怎样修改hist(v,main="rug=5",xlab="v的取值", ylab="频率",col="orange",border="purple")在图像的右侧添加轴须图
时间: 2024-01-05 19:20:32 浏览: 34
根据提供的引用内容,你可以使用`rug()`函数来在图像的右侧添加轴须图。下面是一个示例代码:
```R
hist(v, main="rug=5", xlab="v的取值", ylab="频率", col="orange", border="purple")
rug(v, side=1, ticksize=0.02, col="blue")
```
在这个示例中,`rug()`函数用于在图像的右侧添加轴须图。`side=1`表示在x轴上添加轴须图,`ticksize=0.02`表示轴须图的大小,`col="blue"`表示轴须图的颜色。
相关问题
更改以下代码,使其实现对每个数据都在y轴上标出值:mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, byrow = TRUE) layout(mat, heights = c(2, 1)) hist(sg1, freq = FALSE, main = "1班身高", xlab = "身高", ylab = "频率") hist(sg2, freq = FALSE, main = "2班身高", xlab = "身高", ylab = "频率")
要实现对每个数据都在y轴上标出值,可以使用text()函数在每个柱形图上添加标签。下面是一种可能的修改方式:
```R
mat <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, byrow = TRUE)
layout(mat, heights = c(2, 1))
# 绘制第一个柱形图
sg1 <- c(170, 175, 168, 172, 180)
h1 <- hist(sg1, breaks = seq(165, 185, by = 5), plot = FALSE)
barplot(h1$counts, space = 0.5, names.arg = h1$mids, xlab = "身高", ylab = "频率", main = "1班身高")
text(h1$mids, h1$counts, labels = h1$counts, pos = 3, col = "red")
# 绘制第二个柱形图
sg2 <- c(166, 171, 175, 173, 165)
h2 <- hist(sg2, breaks = seq(165, 185, by = 5), plot = FALSE)
barplot(h2$counts, space = 0.5, names.arg = h2$mids, xlab = "身高", ylab = "频率", main = "2班身高")
text(h2$mids, h2$counts, labels = h2$counts, pos = 3, col = "red")
```
在这个版本中,我们使用hist()函数绘制了两个柱形图,并且将breaks参数设为一个向量,用于指定区间的分割点;plot参数设为FALSE,表示不绘制图形,只计算直方图的频数。然后使用barplot()函数绘制柱形图,names.arg参数设为区间的中点,这样x轴上就显示了区间的范围。最后使用text()函数在每个柱形图上添加标签,pos参数设为3表示在柱形图的顶部居中显示标签,col参数设为"red"表示标签的颜色为红色。这样就实现了对每个数据在y轴上标出值的效果。
np.sum(hist, axis=1)和hist.sum(1)有什么区别
`np.sum(hist, axis=1)`和`hist.sum(1)`都可以用来计算二维数组(如混淆矩阵)每行元素之和,它们的结果都是一样的。这是因为`np.sum`函数和ndarray对象都支持axis参数,用于指定要沿着哪个轴进行计算。
`np.sum(hist, axis=1)`中,`axis=1`表示沿着第二个轴(即列轴)进行计算,也就是对每一行进行求和,返回一个一维数组。
`hist.sum(1)`中,`1`表示沿着第二个轴(即列轴)进行计算,也就是对每一行进行求和,返回一个一维数组。
因此,这两个表达式的区别实际上只是函数的调用方式不同,它们的结果都是一样的。在实际应用中,可以根据习惯或者性能等方面的考虑选择使用其中之一。