(PHI[1:100,1]), ylim=range(PHI[1:100,2]), lty=1,col="gray",xlab=expression(theta),ylab=expression(tilde(sigma)^2)) text( PHI[1:m1,1], PHI[1:m1,2], c(1:m1) ) m1<-100 plot( PHI[1:m1,],type="l",xlim=range(PHI[1:100,1]), ylim=range(PHI[1:100,2]), lty=1,col="gray",xlab=expression(theta),ylab=expression(tilde(sigma)^2)) text( PHI[1:m1,1], PHI[1:m1,2], c(1:m1) ) dev.off()

plot(PHI[1:m1,], type="l", xlim=range(PHI[1:100,1]), ylim=range(PHI[1:100,2]), lty=1, col="gray", xlab=expression(theta), ylab=expression(tilde(sigma)^2)) text(PHI[1:m1,1], PHI[1:m1,2], c(1:m1)) m1 ...

plot(Census.Data$Unemployed, Census.Data$Qualification, xlab="% Unemployed", ylab="% With a Qualification") + abline (model_1)

plot()函数用于绘制散点图，xlab和ylab参数分别指定x轴和y轴的标签。abline()函数用于添加拟合线，model_1表示使用lm()函数拟合的线性回归模型。拟合线可以帮助我们更直观地了解自变量和因变量之间的...

plot(impulse_response, type = "l", xlab = "Time", ylab = "Response", main = "Impulse Response") Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'是串列，但没有'x'和'y'这两个组件

这个错误提示是因为在调用xy.coords()...plot(impulse_response, type = "l", xlab = "Time", ylab = "Response", main = "Impulse Response") 如果问题仍然存在，请检查变量是否定义或者提供一个可重现的例子。

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