name 'plotdata' is not defined

时间: 2023-09-29 08:07:49 浏览: 137
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PlotData - 在数据表中显示绘图原始数据：在单独的电子表格中显示图形绘图的原始数据-matlab开发

I'm sorry, but I'm not sure what you're asking. It seems like you're telling me about an error message related to a variable or function called "plotdata". Can you please provide more context or information about what you're trying to do and where you're encountering this error? That way, I can better understand and assist you.
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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）。

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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')

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 ...

分析以下代码并给出注释function plotDecisionBoundary(theta, X, y) % Plot Data plotData(X(:,2:3), y);%绘制样本点 hold on if size(X, 2) <= 3%输入数据为2维 % Only need 2 points to define a line, so choose two endpoints plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; % Calculate the decision boundary line plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); % Plot, and adjust axes for better viewing plot(plot_x, plot_y) % Legend, specific for the exercise legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary') axis([30, 100, 30, 100]) else % Here is the grid range u = linspace(-1, 1.5, 50); v = linspace(-1, 1.5, 50); z = zeros(length(u), length(v)); % Evaluate z = theta*x over the grid for i = 1:length(u) for j = 1:length(v) z(i,j) = mapFeature(u(i), v(j))*theta; end end z = z'; % important to transpose z before calling contour % Plot z = 0 % Notice you need to specify the range [0, 0] contour(u, v, z, [0, 0], 'LineWidth', 2) end hold off end

plotData(:,2:3), y); hold on if size(X, 2) 如果输入数据为2维 % 只需要2个点就能定义一条直线 plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; % 计算决策边界直线 plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x...

ggplot(plotdata,aes(x=RDA1,y=RDA2,color=plotdata$Group))+ geom_point(size=4,aes(color = plotdata$Group,shape=plotdata$Treatment))+ stat_ellipse(aes(fill=plotdata$Group),geom = "polygon",linewidth=0.6,level = 0.95,alpha = 0.1)+ geom_segment(data=RDAE,aes(x = 0, y = 0, xend = RDAE[,1]*3.5, yend = RDAE[,2]*3.5), arrow = arrow(length = unit(0.03, 'npc')),linewidth =1,color="gray2")+ geom_text(data = RDAE,aes(RDA1 * 4,RDA2 * 4,label = rownames(RDAE)),color = 'gray2',size = 4)+ xlab(paste("RDA1 (",rda1,"%",")"))+ylab(paste("RDA2 (",rda2,"%",")"))+ theme_bw(base_line_size = 1.05,base_rect_size = 1.05)+ scale_color_manual(values=c("#3FBDA7","#0172B6","#BD3C29","#F0965D","#BEBADA"))+ scale_shape_manual(values = c(1,2,3))+ theme(panel.grid.major=element_blank(),panel.grid.minor=element_blank())+ geom_hline(aes(yintercept=0), colour="gray45",size=0.8, linetype="dashed")+ geom_vline(aes(xintercept=0), colour="gray45",size=0.8, linetype="dashed") 请修改R脚本，将图例名修改为Bac,同时将填充图例与颜色图例合并表示

ggplot(plotdata,aes(x=RDA1,y=RDA2,color=plotdata$Group, fill=plotdata$Group))+ geom_point(size=4,aes(shape=plotdata$Treatment))+ stat_ellipse(aes(fill=plotdata$Group),geom = "polygon",linewidth=0.6,...

ggplot(plotdata,aes(x=RDA1,y=RDA2,color=plotdata$Group))+ #geom_point(size=4,aes(color = plotdata$Group,shape=plotdata$Treatment))+ # #guides(color=guide_legend(title = "Bac"),shape=guide_legend(title = ""))+ #改图例名称 #stat_ellipse(geom = "polygon",linewidth=0.5,level = 0.95,alpha = 0.1)+ #圈 geom_segment(data=RDAE,aes(x = 0, y = 0, xend = RDAE[,1]*3.5, yend = RDAE[,2]*3.5), arrow = arrow(length = unit(0.03, 'npc')),linewidth =0.4,color="gray2",size = 3)+ #箭头 geom_text(data = RDAE,aes(RDA1 * 4,RDA2 * 4,label = rownames(RDAE)),color = 'gray2',size = 4)+ xlab(paste("RDA1 (",rda1,"%",")"))+ylab(paste("RDA2 (",rda2,"%",")"))+ theme_bw(base_line_size = 1.05,base_rect_size = 1.05)+ scale_color_manual(values=c("#3FBDA7","#0172B6","#BD3C29","#F0965D","#BEBADA"))+ scale_shape_manual(values = c(1,2,3))+ theme(panel.grid.major=element_blank(),panel.grid.minor=element_blank(), legend.position = c(0.97, 0.85), #修改图例位置 legend.background = element_blank(), # 设置图例背景为透明 )+ geom_hline(aes(yintercept=0), colour="gray45",size=0.5, linetype="dashed")+ geom_vline(aes(xintercept=0), colour="gray45",size=0.5, linetype="dashed") 请调整箭头与文本的位置

为了调整箭头与文本的位置，你需要修改以下两行代码： geom_segment(data=RDAE,aes(x = 0, y = 0, xend = RDAE[,1]*3.5, yend = RDAE[,2]*3.5),arrow = arrow(length = unit(0.03, 'npc')),linewidth =0.4,...

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...

我正在使用r语言绘制桑基图，下面是我的代码： ggplot(plotData, aes(x = x, stratum = stratum, alluvium = Cohort, fill = stratum, label = stratum)) + scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + scale_y_discrete(expand = c(0,3))+ geom_flow(width = 1/8) + #线跟方块间空隙的宽窄 geom_stratum(alpha = .9,width = 1/10) + #方块的透明度、宽度 geom_text(stat = "stratum", size = 3,color="black") + #文字大小、颜色 #不喜欢默认的配色方案，用前面自己写的配色方案 scale_fill_manual(values = c(cell_type_cols,cell_type_cols)) + xlab("") + ylab("") + theme_bw() + #去除背景色 theme(panel.grid =element_blank()) + #去除网格线 theme(panel.border = element_blank()) + #去除外层边框 theme(axis.line = element_blank(),axis.ticks = element_blank(),axis.text = element_blank()) + #去掉坐标轴 ggtitle("")+ guides(fill = FALSE) 我想设置桑基图中每个柱子中每个模块的高度限制，该怎么设置

ggplot(plotData, aes(x = x, stratum = stratum, alluvium = Cohort, fill = stratum, label = stratum)) + scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + scale_y_discrete(expand = c(0, 3)) + geom_flow(width = 1/...

修改下列代码使得在命令框中可以得到分界面的方程data=[1 0 1;1 1 1;0 2 1;2 1 -1;2 2 -1;1 3 -1]; X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); m = size(X, 1); plotData2(X, y); X = [ones(m, 1) X]; error = 1; W = [1;1;1]; first = 1; tim = 0; alph = 0.1; hold on axis([-3 3 -3 3]); x1 = -2:0.2:2; while error > 0 error = 0; for i = 1:m if ((W'*(X(i,:)'))*y(i) <= 0) || (first == 1) first = 0; error = error + 1; tim = tim + 1; W = W + alph*(X(i,:)')*y(i); fprintf('%dn', tim); if W(3) ~= 0 && W(2) ~= 0 y1 = -(W(1)/W(3) + W(2)*x1/W(3)); plot(x1, y1, '-b'); end end end end if W(3) ~= 0 && W(2) ~= 0 y1 = -(W(1)/W(3) + W(2)*x1/W(3)); plot(x1, y1, 'r'); end hold off

下面是修改后的代码： matlab data=[1 0 1;1 1 1;0 2 1;2 1 -1;2 2 -1;1 3 -1]; X = data(:, [1, 2]);...这段代码同样实现了感知机算法，找到了数据集中的分割直线，并在命令窗口输出了分界面的方程。...

修改下面的代码使得它可以输出结果的的直线方程data=[1 0 1;1 1 1 ;0 2 1; 2 1 -1 ; 2 2 -1;1 3 -1 ]; X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); m = size(X,1); plotData2(X,y); X = [ones(m,1) X]; error = 1; W=[1;1;1]; first = 1; tim=0; alph=0.1; hold on axis([-3 3 -3 3]); x1=-2:0.2:2; while error>0 error=0; for i = 1:m if ( ((W'*(X(i,:)'))*y(i) <= 0 )|| (first == 1) ) first=0; error=error+1; tim=tim+1; W = W + alph*(X(i,:))'*y(i); fprintf('%dn',tim); if W(3)~=0 && W(2)~=0 y1=-(W(1)/W(3)+W(2)*x1/W(3)); plot(x1,y1,'-b'); end; end; end; end; if W(3)~=0 && W(2)~=0 y1=-(W(1)/W(3)+W(2)*x1/W(3)); plot(x1,y1,'r'); end; hold off

下面是修改后的代码： matlab data=[1 0 1;1 1 1;0 2 1;...其中 plotData2 函数绘制了数据点，W 是分割直线的参数，error 表示分类错误的点的数量，alph 是学习率，tim 是迭代次数。
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