plotdata.xlsx文件中data表包含5个变量：样地编号plotno，样木编号treeno，直径等级class，样木位置方位角angle和距离dist。利用read_excel（）函数读取excel文件plotdata.xlsx并赋给对象plotData；给plotData用r语言增加两列变量x和y，x和y可由方位角angle 和 距离dist求得；并根据x，y做出样木的相对位置图（散点图）。

好的，我理解了你的问题。以下是解决方案：

# 1. 读取excel文件
library(openxlsx)
plotData <- read.xlsx("plotdata.xlsx", sheet = "data")

# 2. 增加x和y列
plotData$x <- plotData$dist * cos(plotData$angle)
plotData$y <- plotData$dist * sin(plotData$angle)

# 3. 画出样木的相对位置图
library(ggplot2)
ggplot(plotData, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = class)) + theme_classic()

这段代码首先使用openxlsx包中的read.xlsx()函数读取了名为"data"的工作表中的数据，并将其存储在plotData对象中。然后，我们使用x = dist * cos(angle)和y = dist * sin(angle)的公式计算x和y的值。最后，我们使用ggplot2包中的ggplot()函数和geom_point()函数绘制样木的相对位置图。

注意，这里假设角度是弧度制而非角度制。如果角度是角度制，则需要将角度转换为弧度。

相关问题

#【例3.64】使用plotdata2.txt中的数据，绘制编程语言发展趋势图。 import pandas as pd data = pd.read_csv('plotdata2.txt',' ',header=None) df=pd.DataFrame(data) df.columns=(['python','php','java']) ax=df.plot(title='User number of language') ax.set_xlabel('Month')

您的代码几乎正确，只需要稍微修改一下就可以了。以下是您可以使用的完整代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('plotdata2.txt', ' ', header=None)
df = pd.DataFrame(data)
df.columns = (['Month', 'Python', 'PHP', 'Java'])
ax = df.plot(x='Month', y=['Python', 'PHP', 'Java'], title='User number of language')
ax.set_xlabel('Month')
plt.show()

修改说明：

1. 将列名 'python', 'php', 'java' 改为 'Month', 'Python', 'PHP', 'Java'，这样才能正确地对应到数据中的列。
2. 在 plot() 函数中指定 x 轴为 'Month'，y 轴为三种语言。
3. 最后加上 plt.show()，以便显示图像。

希望对您有帮助！

def plotData(X, y): plt.figure(figsize = (8, 6)) # 指定图像的宽高为多少英寸，这里宽8英寸，高6英寸 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y.flatten(), cmap='rainbow') # c=list，设置cmap，根据label不一样，设置不一样的颜色 # c:色彩或颜色序列 camp:colormap（颜色表） plt.xlabel('x1') # x轴标签 plt.ylabel('x2') # y轴标签 plt.legend() # 设置图例 # plt.grid(True) # 画出网格 plt.show() pass

这段代码是用来绘制二维数据的散点图，其中X是一个二维的numpy数组，y是一个一维的numpy数组，表示每个点的分类标签。具体的绘图过程如下：

1. 创建一个8英寸宽，6英寸高的图像

2. 使用plt.scatter函数绘制散点图，其中X[:, 0]表示X数组的第一列数据，X[:, 1]表示X数组的第二列数据，c=y.flatten()表示每个点的颜色根据y数组的值来确定，cmap='rainbow'表示使用rainbow颜色映射表。

3. 设置x轴和y轴的标签为'x1'和'x2'

4. 设置图例

5. 最后使用plt.show()函数显示图像。

注意：代码中的plt.legend()函数需要传入参数才能正确设置图例。