par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full,main="FULL") plot(roc.aic,main="AIC") plot(roc.bic,,main="BIC")如何使图片显示的y轴在-1到2之间？

时间: 2023-11-03 11:04:18 浏览: 81
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R语言par函数.docx

如果你想要将 y 轴范围限制在 -1 到 2 之间，可以使用 `ylim` 参数来实现。这个参数接受一个长度为 2 的向量，分别表示 y 轴的下限和上限。在你的代码中，可以将 `plot` 函数的参数修改如下： ```R par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full, ylim = c(-1, 2), main = "FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), main = "BIC") ``` 这样就可以将 y 轴范围限制在 -1 到 2 之间。注意，在使用 `ylim` 参数时，需要保证 y 轴范围的上下限能够包含所有的数据点，否则数据点可能会被截断或者压缩。
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par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full,ylim = c(-1, 2),main="FULL") plot(roc.aic,ylim = c(-1, 2),main="AIC") plot(roc.bic,ylim = c(-1, 2),main="BIC")的图片显示出来的y轴长度没有变？

par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", main = "FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", main = "BIC") 这样...

par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full, ylim = c(-1, 2),main="FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2),main="AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2),main="BIC") 为何图片显示的y轴在-2到3之间？

plot(roc.full, ylim = c(-1, 2), main = "FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), main = "BIC") mtext("ROC Curves", side = 3, outer = TRUE, cex = 1.5) 在...

par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full,ylim = c(-1,2),yaxs = "i",,main="FULL") plot(roc.aic,ylim = c(-1,2),yaxs = "i",main="AIC") plot(roc.bic,ylim = c(-1,2),yaxs = "i",main="BIC")显示出来的y的上下限没有变

par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", expand = c(0, 0), main = "FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", expand = c(0, 0), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2),...

par(mfrow = c(1,3), mar = c(5, 5, 4, 2), oma = c(2, 0, 2, 0)) plot(roc.full, ylim = c(-1, 2), main = "FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), main = "BIC") 为何图片显示的y轴在-2到3之间？能否将y轴的范围修改到[-1,2]？

plot(roc.full, ylim = c(-1, 2), main = "FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), main = "BIC") mtext("ROC Curves", side = 3, outer = TRUE, cex = 1.5) 在...

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() }

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...

Zt = as.ts(rnorm(1000, sd = 20)) RW1 = as.ts(cumsum(Zt)) par(mfrow = c(2,2)) plot(RW1, main = "Random walk") acf(RW1, main = "Correlogram random walk") Yt=as.ts(diff(RW1)) plot(Yt,main='Diff(RW1)') acf(Yt)

这段代码生成了一个随机游走序列 Zt，然后通过对 Zt 进行累加得到了另一个序列 RW1，最后对 RW1 进行了可视化和自相关分析。 具体来说，第一行代码使用 rnorm 函数生成了一个长度为1000的服从标准正态分布的随机...

par(mfrow = c(1,3), xpd=TRUE)啥意思

par(mfrow = c(1,3), xpd=TRUE)是R语言中的一个绘图函数，用于设置多个图形在同一设备上的布局方式。 - mfrow = c(1,3)表示将绘图设备分割成1行3列的子图布局，也就是一行中显示3个图形。 - xpd=TRUE表示允许...

Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据2.txt",header=TRUE,sep=",") library("MASS") library("klaR") BayesModel<-NaiveBayes(x=Data[,1:2],grouping=factor(Data[,3])) #输出变量应为因子 BayesModel$apriori #显示先验概率 BayesModel$tables #显示各分布的参数估计值 plot(BayesModel) #可视化各个分布 BayesFit<-predict(object=BayesModel,newdata=Data[,1:2]) #预测 head(BayesFit$class) #显示预测类别 head(BayesFit$posterior) #显示后验概率 par(mfrow=c(2,2)) plot(Data[,1:2],main="朴素贝叶斯分类的模式甄别结果",xlab="x1",ylab="x2", pch=Data[,3]+1,col=as.integer(as.vector(BayesFit$class))+1,cex=0.8) #可视化观测点分布特征 library("ROCR") pd<-prediction(BayesFit$posterior[,2],Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") #y轴为回溯精度，X轴为预测的模式占总样本的比例 pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") #y轴为决策精度，X轴为回溯精度 plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线")

1. 读取模拟数据文件，并加载所需的R包MASS和klaR。 2. 使用NaiveBayes函数对数据进行建模，其中x为自变量，grouping为因变量，即待分类的变量。 3. 输出先验概率和各分布的参数估计值，并可视化各个分布。 4. 对...

LogModel<-glm(y~.,data=newData,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit library("ROCR") par(mfrow=c(2,2)) pd<-prediction(Data$Log.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="SMOTE处理后的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP) LogModel<-glm(y~.,data=Data,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="平衡化处理前的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码使用了逻辑回归模型(Logistic Regression)来进行二分类问题的预测。首先使用glm函数来创建逻辑回归模型(LogModel)，...最后使用plot函数将处理后的数据集(Data)可视化，展示了噪声点过滤前后的模式甄别结果。

par(mfrow = c(2, 3))这个代码什么意思

这个代码表示将当前的图形设为一个2行3列的图形区域，并且将绘制的图形依次填充到这个区域中的每个小区域中，也就是分别绘制6张图。其中第一个参数2表示行数，第二个参数3表示列数，因此总共会有6个小区域。绘制图形...

data1=read.table("C:/Users/Huawei/Desktop/b51.csv",header=T) data1 x=data[,1] y=data[,2] lm3.1=lm(y~.,data=data) lm3.1 anova(lm(y~1),lm3.1) e=lm3.1$residuals yhat=lm3.1$fitted.values par(mfrow=c(1,2)) plot(x,e,main='图粮食产量与化肥施用量数据的残差图') abline(0,0) plot(yhat,e,main='以yhat为横坐标的残差图') abline(0,0)

6. 第七行和第八行代码 yhat=lm3.1$fitted.values par(mfrow=c(1,2)) 将 lm3.1 模型的拟合值存储在了 yhat 变量中，并设置了绘图区域。 7. 第九行和第十行代码 plot(x,e,main='图粮食产量与化肥施用量数据的残差...

修改下面这串代码的问题##fPortfolio绘制有效边界曲线图 mySpec1= portfolioSpec() setNFrontierPoints(mySpec1) = 30 Frontier1 = portfolioFrontier(datan, mySpec1) win.graph(width=7,height=6.5) par(mfrow=c(3,1)) weightsPlot(Frontier1,mtext = FALSE) text = "Mean-Variance Portfolio - Long Only Constraints" mtext('text', side = 3, line = 3, font = 2, cex = 0.9) weightedReturnsPlot(Frontier1, mtext = F) covRiskBudgetsPlot(Frontier1, mtext = F) win.graph(width=7,height=6.5) par(mfrow=c(1,1)) tailoredFrontierPlot(object = Frontier1, mText = "MV Portfolio - LongOnlyConstraints",risk = "Cov") tailoredFrontierPlot(object = Frontier1, mText = "MV Portfolio - LongOnlyConstraints",risk = "CVaR")

par(mfrow=c(3,1)) weightsPlot(Frontier1,mtext = FALSE) text mtext(text, side = 3, line = 3, font = 2, cex = 0.9) weightedReturnsPlot(Frontier1, mtext = FALSE) covRiskBudgetsPlot(Frontier1, mtext = ...

Error: unexpected symbol in: "par(mfrow = c(1,2) cex1"

这个错误是因为在 par 函数的参数列表中缺少逗号。请在 c(1,2) 和 cex1 之间添加逗号，修改为以下代码： par(mfrow = c(1,2), cex1) 这样就可以正确运行了。

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。

op=par(mfrow=c(1,2)) acf(lx,lag.max=60) pacf(lx,lag.max=60)

其中，op=par(mfrow=c(1,2))是将绘图窗口划分为1行2列，即绘制两个图形，acf和pacf分别绘制在左右两个小图中。 接下来，acf(lx,lag.max=60)用于绘制时间序列数据lx的ACF图形，其中lag.max=60表示最大滞后阶数为60。...

Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据1.txt",header=TRUE,sep=",") library("mclust") EMfit<-Mclust(data=Data[,-3]) par(mfrow=c(2,2)) Data$ker.scores<-EMfit$uncertainty Data.Sort<-Data[order(x=Data$ker.scores,decreasing=TRUE),] P<-0.1 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="EM聚类的模式诊断结果(10%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP) library("ROCR") pd<-prediction(Data$ker.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") P<-0.25 NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="EM聚类的模式诊断结果(25%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码是用R语言进行数据处理...根据噪声数据的位置，对数据点进行着色，并用plot函数进行可视化展示。最后，使用ROCR包中的prediction和performance函数，绘制模式甄别的累计回溯精度曲线和决策精度和回溯精度曲线。

par(mfrow=c(2,2),mar=c(6,4,4,1))功能是什么

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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。