plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),las=1,cex.axis=2) title(main = "A",cex.main=3)

这段代码的作用是：

1. 使用 `plot` 函数绘制散点图，横坐标为变量 `df.pred$date` 的值，纵坐标为变量 `df.pred$dI` 的值。其中，`pch='x'` 表示绘制的散点形状为 ×，`xaxt='n'` 表示不绘制 x 轴刻度线和标签，`xlab="Date"` 表示设置 x 轴标签为 "Date"，`ylab="Daily Confirmed"` 表示设置 y 轴标签为 "Daily Confirmed"，`cex.lab=3`、`cex.axis=2` 和 `cex=3` 分别表示标签、轴刻度和散点的字体大小。

2. 使用 `axis` 函数绘制 x 轴刻度线和标签。其中，`1` 表示绘制的是 x 轴，`x_label` 表示设置刻度线的位置，`format(x_label,"%m-%d")` 表示将刻度线的日期格式化为 "月-日" 的形式，`las=1` 表示标签垂直放置，`cex.axis=2` 表示轴刻度的字体大小。

3. 使用 `title` 函数添加图形标题，`main = "A"` 表示设置标题为 "A"，`cex.main=3` 表示标题的字体大小为 3 倍。

相关问题

plotJL <- function(city="JL") { x_label <- seq(from=as.Date("2022/2/25"),to=as.Date("2022/5/25"),by=7) pfile=paste0("Fig_",city,".png") png(pfile,width = 500*6,height = 500*4) par( mfrow=c(2,2),mar=c(5,5,5,1)*3 ) plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),las=1,cex.axis=2) title(main = "A",cex.main=3) predlines <- c(1:10) plty <- c(2:11) pcol <- c(2:11) matlines(df.mean$date,df.mean[,3+predlines], lty=1,col=1,lwd = 3) matlines(df.pred$date,df.pred[,3+predlines], lty=plty,col=pcol,lwd = 2) abline(v=df.mean$date[c(18,27)],lty=2) legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 ) plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),cex.axis=2) title(main = "B",cex.main=3) predlines <- c(11:18) plty <- c(2:9) pcol <- c(2:9) matlines(df.mean$date,df.mean[,3+predlines], lty=1,col=1,lwd = 3) matlines(df.pred$date,df.pred[,3+predlines], lty=plty,col=pcol,lwd = 2) abline(v=df.mean$date[c(28,35)],lty=2) legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 ) plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),cex.axis=2) title(main = "C",cex.main=3) predlines <- c(19:26) plty <- c(2:9) pcol <- c(2:9) matlines(df.mean$date,df.mean[,3+predlines], lty=1,col=1,lwd = 3) matlines(df.pred$date,df.pred[,3+predlines], lty=plty,col=pcol,lwd = 2) abline(v=df.mean$date[c(36,43)],lty=2) legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 ) plot(df.pred$date,df.pred$dI,pch='x',xaxt='n', xlab="Date",ylab="Daily Confirmed" ,cex.lab=3,cex.axis = 2, cex=3) axis(1,x_label,format(x_label,"%m-%d"),cex.axis=2) title(main = "D",cex.main=3) predlines <- c(27:33) plty <- c(2:8) pcol <- c(2:8) matlines(df.mean$date,df.mean[,3+predlines], lty=1,col=1,lwd = 3) matlines(df.pred$date,df.pred[,3+predlines], lty=plty,col=pcol,lwd = 2) abline(v=df.mean$date[c(44,50)],lty=2) legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 ) dev.off() }

这段代码是用于绘制四个子图的函数，每个子图都是基于来自数据框 df.pred 和 df.mean 的数据绘制的。每个子图都有一个标题（A，B，C，D），并且包含了预测线和实际线。其中预测线是基于预测数据绘制的，实际线是基于实际数据绘制的。每个子图的预测线都有一个图例，用于说明预测线是基于哪个日期的数据绘制的。这些图形将被保存在文件名为 "Fig_JL.png" 的 PNG 文件中。

plot(Census.Data$Unemployed, Census.Data$Qualification, xlab="% Unemployed", ylab="% With a Qualification") + abline (model_1)

这是一个 R 语言的代码，它的作用是将 Census.Data 数据框中 Unemployed 变量和 Qualification 变量之间的散点图绘制出来，并在图中添加一条线性回归模型的拟合直线。具体来说，这个代码使用了 plot() 函数和 abline() 函数，其中：

- Census.Data$Unemployed：表示散点图的 x 轴，即自变量。
- Census.Data$Qualification：表示散点图的 y 轴，即因变量。
- xlab="% Unemployed"：表示 x 轴的标签为 "% Unemployed"。
- ylab="% With a Qualification"：表示 y 轴的标签为 "% With a Qualification"。
- abline(model_1)：表示在散点图上添加一条拟合直线，该直线的截距和斜率由 model_1 线性回归模型计算得出。

通过这个代码，我们可以更直观地观察 Unemployed 变量和 Qualification 变量之间的关系，同时也可以看到线性回归模型的拟合效果如何。如果拟合效果较好，即散点图的数据点分布比较接近拟合直线，那么我们可以认为该线性回归模型对数据的解释力较强。反之，如果拟合效果较差，即散点图的数据点分布比较离散，那么我们需要进一步探索数据，找到更好的解释模型。