Error in barplot.default(data, names.arg = c("183", "490", "566", "687", : 名字数目不对

时间: 2023-12-12 13:02:53 浏览: 248
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barplot.rar_系统设计方案_matlab_

这个错误通常是由于数据和名称参数的数量不匹配引起的。请确保您提供的数据和名称参数具有相同的长度。您可以通过以下两种方法解决此问题： 1.检查您提供的数据和名称参数是否具有相同的长度。例如，如果您有5个数据点，则名称参数应该有5个元素。 2.如果您使用的是barplot函数，请确保您已正确设置names.arg参数。names.arg参数应该是一个字符向量，其中包含与数据点相对应的名称。如果您没有提供names.arg参数，则barplot函数将使用默认的数字名称。
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01_R语言barplot函数中文帮助文档.pdf

barplot(data, names.arg = names(data), col = "blue") 在这个例子中，我们创建了一个基于向量data的条形图，其中条形的高度由向量的值决定，每个条形对应一个类别，使用names.arg设置了类别标签，并通过...
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seaborn-data.zip

这个"seaborn-data.zip"压缩包包含了多个常用的数据集，是学习和实践数据可视化的好资源。让我们逐一探讨这些数据集及其在数据分析和可视化中的应用。 1. **titanic.csv**: 这个数据集来源于泰坦尼克号的乘客信息，...

Error in barplot.default(coef, col = "red", names.arg = names(coef), main = "Marginal Model") : 'height'要么是向量，要么是矩阵

barplot(coef_vector, col = "red", names.arg = names(coef_vector), main = "Marginal Model") abline(h = 0, lty = 2) 如果 coef 是一个矩阵，你可以使用 as.vector() 函数将其转换为向量，例如： ...

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

通过 data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() 筛选出近五年（2011 年及以后）的数据，并按照平台进行分组，并计算每个平台的累计发行量。然后使用 .iloc[::,-1:] 取出最后一列（即全球销售额），再...

termNum=10 #展示通路的数目 outTab=outTab[order(outTab$t),] outTab=outTab[c(1:termNum,(nrow(outTab)-termNum):nrow(outTab)),] pdf(file="barplot.pdf", width=9, height=6) outTab$t=as.numeric(outTab$t) outTab$Sig=factor(outTab$Sig, levels=c("Down", "Up")) gg1=ggbarplot(outTab, x="Pathway", y="t", fill = "Sig", color = "white", palette=c("blue3", "red3"), sort.val = "asc", sort.by.groups = T, rotate=TRUE, legend="right", title="", xlab="Term", ylab="t value of GSVA score, C2 vs C1", legend.title="Group", x.text.angle=60) print(gg1)

这段代码是用来生成一个条形图，展示通路的数目为10个，其中展示了通路的名称、GSVA分数的t值以及通路的显著性（Up或Down）。条形图使用ggplot2包进行绘制，其中调用了ggbarplot函数。条形图按照GSVA分数的t值进行...

import requests_html from requests_html import HTMLSession session=HTMLSession() url='https://www.dxsbb.com/news/7566.html' r=session.get(url) table=r.html.find('tbody>tr') for row in table[:41]: l=row.text.split() s='' for i in l: s=s+'{0:^14}'.format(i) print(s) 数据预处理和可视化分析代码

sns.barplot(x='姓名', y='总分', data=top10_total) plt.title('Total Score Top 10') plt.xlabel('Name') plt.ylabel('Total Score') plt.show() 3. 绘制折线图 python # 绘制平均分排名前10名的折线图 ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() 这段代码会生成...

X_missing=financial_data.drop(columns='fraud') missing=X_missing.isna().mean() missing_df= pd.DataFrame({'missing_key':missing.keys(),'missing_value':np.round(missing.values,4)}) plt.figure(figsize=(20,10)) sns.barplot(data=missing_df,x='missing_key',y='missing_value') plt.xticks(rotation=90)

5. 使用 sns.barplot() 函数绘制一个条形图，其中横坐标为 missing_df 中的关键字（即特征名），纵坐标为 missing_df 中对应的缺失值比例，条形的颜色为默认颜色。 6. 使用 plt.xticks() 函数将横坐标标签...

解释一下下面这段代码以及每条代码的意义：fevd <- fevd(svec, n.ahead=20) fevd.SSEC <- fevd$SSEC rownames(fevd.SSEC) <- 1:20 fevd.HSI <- fevd$HSI rownames(fevd.HSI) <- 1:20 par(mfrow=c(1,2)) barplot(t(fevd.SSEC), legend.text=c('SSEC','HSI'), xlab='时期', xlim=c(0,28)) barplot(t(fevd.HSI), legend.text=c('SSEC','HSI'), xlab='时期', xlim=c(0,28)) par(mfrow=c(1,1))

这段代码是用于统计两个股市的前20天的波动率预测误差向量，并分别进行可视化展示。其中，fevd函数是用于计算条件方差的函数，svec是包含两个不同市场...par(mfrow=c(1,2))和par(mfrow=c(1,1))是调整画布布局的函数。

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = df["价格"].values labels = df["位置"].values plt.figure(dpi=150) sns.barplot(labels, data)

其中，通过 Pandas 库读取 csv 文件中的数据，并将价格和位置分别赋值给 data 和 labels 变量。接着，利用 seaborn 库的 barplot 函数，将位置作为 x 轴，价格作为 y 轴，绘制柱状图。最后，通过设置 figure 函数的 ...

#变量重要性 for name,model in zip(['XGboost'],[model_XGB1]): print(name,'变量重要性') model.fit(x_train,y_train) tmp=pd.DataFrame({'变量':x_train.columns.tolist(),'重要性':model.feature_importances_}) tmp=tmp[tmp.重要性>0] tmp=tmp.sort_values(by='重要性',ascending=False) display(tmp.style.background_gradient(cmap='RdPu')) plt.figure(figsize = (12,6)) sns.barplot(y=tmp.变量,x=tmp.重要性,color='b') plt.xlabel('变量重要性',fontsize=12) plt.yticks(fontsize=10) plt.ylabel('y1',fontsize=12) plt.title(name,fontsize=12) plt.show()

这段代码是用于展示 XGBoost 模型中各个变量在模型中的重要性，并通过...接着，使用 seaborn 库中的 barplot 函数将变量重要性值绘制成条形图，并将条形图进行可视化展示。最后，代码输出模型名称，并展示可视化结果。

r的barplot不支持names.arg和horiz

R 中的 barplot 函数支持 names.arg 参数和水平绘图（即 horiz=TRUE），因此你遇到的问题可能是由于代码书写不当或其他问题导致的。 以下是使用 barplot 函数绘制水平条形图的示例代码： R # 创建数据 ...

mycol <- ggplot2::alpha(rainbow(ncol(ciber.res)), 0.7) #创建彩虹色板（带70%透明度） par(bty="o", mgp = c(2.5,0.3,0), mar = c(2.1,4.1,2.1,10.1),tcl=-.25,las = 1,xpd = F) barplot(as.matrix(t(ciber.res)), border = NA, # 柱子无边框写 names.arg = rep("",nrow(ciber.res)), # 无横坐标样本名 yaxt = "n", # 先不绘制y轴 ylab = "Relative percentage", # 修改y轴名称 col = mycol) # 采用彩虹色板 axis(side = 2, at = c(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1), # 补齐y轴添加百分号 labels = c("0%","20%","40%","60%","80%","100%")) legend(par("usr")[2]-20, # 这里-20要根据实际出图的图例位置情况调整 par("usr")[4], legend = colnames(ciber.res), xpd = T, fill = mycol, cex = 0.6, border = NA, y.intersp = 1, x.intersp = 0.2, bty = "n")

其中，as.matrix(t(ciber.res))将数据矩阵ciber.res转置并转换为矩阵形式，border参数设置柱子无边框，names.arg参数设置横坐标样本名为空字符串，yaxt参数先不绘制y轴，col参数使用之前创建的彩虹色板。 4. 使用...

pdf(file="barplot.pdf", width=9, height=6) outTab$t=as.numeric(outTab$t) outTab$Sig=factor(outTab$Sig, levels=c("Down", "Up")) gg1=ggbarplot(outTab, x="Pathway", y="t", fill = "Sig", color = "white", palette=c("blue3", "red3"), sort.val = "asc", sort.by.groups = T, rotate=TRUE, legend="right", title="", xlab="Term", ylab="t value of GSVA score, C2 vs C1", legend.title="Group", x.text.angle=60) print(gg1)

你可以在 pdf() 函数中添加 pointsize 参数来调整字体大小。...pdf(file = "barplot.pdf", width = 9, height = 6, pointsize = 10) 你也可以尝试不同的字体大小，以找到最适合你的图表的大小。

r barplot ames.arg

r barplot ames.arg是R语言中用来绘制条形图的命令。barplot函数用于绘制一组数据的条形图，ames.arg是这个函数的参数，用来设置条形图的一些属性。 ames.arg可以包括设置条形图的标题、x轴和y轴标签、颜色、堆叠等...

版本4.1.3不支持barplot中names.arg和hori吗

在 R 4.1.3 版本中，barplot 函数仍然支持 names.arg 参数和水平绘图（即 horiz=TRUE）。 以下是使用 R 4.1.3 版本绘制水平条形图的示例代码： R # 创建数据 values <- c(3, 6, 2, 8, 4) names <- c("A",...

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Country')['Stunting'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('发育迟缓前十国家') plt.show()

接下来，使用data.groupby(by='Country')['Stunting'].sum().sort_values(ascending=False)[:10]对数据进行分组并计算每个国家的发育迟缓总数，并按降序排序，取前10个国家。 然后，使用plt.figure(figsize=(8,6...

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Publisher')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('累计销售额top10游戏厂商') plt.show()

然后，通过 data.groupby(by='Publisher')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] 对数据集按照游戏厂商（Publisher）进行分组，并计算每个游戏厂商的全球销售额总和。然后使用 sort_values...
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