Error in int_abline(a = a, b = b, h = h, v = v, untf = untf, ...) : plot.new has not been called yet

时间: 2024-05-16 09:15:15 浏览: 12
这个错误提示通常是因为你没有在绘图之前调用 `plot()` 函数,或者在已经有绘图存在的情况下调用了 `int_abline()` 函数。你需要先调用 `plot()` 函数来创建一个绘图窗口,然后再调用 `int_abline()` 函数进行绘图。 例如,以下代码会产生这个错误: ```R # 没有调用 plot() 函数 int_abline(a = 1, b = 0) # 在已经存在绘图的情况下调用 int_abline() 函数 plot(1:10) abline(h = 5) int_abline(a = 1, b = 0) ``` 你可以通过以下代码来避免这个错误: ```R # 调用 plot() 函数之后再调用 int_abline() 函数 plot(1:10) int_abline(a = 1, b = 0) # 在新的绘图窗口中调用 int_abline() 函数 plot(1:10) abline(h = 5) dev.new() int_abline(a = 1, b = 0) ```
相关问题

abline(y, lwd=4, col="red") Error in int_abline(a = a, b = b, h = h, v = v, untf = untf, ...) : a=, b= 设定不对

这个错误是因为 `int_abline()` 函数中的 `a=` 和 `b=` 参数需要正确的值来绘制一条斜率为 `a/b` 的直线。请确保你已经为这两个参数传递了正确的值。 例如,如果你想要绘制一条斜率为1、截距为0的直线,你可以这样写: ``` abline(a=0, b=1, lwd=4, col="red") ``` 如果你想要绘制一条水平线,你可以这样写: ``` abline(h=y, lwd=4, col="red") ``` 其中,`y` 是你想要绘制的水平线的 y 坐标值。

> abline(h=0, lty=2) Error in int_abline(a = a, b = b, h = h, v = v, untf = untf, ...) : plot.new has not been called yet > abline(v=0, lty=2) Error in int_abline(a = a, b = b, h = h, v = v, untf = untf, ...) : plot.new has not been called yet > text(fit61_pro$scores, ex5.3[, 1], adj= -0.05) Error in text.default(fit61_pro$scores, ex5.3[, 1], adj = -0.05) : plot.new has not been called yet >

这些错误提示是由于在调用这些函数之前,没有先创建一个新的绘图窗口。使用如下命令创建一个新的绘图窗口,然后再调用这些函数: ``` plot(0, type="n", xlim=c(0,1), ylim=c(0,1), xlab="", ylab="") ``` 这个命令会创建一个大小为1x1的空白图形,然后你就可以调用 `abline` 和 `text` 函数了。记得根据你的需求修改 `xlim` 和 `ylim` 参数。

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set.seed(0) n = 50 p = 30 x = matrix(rnorm(n*p),nrow=n) bstar = c(runif(30,0.5,1)) mu = as.numeric(x%*%bstar) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) hist(bstar,breaks=30,col="gray",main="", xlab="True coefficients") library(MASS) set.seed(1) R = 100 nlam = 60 lam = seq(0,25,length=nlam) fit.ls = matrix(0,R,n) fit.rid = array(0,dim=c(R,nlam,n)) err.ls = numeric(R) err.rid = matrix(0,R,nlam) for (i in 1:R) { cat(c(i,", ")) y = mu + rnorm(n) ynew = mu + rnorm(n) a = lm(y~x+0) bls = coef(a) fit.ls[i,] = x%*%bls err.ls[i] = mean((ynew-fit.ls[i,])^2) aa = lm.ridge(y~x+0,lambda=lam) brid = coef(aa) fit.rid[i,,] = brid%*%t(x) err.rid[i,] = rowMeans(scale(fit.rid[i,,],center=ynew,scale=F)^2) } aveerr.ls = mean(err.ls) aveerr.rid = colMeans(err.rid) bias.ls = sum((colMeans(fit.ls)-mu)^2)/n var.ls = sum(apply(fit.ls,2,var))/n bias.rid = rowSums(scale(apply(fit.rid,2:3,mean),center=mu,scale=F)^2)/n var.rid = rowSums(apply(fit.rid,2:3,var))/n mse.ls = bias.ls + var.ls mse.rid = bias.rid + var.rid prederr.ls = mse.ls + 1 prederr.rid = mse.rid + 1 bias.ls var.ls p/n prederr.ls aveerr.ls cbind(prederr.rid,aveerr.rid) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) plot(lam,prederr.rid,type="l", xlab="Amount of shrinkage",ylab="Prediction error") abline(h=prederr.ls,lty=2) text(c(1,24),c(1.48,1.48),c("Low","High")) legend("topleft",lty=c(2,1), legend=c("Linear regression","Ridge regression")) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) plot(lam,mse.rid,type="l",ylim=c(0,max(mse.rid)), xlab=expression(paste(lambda)),ylab="") lines(lam,bias.rid,col="red") lines(lam,var.rid,col="blue") abline(h=mse.ls,lty=2) legend("bottomright",lty=c(2,1,1,1), legend=c("Linear MSE","Ridge MSE","Ridge Bias^2","Ridge Var"), col=c("black","black","red","blue")) 为每句代码加上注释解释

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该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

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