举例 r 语言绘制图像

下面是一个简单的例子，使用 R 语言绘制一张散点图：

# 创建数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(1, 3, 2, 4, 5)

# 绘制散点图
plot(x, y, main="Scatterplot Example", xlab="X-axis", ylab="Y-axis", col="blue")

运行以上代码，将会得到一张散点图，其中 x 轴表示 x 向量数据，y 轴表示 y 向量数据，点的颜色为蓝色。

相关问题

R语言中的pCopula是干嘛的并举例说明

pCopula是R语言中用于计算概率密度函数的函数，它可以计算基于不同概率分布的联合分布的密度函数。

举例来说，假设我们有两个随机变量X和Y，它们的边缘分布分别为正态分布和伽玛分布。我们可以使用pCopula函数来计算它们的联合分布密度函数。

代码示例：

library(copula)

# 定义两个边缘分布
x <- rnorm(1000)
y <- rgamma(1000, shape=2, rate=0.5)

# 定义一个高斯-伽马Copula
gcopula <- normalCopula(param=0.7, dim=2)
gcopula_density <- pCopula(gcopula, cbind(pnorm(x), pgamma(y, shape=2, rate=0.5)))

# 计算联合分布密度函数
joint_density <- dnorm(x) * dgamma(y, shape=2, rate=0.5) * gcopula_density

# 绘制联合分布密度函数图像
persp(x, y, matrix(joint_density, ncol=100, byrow=T), phi=30, theta=-30,
      xlab="X", ylab="Y", zlab="Density", main="Joint Density Function")

在这个例子中，我们使用normalCopula函数定义了一个高斯-伽马Copula，并使用了pnorm和pgamma函数将x和y转换为它们的累积分布函数。然后，我们使用pCopula函数计算了联合分布密度函数，并将它们乘以边缘分布的密度函数，得到了联合分布密度函数。最后，我们使用persp函数绘制了联合分布密度函数的图像。