pch <-rep("*",n) pch[outliers]<-c("x","z","y","k","j")解释该R代码

这段R代码的作用是将向量pch中的第outliers个元素替换为"x","z","y","k","j"。其中，pch是一个长度为n的向量，rep("*",n)表示将字符"*"重复n次生成一个长度为n的向量。pch[outliers]表示选取pch向量中的第outliers个元素，然后使用c("x","z","y","k","j")将选中的元素替换为"x","z","y","k","j"。

相关问题

基于以下R代码：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n)，每个线性模型组，均进行交叉验证，并以par(3,2)的规格分别画出每组在进行交叉验证时，基于不同的$\lambda$的线性回归的CV error图和岭回归下的Prediction error图（图中仅需要有一根线平滑地连接每一个点即可，不需要最优$\lambda$取值线为的多余线段，所有画图过程用plot实现）

以下是代码实现：

# 引入包
library(glmnet)
library(ggplot2)

# 生成数据
set.seed(1111)
n <- 50
p <- 30
X <- matrix(runif(n * p), n, p)
y <- rnorm(n)

# 生成三组不同系数的线性模型
beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3))
beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13))
beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23))
y1 <- X %*% beta1 + rnorm(n)
y2 <- X %*% beta2 + rnorm(n)
y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n)

# 交叉验证和岭回归下的CV error和Prediction error图
par(mfrow = c(3, 2))

# 第一组
cv1 <- cv.glmnet(X, y1)
plot(cv1$lambda, cv1$cvm, type = "l", xlab = "lambda", ylab = "CV error")
pred1 <- predict(cv1, newx = X, s = "lambda.min")
plot(y1, pred1, pch = 20, xlab = "y", ylab = "Predicted y", main = "Prediction error")

# 第二组
cv2 <- cv.glmnet(X, y2)
plot(cv2$lambda, cv2$cvm, type = "l", xlab = "lambda", ylab = "CV error")
pred2 <- predict(cv2, newx = X, s = "lambda.min")
plot(y2, pred2, pch = 20, xlab = "y", ylab = "Predicted y", main = "Prediction error")

# 第三组
cv3 <- cv.glmnet(X, y3)
plot(cv3$lambda, cv3$cvm, type = "l", xlab = "lambda", ylab = "CV error")
pred3 <- predict(cv3, newx = X, s = "lambda.min")
plot(y3, pred3, pch = 20, xlab = "y", ylab = "Predicted y", main = "Prediction error")

注意：以上示例程序仅供参考，实际应用中还需要考虑细节问题，如图形美观、字体大小等。

#数据预处理 data <- read.csv("C:/Users/16215/Desktop/weekly 3-month Treasury bill.csv") x <- data[,2]/100 #选取数据的第二列 n <- length(x) y <- diff(x) #差分 x <- x[1:(n-1)] #做差分后去掉最后一个变量 n <- n-1 #变量个数也减少1个 x_star <- (x-mean(x))/sqrt(var(x)) #标准化 #画时序图 postscript('plot1',horizontal=T,width=6,height=6) t <- data[,1] t <- t[2:n] plot(t,y,pch=20)报错#数据预处理 data <- read.csv("C:/Users/16215/Desktop/weekly 3-month Treasury bill.csv") x <- data[,2]/100 #选取数据的第二列 n <- length(x) y <- diff(x) #差分 x <- x[1:(n-1)] #做差分后去掉最后一个变量 n <- n-1 #变量个数也减少1个 x_star <- (x-mean(x))/sqrt(var(x)) #标准化 #画时序图 postscript('plot1',horizontal=T,width=6,height=6) t <- data[,1] t <- t[2:n] plot(t,y,pch=20)

这段代码中的 `postscript('plot1',horizontal=T,width=6,height=6)` 语句是用来设置输出到文件的参数的，但是在这之后没有调用 `dev.off()` 来关闭设备，导致后续的绘图函数出现问题。你可以在代码的最后加上 `dev.off()` 来关闭设备，代码如下所示：

#数据预处理 
data <- read.csv("C:/Users/16215/Desktop/weekly 3-month Treasury bill.csv") 
x <- data[,2]/100  #选取数据的第二列 
n <- length(x) 
y <- diff(x)   #差分 
x <- x[1:(n-1)]  #做差分后去掉最后一个变量 
n <- n-1   #变量个数也减少1个 
x_star <- (x-mean(x))/sqrt(var(x))  #标准化  

#画时序图 
postscript('plot1',horizontal=T,width=6,height=6) 
t <- data[,1] 
t <- t[2:n] 
plot(t,y,pch=20) 

dev.off()  #关闭设备

这样应该就能够正常输出图形了。