> summary(dataset) 年份 铁路 公路 水运 航空 Min. :2003 Min. :366.3 Min. :46.52 Min. :20.27 Min. :1442 1st Qu.:2008 1st Qu.:441.7 1st Qu.:52.46 1st Qu.:27.86 1st Qu.:1483 Median :2012 Median :503.1 Median :56.11 Median :29.42 Median :1511 Mean :2012 Mean :479.0 Mean :58.83 Mean :29.69 Mean :1569 3rd Qu.:2016 3rd Qu.:520.5 3rd Qu.:66.69 3rd Qu.:32.83 3rd Qu.:1643 Max. :2021 Max. :532.1 Max. :71.31 Max. :37.00 Max. :1774 > #summary()函数查看数据集的均值、分布以及缺失值等概要信息 > plot(dataset,ylab='各年旅客运输量',xlab='年份',main='近二十年旅客运输平均运距时序图') Error in plot.default(...) : formal argument "xlab" matched by multiple actual arguments这个报错是为什么

这个报错的原因是因为在plot函数中，同时指定了多个x轴标签参数和y轴标签参数，导致程序无法确定使用哪一个参数。您可以将其中一个参数删去，或者使用正确的参数名，例如将x轴标签参数名xlab改为xlab或xlabel。修改后的代码如下：

plot(dataset, ylab='各年旅客运输量', xlab='年份', main='近二十年旅客运输平均运距时序图')

请注意，如果数据集中存在日期格式的年份列，应该将其转换为Date格式后再进行绘图，否则会出现横坐标顺序混乱的问题。您可以使用as.Date()函数将年份列转换为Date格式，例如：

dataset$年份 <- as.Date(paste0(dataset$年份, '-01-01'))
plot(dataset, ylab='各年旅客运输量', xlab='年份', main='近二十年旅客运输平均运距时序图')

希望能对您有所帮助！

相关问题

dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY)以这段代码为基础写预测正弦函数的RNN代码，绘图真实值和预测值

好的，以下是基于给出代码完成预测正弦函数的RNN代码：

import numpy as np
import math
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
dataset = []
for data in np.arange(0, 3, .01):
    data = math.sin(data * math.pi)
    dataset.append(data)
dataset = np.array(dataset)
dataset = dataset.astype('float32')
max_value = np.max(dataset)
min_value = np.min(dataset)
scalar = max_value - min_value
dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset))

# 创建数据集
look_back = 5
trainX, trainY = create_dataset(dataset, look_back)

# 转换为张量
trainX = tf.convert_to_tensor(trainX)
trainY = tf.convert_to_tensor(trainY)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(32, input_shape=(look_back, 1)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError())

# 训练模型
history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2)

# 预测结果
predicted = []
for i in range(len(dataset) - look_back):
    x = np.array(dataset[i:i+look_back])
    x = np.reshape(x, (1, look_back, 1))
    y = model.predict(x)
    predicted.append(y[0][0])
    
# 反归一化
predicted = np.array(predicted)
predicted = predicted * scalar

# 绘图
plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data')
plt.plot(predicted, label='Predicted Data')
plt.legend()
plt.show()

在这个 RNN 模型中，我们使用 LSTM 层来学习时间序列数据的特征，然后使用全连接层来进行预测。训练过程中我们使用了 Adam 优化器和均方误差损失函数。最后，我们使用模型对测试集进行预测，并将预测结果和真实值绘制在同一张图上，以便进行比较。