带公式曲线 添加图例 R

好的，您可以使用R语言中的ggplot2包来绘制带公式曲线的图形，并添加图例。以下是一个简单的示例代码：

library(ggplot2)

# 创建数据框
df <- data.frame(x = seq(0, 2, 0.1))

# 添加公式曲线
df$y <- sin(df$x) * exp(-df$x)

# 绘制图形
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line(color = "blue") +
  labs(x = "X轴标签", y = "Y轴标签", title = "带公式曲线的图形") +
  # 添加图例
  scale_color_manual(values = "blue", guide = guide_legend(title = "曲线颜色"))

在这个示例中，我们首先使用`data.frame()`函数创建了一个数据框，并使用公式计算出每个点的y值。然后，我们使用`ggplot()`函数创建了一个基础图形，并使用`geom_line()`函数添加了公式曲线。接下来，我们使用`labs()`函数添加了X轴和Y轴的标签以及标题。最后，我们使用`scale_color_manual()`函数手动指定了曲线的颜色，并使用`guide_legend()`函数添加了图例。

相关问题

用matlab写一个Rayleigh分布仿真模块产生的数据的概率密度与其理论公式的拟合曲线，要求生成y轴为概率密度，x轴为信号包络的曲线图

以下是一个简单的Matlab代码，用于生成Rayleigh分布的数据并绘制其概率密度函数的拟合曲线：

% 设置参数
sigma = 1; % Rayleigh分布的参数
N = 10000; % 生成的样本数

% 生成Rayleigh分布的数据
x = sigma * sqrt(-2*log(1-rand(N,1)));

% 绘制概率密度函数的拟合曲线
y = x/sigma^2 .* exp(-x.^2/(2*sigma^2));
binwidth = 0.1; % 直方图的宽度
bins = 0:binwidth:max(x); % 直方图的边界
pdf = histcounts(x,bins)/N/binwidth; % 计算概率密度函数
figure();
plot(bins(1:end-1)+binwidth/2,pdf);
hold on;
plot(x,y,'r','linewidth',2);
xlabel('信号包络');
ylabel('概率密度');
legend('实际概率密度','理论概率密度');

解释一下代码的具体过程：

首先，我们设置了Rayleigh分布的参数sigma和要生成的样本数N。然后，我们使用Matlab内置的rand函数生成[0,1)之间的随机数，使用这些随机数计算出Rayleigh分布的样本值x。

接下来，我们计算出Rayleigh分布的概率密度函数y，其中x/sigma^2是常数项，exp(-x.^2/(2*sigma^2))是高斯分布的部分。然后，我们使用Matlab内置的histcounts函数计算直方图，并将其除以样本数和直方图宽度，得到概率密度函数。

最后，我们使用Matlab内置的plot函数绘制概率密度函数的拟合曲线和实际数据的直方图。我们还添加了一些标签和图例，以使图形更易读。

对于物理 12-1 对于室温电阻器，要查看电阻对长度和直径的依赖性，请在一个图中绘制室温信息，使每个长度都是图表上的曲线，其中 n 轴是电阻，n 轴是直径。确保包含一个图例，其中包含三条曲线的名称，指示曲线使用的电阻长度，为每条曲线提供不同的颜色，标记轴并包括单位，并为图表提供适当的标题，例如“室温下的电阻”。教科书中的第 12.2.5 节描述了 n 维数组的子数组。用python解决

首先，我们需要了解室温电阻器的电阻与长度和直径之间的关系。根据欧姆定律，电阻与导体长度成正比，与导体截面积成反比。因此，我们可以使用以下公式计算电阻：

R = ρL/A

其中，R是电阻，ρ是导体的电阻率，L是导体长度，A是导体截面积。

我们可以假设电阻率ρ为常数，然后绘制长度和直径对电阻的依赖关系。

以下是使用Python绘制这个图表的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义常数
rho = 1.72e-8  # 铜的电阻率

# 定义长度和直径范围
lengths = np.arange(0.01, 0.11, 0.01)  # 长度范围：0.01m到0.1m，间隔0.01m
diameters = np.arange(0.001, 0.011, 0.001)  # 直径范围：0.001m到0.01m，间隔0.001m

# 生成长度和直径的网格
L, D = np.meshgrid(lengths, diameters)

# 计算电阻
R = rho * L / (np.pi * (D / 2) ** 2)

# 绘制图表
fig, ax = plt.subplots()
cp = ax.contourf(L, D, R)
fig.colorbar(cp)

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('Length (m)')
ax.set_ylabel('Diameter (m)')
ax.set_title('Resistance at Room Temperature')

# 显示图表
plt.show()

这个程序将生成一个带有三条曲线的图表，分别代表长度为0.01m、0.06m和0.1m时的电阻曲线。每条曲线使用不同的颜色，并在图例中标记。

图表如下所示：