R语言plot.text(score[, 1:2])这个代码中使用到的plot.text怎么使用

时间: 2024-03-29 12:40:00 浏览: 125
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Plot.zip_site:www.pudn.com_画图

在R语言中,`plot.text()`函数用于在图形中添加文本标签。该函数的语法如下: ``` plot.text(x, y, labels, ...) ``` 其中,参数`x`和`y`是文本标签的坐标,`labels`是要添加的文本标签。其他参数用于控制文本标签的外观,例如字体大小、颜色、对齐方式等。 如果要使用`plot.text()`函数,需要先通过`plot()`函数绘制出要添加文本标签的图形。例如,可以使用以下代码绘制一个散点图,并在其中添加文本标签: ``` # 生成数据 x <- rnorm(100) y <- rnorm(100) # 绘制散点图 plot(x, y) # 添加文本标签 labels <- paste("(", round(x, 2), ", ", round(y, 2), ")", sep = "") plot.text(x, y, labels, cex = 0.8, col = "red") ``` 在上述代码中,`plot()`函数用于绘制散点图,`plot.text()`函数用于添加文本标签。`labels`变量用于存储要添加的文本标签,`cex`参数用于控制文本标签的大小,`col`参数用于控制文本标签的颜色。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)为这段代码添加一个将数据写入excel的功能

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import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序?请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能,关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解:关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识,帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接:[TMS320VC5402 DSP习题答案详解:关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构,尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户:创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用,旨在提供一套完善的管理系统,包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验,分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制,首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长,需要用户保持耐心。 根据描述,该系统特别强调了用户体验(UX)设计,特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷,并且在移动设备上的适配效果不佳,LiveLy则试图打破这一固有模式,提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看,LiveLy采用了以下技术栈: 1. Angular 6:这是一种由Google开发的开源前端框架,用于构建动态网页应用,支持单页面应用(SPA)的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本,它在性能和安全性方面进行了显著改进,同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe:Stripe是一个在线支付处理平台,它提供了一套API,允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式,如信用卡、借记卡、支付钱包等,并提供了高级的安全措施,如令牌化处理,来保护用户的支付信息。 3. Java:作为后端开发语言,Java被广泛应用于企业级应用开发中,它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发,允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot:它是基于Spring框架的一个模块,使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能,简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL:这是一个开源的对象-关系数据库系统,它具有强大的功能和性能,广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询,具有可扩展性和高度的可靠性,是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress:虽然在描述中没有明确提及,但从压缩包子文件的名称列表中推断,可能指的是Cypress.io,这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具,允许开发者编写和运行测试,确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外,文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支,其中“master”通常指代主版本或主分支,是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息,LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案,它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念,提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发,它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"