R语言中的plot函数作图时，如何画出实心点

您可以使用`pch`参数来指定实心点的形状。常用的实心点的形状是19，可以这样添加到`plot`函数中：

plot(x, y, pch = 19)

其中，`x`和`y`分别是数据的横轴和纵轴。如果想要使用其他实心点的形状，可以参考`pch`参数的不同取值，如下：

# pch = 21, 22, 23, 24分别表示不同的实心点形状
plot(x, y, pch = 21) # 四角形实心点
plot(x, y, pch = 22) # 菱形实心点
plot(x, y, pch = 23) # 六边形实心点
plot(x, y, pch = 24) # 八边形实心点

希望这能帮助您解决问题。

相关问题

r语言作图显示点的坐标

在 R 语言中，你可以使用 `plot()` 函数来绘制散点图，并使用 `points()` 函数来添加额外的点到图形中。下面是一个简单的例子：

# 创建一些数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 绘制散点图
plot(x, y)

# 添加一个额外的点
points(3, 7, col = "red", pch = 16)

这个例子中，我们先创建了两个向量 `x` 和 `y`，然后使用 `plot()` 函数将它们绘制成散点图。接着，我们使用 `points()` 函数将一个额外的点添加到图形中，这个点的坐标是 (3, 7)，颜色为红色，形状为实心圆。

如果你想要在散点图中显示所有点的坐标，可以使用 `text()` 函数来添加文本标签。下面是一个例子：

# 创建一些数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

# 绘制散点图
plot(x, y)

# 添加文本标签
text(x, y, labels = paste("(", x, ", ", y, ")", sep = ""), pos = 3)

这个例子中，我们使用 `text()` 函数将所有点的坐标添加到图形中。`labels` 参数指定要显示的文本标签，`pos` 参数指定文本标签的位置，这里我们使用 `pos = 3` 表示将文本标签放在点的右上方。

Matlab中 y对于x1和x2（其中x2是x1的平方）分别使用regress和polyfit求回归方程 并作图反映回归方程对实验数据的拟合程度

假设我们有一组实验数据，其中y是因变量，x1和x2是自变量，且满足x2=x1^2。我们可以使用Matlab中的regress和polyfit函数求解回归方程。

首先，我们需要准备数据，可以使用以下代码生成一组示例数据：

x1 = linspace(0, 10, 100);
x2 = x1.^2;
y = 2*x1 + 3*x2 + randn(size(x1))*0.5;

接下来，我们可以使用regress函数求解回归方程。regress函数返回的第一个输出参数是回归系数，即各个自变量对因变量的权重；第二个输出参数是残差，即回归模型无法解释的部分。

X = [x1', x2'];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X);

我们可以将回归系数和截距打印出来：

disp(['回归系数：', num2str(b')]);
disp(['截距：', num2str(bint')]);

接下来，我们可以使用polyfit函数求解回归方程。polyfit函数返回的第一个输出参数是回归系数，与regress函数的输出相同；第二个输出参数是残差；第三个输出参数是多项式的次数（在这种情况下为1）。

p = polyfit(x2, y, 1);

我们可以将回归系数打印出来：

disp(['回归系数：', num2str(p)]);

最后，我们可以绘制数据点和回归线来反映回归方程对实验数据的拟合程度。以下是绘图的示例代码：

figure;
scatter(x2, y, 'filled');
hold on;
x2_fit = linspace(min(x2), max(x2), 100);
y_fit = b(1)*x2_fit + b(2);
plot(x2_fit, y_fit, 'r-', 'LineWidth', 2);
y_fit2 = polyval(p, x2_fit);
plot(x2_fit, y_fit2, 'g--', 'LineWidth', 2);
legend('数据点', 'regress拟合线', 'polyfit拟合线');
xlabel('x2');
ylabel('y');

运行以上代码可以得到一张图像，其中蓝色实心圆点表示数据点，红色实线表示使用regress函数得到的拟合线，绿色虚线表示使用polyfit函数得到的拟合线。我们可以根据图像来评估回归方程对实验数据的拟合程度。