plot不能够绘制多个几何图形层。 答案选项组 True False

这个说法是错误的。plot 函数可以绘制多个几何图形层，这也是 ggplot2 库的一个重要特性。在 ggplot2 中，多个几何图形层可以通过逐层添加来实现。例如，我们可以先绘制一个散点图，再在其上添加一条回归直线，代码如下：

library(ggplot2)

# 创建数据集
df <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

# 绘制散点图
p <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point()

# 添加回归直线
p <- p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

# 显示图形
print(p)

在上面的代码中，我们首先使用 `ggplot()` 函数创建了一个空白图形，然后使用 `geom_point()` 函数添加了一个散点图层，最后使用 `geom_smooth()` 函数添加了一个回归直线层。通过逐层添加几何图形层，我们可以实现多个图形的组合，并且可以为每个层单独设置参数和样式。

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茎叶图主要是手绘的可视化方法，故不能用python编程实现。 答案选项组 True False

这个说法是错误的。事实上，茎叶图可以使用 Python 编程语言进行实现。Python 中可以使用多种数据可视化库来实现茎叶图的绘制，例如 matplotlib，seaborn 等。下面是使用 matplotlib 库实现茎叶图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据
data = np.array([12, 14, 15, 16, 18, 22, 24, 27, 28, 30, 33, 35, 36, 40, 42, 44, 45, 48, 50])
tens = data // 10
ones = data % 10

# 绘制茎叶图
fig, ax = plt.subplots()
markerline, stemlines, baseline = ax.stem(tens, ones)
plt.setp(markerline, 'markerfacecolor', 'white')

# 设置坐标轴
ax.set_xlim([-1, max(tens) + 1])
ax.set_ylim([-1, 10])
ax.set_xlabel('Tens')
ax.set_ylabel('Ones')
ax.set_title('Stem-and-Leaf Plot')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先构造了一个数据集，然后使用 `//` 和 `%` 运算符将数据拆分成十位数和个位数两部分。接着，我们使用 `stem()` 函数绘制了茎叶图，并使用 `setp()` 函数设置了叶子节点的颜色。最后，我们通过调用各种方法设置了坐标轴的标签和范围，并使用 `show()` 函数显示了图形。