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。

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#【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！

r语言根据已有的数据plotdata3创建一个南丁格尔玫瑰图

在R语言中，你可以使用`sparklines`包来创建南丁格尔玫瑰图（Nurse Ratched Rose）。假设你已经有了一个名为`plotdata3`的数据框，其中包含两个分类变量作为x轴和y轴的数据，以及一个数值变量表示颜色深浅。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要安装并加载`sparklines`包，如果还没有安装，可以使用`install.packages("sparklines")`，然后加载它：

library(sparklines)

2. 确保`plotdata3`已经按照需要格式化，通常每个类别对应一列，并且数值变量放在最后一列。例如，如果有一个`category`列和一个`value`列，可以这样做：

# 假设你的数据结构类似这样
head(plotdata3) %>% str()

3. 使用`sparkline`函数创建南丁格尔玫瑰图，这里以`category`作为x轴，`value`作为颜色深浅：

sparkline(data = plotdata3[, -ncol(plotdata3)], type = "nurse", 
          xlab = "类别", ylab = "数值")

4. 如果你想添加各个类别的累计值，可以加上`cumulative = TRUE`参数：

sparkline(data = plotdata3[, -ncol(plotdata3)], type = "nurse", cumulative = TRUE,
          xlab = "类别", ylab = "累计数值")

注意：`sparkline`函数默认不会显示图例，如果你想要添加图例，可以查阅`sparklines`文档了解如何自定义。