R语言报错Error in legend("topright", legend = c("Censored", "Liver metastasis", : unused argument (palette = c("#bc1e5d", "#0176bd"))

时间: 2023-09-10 09:12:38 浏览: 342
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Error Encountered an improper argument

这个错误提示是因为您在调用`legend()`函数时，使用了一个未被识别的参数 `palette`。`palette`参数用于指定绘图时使用的颜色序列，但是在`legend()`函数中并没有该参数。 解决方法是将`palette`参数移除或者将其改为其他合法的参数。例如，您可以将`palette`改为`col`参数，如下所示： ``` legend("topright", legend = c("Censored", "Liver metastasis"), col = c("#bc1e5d", "#0176bd")) ``` 这里使用`col`参数指定颜色序列，它的值是一个向量，包含两个颜色值。这样就可以避免上述错误提示了。
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R语言绘制SCI科研差异箱线图源代码.zip

legend("topright", legend=c("组1", "组2"), fill=c("blue", "red")) 这里，col参数设置箱体颜色，las=1使轴标签水平显示，legend函数添加了图例。 5. **保存图形**：最后，如果需要将箱线图保存为...
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leaflet-legend:单张插件显示图例控件

position:'topright' }; var legendTitle = "My beautiful legend"; var legendControl = L.control.legend(legendTitle, options); legendControl.addTo(map); 构造GetLegendGraphic网址： var url = ...

######Video source: https://shop119322454.taobao.com #install.packages("survival") setwd("D:\\tcgagene\\survival") #工作目录（需修改） library(survival) rt=read.table("clinicalExp.txt",header=T,sep="\t",check.names=F) rt$futime=rt$futime/365 #如果以月为单位，除以30；以年为单位，除以365 outTab=data.frame() for(gene in colnames(rt[,4:ncol(rt)])){ a=rt[,gene]<median(rt[,gene]) diff=survdiff(Surv(futime, fustat) ~a,data = rt) pValue=1-pchisq(diff$chisq,df=1) outTab=rbind(outTab,cbind(gene=gene,pvalue=pValue)) #pValue=round(pValue,3) pValue=signif(pValue,4) pValue=format(pValue, scientific = TRUE) fit <- survfit(Surv(futime, fustat) ~ a, data = rt) summary(fit) tiff(file=paste(gene,".survival.tiff",sep=""), width = 14, #图片的宽度 height =14, #图片的高度 units ="cm", compression="lzw", bg="white", res=600) plot(fit, lwd=2, col=c("red","blue"), xlab="Time (month)", mark.time=T, ylab="Survival rate", main=paste("Survival curve (p=", pValue ,")",sep="")) legend("topright", c(paste(gene," high expression",sep=""), paste(gene," low expression",sep="") ), lwd=2, col=c("red","blue")) dev.off() } write.table(outTab,file="survival.xls",sep="\t",row.names=F,quote=F) ###Video source: http://study.163.com/u/biowolf ######Video source: https://shop119322454.taobao.com ######速科生物: http://www.biowolf.cn/ ######作者邮箱：2740881706@qq.com ######作者微信: seqBio ######QQ群: 259208034

这段代码是用R语言进行生存分析的，主要是对TCGA（The Cancer Genome Atlas）中的基因表达数据进行分析。具体分析过程如下： 1. 读取生存数据文件，将生存时间（futime）的单位转换为年； 2. 对每个基因进行分析，...

legend("topright",c("t分布","标准正态分布")，col= c ("blue","red"),lty= 1,lwd= 2) 错误: unexpected input在"legend("topright",c("t分布","标准正态分布")，"里 > >

legend函数是R语言中用于在图形中添加图例的函数。它可以在图形的指定位置添加一个或多个标签，并为每个标签指定颜色、线型和线宽。 在你提供的代码中，出现了一个错误。错误信息提示了输入的位置不正确。正确的...

legend("topright",title="自由度",c("标准正态分布",df),lty=1:5)

这似乎是一个 R 语言中画图的命令，其中 legend() 函数是用于在图形中添加图例的，"topright" 参数指定了图例的位置，title 参数指定了图例的标题，c() 函数用于创建一个包含多个元素的向量，lty 参数指定了每个元素...

请使用 vue和element-ui js mouseevent事件 实现弹窗 的四个角和四条边进行放大缩小，其他属性有 v-dialogDrag， :modal="false"， :close-on-click-modal="false"，弹窗默认显示，请用具体代码实现

<div class="resize-handle top-right" @mousedown="startResize($event, 'topRight')"> <div class="resize-handle bottom-left" @mousedown="startResize($event, 'bottomLeft')"> <div class="resize-handle ...

<template> 电子围栏 视频监控 实时定位 环境检测 2 2 2 2 <Rail v-if="currentComponent === 'Rail'" />

<div class="topRight"> <div>2 <div>2 <div>2 <div>2 <Rail v-if="currentComponent === 'Rail'" /> <Video v-if="currentComponent === 'Video'" /> <Location v-if="currentComponent === 'Location'...

Error in (function (s, units = "user", cex = NULL, font = NULL, vfont = NULL, : invalid graphics state

legend("topright", legend = c("Legend 1"), fill = c("red")) # 添加第二个图例 legend("bottomright", legend = c("Legend 2"), fill = c("blue")) 在这个示例中，我们使用x11()函数打开了一个新的图形...

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...

r语言 legend

好的，你的问题是关于 R 语言中图例（legend）的吗？ 在 R 语言中，我们可以使用 legend() 函数来添加图例。该函数的参数包括位置、标签、颜色、线型等等。下面是一个简单的例子： r x <- 1:10 y1 y2 ^2 ...

legend("topright",paste("Predicted on",df.pred$date[(18:50)][predlines]), lty=plty,col=pcol,cex = 3,lwd=2 )

这是一段 R 代码，使用了 legend() 函数在图形中添加图例。该函数的第一个参数是指定图例的位置，"topright" 表示在右上角添加图例。第二个参数是图例中要显示的文本，代码中使用了 paste() 函数来生成文本，其中 df...

legend("topleft", legend = c("Actual", "Fitted", "Forecast"), col = c("black", "blue", "red"), lty = c(1, 1, 1))怎么调整上述代码中图例的位置

legend函数用于在R语言中添加图例。在上述代码中，legend("topleft", legend = c("Actual", "Fitted", "Forecast"), col = c("black", "blue", "red"), lty = c(1, 1, 1))中，"topleft"表示图例的位置在左上角。 ...

#非参数估计 rm(list=ls()) #数据预处理 data <- read.csv("C:/Users/16215/Desktop/weekly 3-month Treasury bill.csv") t <- data[,1] t <- as.Date(t) # 将日期转换为时间序列对象 y <- data[,2]/100 #选取数据的第二列 n <- length(y) #绘图 plot(t,y, type="l",xlab="Date",ylab="Yield(%)",main="3-Month Treasury Bill Yield") #时序图 fit=lm(y~t) abline(fit,lwd=4,col="red") Kreg1=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=30) Kreg2=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=400) Kreg3=ksmooth(x=t,y=y,kernel="normal",bandwidth=1000) plot(t,y,pch=1,main="3-Month Treasury Bill Yield") #散点图 lines(Kreg1,lwd=4,col="orange") lines(Kreg2,lwd=4,col="purple") lines(Kreg3,lwd=4,col="limegreen") legend("topright",c("h=30","h=500","h=1000"),lwd=6,col=c("orange","purple","limegreen")) #对时间序列数据进行核密度估计 data_new <- cbind(t,y) density_estimation <- density(y) # 绘制核密度估计曲线 plot(density_estimation) # 对时间序列数据进行核密度估计 density_estimation <- density(y, kernel = "gaussian", bw =0.00466)

这段代码的作用是对3个月国库券收益率进行非参数估计，包括局部线性回归和核密度估计。 首先，代码读取了一个csv文件，将第一列转换为日期格式的时间序列对象t，将第二列除以100得到收益率y，并绘制了收益率随时间...

基于以下R代码：# ①建立50×30的随机数据和30个变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30) y <- rnorm(50) # ②生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5) beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5) beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5) # 定义一个函数用于计算线性回归的CV值 cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) { n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_train <- y[folds!=i] X_test <- X[folds==i, ] y_test <- y[folds==i] for (j in 1:length(lambda)) { fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j]) y_pred <- predict(fit, newx=X_test) mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2) } } mse <- mse / k return(mse) } # ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值 lambda <- seq(0, 1, length.out=100) mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) # ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，每组两张图均以lambda为横坐标： library(glmnet) par(mfrow=c(2,3)) # 画Beta1的CV error图 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error") # 画Beta1的Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) y_pred1 <- as.vector(predict(fit1, newx=X)) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) lambda <- as.vector(lambda) pred_error1 <- as.vector(pred_error1) if (length(lambda) != length(pred_error1)) { if (length(lambda) > length(pred_error1)) { pred_error1 <- rep(pred_error1, length.out = length(lambda)) } else { lambda <- rep(lambda, length.out = length(pred_error1)) } } plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error") # 画Beta2的CV error图 plot(lambda, mse2, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta2 CV error") # 画Beta2的Prediction error图 fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) y_pred2 <- predict(fit2, newx=X) pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2) plot(lambda, pred_error2, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta2 Prediction error") # 画Beta3的CV error图 plot(lambda, mse3, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta3 CV error") # 画Beta3的Prediction error图 fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)]) y_pred3 <- predict(fit3, newx=X) pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2) plot(lambda, pred_error3, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta3 Prediction error")。对每组的预测误差图进行代码修改

legend("topright", legend=c("CV error", "Prediction error"), col=c("black", "red"), lty=c(1,1), cex=0.8) # Beta2图： fit2 (X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) y_pred2 (fit2, newx=X) pred_...

R语言导出图片后不显示legend内容

如果您在 R 语言中导出图片后，发现 legend 内容没有显示，可能是因为您在导出图片时没有将 legend 包含在内。您可以尝试使用以下代码来导出图片，并确保将 legend 包含在内： R # 生成图形 plot(x, y) # 添加 ...

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参考以下两段代码代码：第一段：# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段：library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。写出R代码完成以下任务：①建立50×30的随机数据和30个变量；②生成三组不同系数的①线性模型；③（线性回归中）分别计算这三组的CV值；④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambd为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标，两张图同分开在Plots位置，而且三组一组画完，再画另一组

legend('topright', legend=c('Model 1', 'Model 2', 'Model 3'), col=c('red', 'green', 'blue'), lty=1) # Plot 2: Prediction error vs. lambda plot(cv.fit1$lambda, cv.fit1$glmnet.fit$dev.ratio[cv.fit1$...

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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩