col=rainbow(nrow(data), s=0.7, v=0.7)怎么把颜色调的亮一点

时间: 2024-02-17 07:59:49 浏览: 70
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颜色等高图/层次图-基于rfid的食品可追溯物联网系统解决方案

你可以将参数 v （明亮度）增加到更高的值（例如 0.8 或 0.9），以使颜色更亮。修改后的代码如下所示： ``` col = rainbow(nrow(data), s = 0.7, v = 0.9) ``` 请注意，这只是一个示例代码，实际上使用的情况需要根据具体需求进行调整。
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"这篇资源主要讨论了如何在R语言中使用image()函数来创建颜色图，以及作者谢益辉对于使用Creative Commons (CC) 许可证的思考和本书的版权声明。" 在R语言中，image()函数是用于绘制矩阵数据的二维图像，常用来...

ind <- sample(2,nrow(data),replace=T,prob=c(0.7,0.3)) data_train <- data[ind == 1,] data_test <- data[ind == 2,]

首先使用sample()函数随机生成一个长度为数据集行数的向量，向量中的每个元素都是1或2，且1的概率为0.7，2的概率为0.3。接着根据向量中元素为1或2来将原始数据分为训练集和测试集，其中向量中为1的元素对应训练集...

index=sample(2,nrow(gala),replace=T,prob=c(0.7,0.3))

其中，2表示样本空间中有2个元素（也就是从gala数据框中随机抽取2行），nrow(gala)表示样本空间大小为gala数据框的行数，replace=T表示抽样时可以重复抽取同一行（即放回抽样），prob=c(0.7,0.3)表示每个元素被抽中...

sample <- sample(c(TRUE,FALSE), nrow(data), replace=TRUE, prob=c(0.7,0.3))代码的意思

这段代码的意思是从一个逻辑向量 c(TRUE, FALSE) 中进行随机取样，取样的次数为数据框 data 的行数，允许有重复的抽取，抽取时 TRUE 和 FALSE 的概率分别为 0.7 和 0.3。最终生成的向量 sample 是一个长度...

#绘制圈图 pdf(file="circos.pdf", width=7, height=7) par(mar=c(2,2,2,4),cex=0.7) circos.par(gap.degree=c(3,rep(2, nrow(cor1)-1)), start.degree = 180) chordDiagram(cor1, grid.col=rainbow(ncol(rt)), col=col1, transparency = 0.5, symmetric = T) par(xpd=T) #绘制图例 colorlegend(col, vertical = T,labels=c(1,0,-1),xlim=c(1.1,1.3),ylim=c(-0.4,0.4))

这是一段 R 语言的代码，用于绘制圆形关系图，其中使用了 circos 包和 chordDiagram 函数。同时，还包括了绘制图例的代码 colorlegend。这段代码的作用是将一个相关性矩阵 cor1 转化为圆形关系图，其中每个变量对应...

解释一下“par(mar=c(2,2,2,4)) circos.par(gap.degree=c(3,rep(2, nrow(cor1)-1)), start.degree = 180) chordDiagram(cor1, grid.col=rainbow(ncol(rt)), col=col1, transparency = 0.5, symmetric = T) par(xpd=T)”

3. chordDiagram(cor1, grid.col=rainbow(ncol(rt)), col=col1, transparency = 0.5, symmetric = T) 核心函数 chordDiagram 用于绘制基于圆环的相关系数矩阵可视化图。其中 cor1 表示相关系数矩阵；grid.col...

col <-c(10,2,23,11,17,29) datafile[,col] write.csv(cleanedfile[, col],'./data/selectdata.csv', row.names = FALSE) datafile <- read.csv('./data/selectdata.csv', header = TRUE ) outfile <- matrix(data=NA, nrow = nrow(datafile), ncol = 5, byrow = TRUE, dimnames = list(c(1:nrow(datafile)),c("L","R","F","M","C")))什么意思

2. 从数据集datafile中选择列col，并将结果存储到一个新的数据框cleanedfile中。 3. 将cleanedfile写入到CSV文件selectdata.csv中，并且不保留行名。 4. 从CSV文件selectdata.csv中读取数据，并将结果存储到数据框...

解释下data_ts <- ts(data, start = 1, end = nrow(data), frequency = 1)

start参数指定起始时间点为1，end参数指定终止时间点为数据框的行数(nrow(data))，因为这里的数据框是按时间顺序排列的，所以终止时间点即为最后一行的时间点。frequency参数为1，表示时间单位为1个时间单位，...

Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = countdata, colData = coldata, : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

您可以使用nrow()函数和ncol()函数来检查countData和colData的行数和列数。在调用DESeqDataSetFromMatrix时，还需要确保countData和colData中的样本顺序相同。如果问题仍然存在，请检查输入数据是否正确，并尝试重新...

将以下R语言代码转化为python语言：split_data_point<-function(data) { ind1<-c(1:floor(nrow(data)*0.7)) ind2<-c((floor(nrow(data)*0.7)+1):(floor((nrow(data))*0.85))) ind3<-c((floor(nrow(data)*0.85)+1):(nrow(data))) train<-data[ind1,] test<-data[ind3,] valid<-data[ind2,] return(list(train=train,valid=valid,test=test)) } library(ranger) rf_para<-function(train,valid)#????ɭ?ֵ??ι??̺??? { mtry<-c(1:(ncol(train)-1)) para_crea=mtry error<-rep(NA,length=length(para_crea)) #??ѭ??????ʱ????Լ8???? for(i in 1:length(para_crea)) { model<-ranger(formula=train[,ncol(train)]~.,data=data.frame(train),mtry=para_crea[1],num.trees=500) pre<-predict(model,valid) pre1<-pre$predictions error[i]<-mean(abs(pre1-valid[,ncol(valid)]))#ƽ?????????? } mm<-which(error==min(error),arr.ind=TRUE) L<-list() L$error=error L$para_result=para_crea[mm] return(L) }

ind2 = np.arange(np.floor(data.shape[0]*0.7)+1, np.floor(data.shape[0]*0.85), 1, dtype=int) ind3 = np.arange(np.floor(data.shape[0]*0.85)+1, data.shape[0], 1, dtype=int) train = data[ind1, :] ...

dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData=colData, design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData = colData, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

错误信息是"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"，意味着 countData 和 colData 的维度不匹配。 在使用 DESeqDataSetFromMatrix() 函数时，需要确保输入的 countData 矩阵的列数与 ...

Error in subset.default(df, select = -c(which(colSums(is.na(df)) == nrow(df)))) : argument "subset" is missing, with no default

df (df, select = -which(colSums(is.na(df)) == nrow(df))) # remove rows with any missing values df (df, subset = complete.cases(df)) In this example, we first remove columns with all missing ...

library(survival) data(lung)# 对数据进行预处理 lung$status <- ifelse(lung$status == 1, 0, 1) lung$ph.karno <- ifelse(is.na(lung$ph.karno), median(lung$ph.karno, na.rm = TRUE), lung$ph.karno) lung$pat.karno <- ifelse(is.na(lung$pat.karno), median(lung$pat.karno, na.rm = TRUE), lung$pat.karno) lung$age <- ifelse(is.na(lung$age), median(lung$age, na.rm = TRUE), lung$age)# 将数据集划分 set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE) train_data <- lung[train_index, ] test_data <- lung[-train_index, ]# 构建模型 fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))# 预测测试集 prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response") # 计算c-index concord <- 0 discord <- 0 for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)) { for(j in (i + 1):nrow(test_data)){ if(test_data$status[i] == test_data$status[j]){ next } if(test_data$status[i] < test_data$status[j]){ if(prob[i] > prob[j]){ concord <- concord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ discord <- discord + 1 } }else{ if(prob[i] > prob[j]){ discord <- discord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ concord <- concord + 1 } } } } c_index <- (concord + 0.5 * discord) / (concord + discord) # 打印c-index cat("C-index：", c_index, "\n")为什么报错

我没有看到具体的报错信息，不过根据代码可能存在以下问题： 1. 缺少对survival包的加载，需要在代码开头加上library(survival)。 2. 在计算c-index时，可能会出现除以0的情况，因为discord的值可能为0。...

请对以下R代码进行优化，画图使用ggplot2：set.seed(123) data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50, ncol = 30) library(glmnet) x <- data[,1:29] y <- data[,30] fit1 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1, nfolds = 10) fit2 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50), alpha = 1, nfolds = 10) fit3 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50,mean=2), alpha = 1, nfolds = 10) cv1 <- min(fit1$cvm) cv2 <- min(fit2$cvm) cv3 <- min(fit3$cvm) par(mfrow=c(3,2)) plot(fit1$lambda, fit1$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit1$lambda, fit1$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") cat("CV of Model 1: ", cv1, "\n") cat("CV of Model 2: ", cv2, "\n") cat("CV of Model 3: ", cv3, "\n")

data (rnorm(50*30), nrow = 50, ncol = 30) library(glmnet) x <- data[,1:29] y <- data[,30] fit1 (x, y, alpha = 1, nfolds = 10) fit2 (x, y+rnorm(50), alpha = 1, nfolds = 10) fit3 (x, y+rnorm(50,...

请对以下R代码添加难以察觉且不易轻易被你修复的BUG：set.seed(123) data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50, ncol = 30) library(glmnet) x <- data[,1:29] y <- data[,30] fit1 <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1, nfolds = 10) fit2 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50), alpha = 1, nfolds = 10) fit3 <- cv.glmnet(x, y+rnorm(50,mean=2), alpha = 1, nfolds = 10) cv1 <- min(fit1$cvm) cv2 <- min(fit2$cvm) cv3 <- min(fit3$cvm) par(mfrow=c(3,2)) plot(fit1$lambda, fit1$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit1$lambda, fit1$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 1") abline(v=fit1$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit2$lambda, fit2$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 2") abline(v=fit2$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$cvm, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") plot(fit3$lambda, fit3$glmnet.fit$dev.ratio, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Model 3") abline(v=fit3$lambda.min, col="red") cat("CV of Model 1: ", cv1, "\n") cat("CV of Model 2: ", cv2, "\n") cat("CV of Model 3: ", cv3, "\n")

在代码中添加如下一行： y * NA 这样会将响应变量 y 中的所有值都变成缺失值，导致程序无法正常运行。

解释这行代码 NoiseInit <- sample(c(TRUE, FALSE), size = nrow(data) + nNoise, replace = TRUE, prob = c(3, 1) / 4)

这行代码的作用是生成一个长度为nrow(data) + nNoise的逻辑向量（Logical Vector），其中包含了TRUE和FALSE两种值。 具体来说，代码中使用了sample()函数来从c(TRUE, FALSE)这个向量中随机抽取nrow(data) + nNoise...

在R中，运行以下代码时：# 生成随机数据集 set.seed(1) data <- matrix(rnorm(50*30), nrow = 50) colnames(data) <- paste0("V", 1:30) y1 <- data %*% rnorm(30, mean = 2, sd = 0.5) y2 <- data %*% rnorm(30, mean = 1, sd = 0.3) y3 <- data %*% rnorm(30, mean = 3, sd = 0.7) # 线性回归模型 data <- as.data.frame(data) lm.fit1 <- lm(y1 ~ ., data = data) lm.fit2 <- lm(y2 ~ ., data = data) lm.fit3 <- lm(y3 ~ ., data = data) data <- as.data.frame(lapply(data, as.numeric)) # 计算 CV 值 library(boot) cv.error1 <- cv.glm(data, lm.fit1)$delta[1]。出现了以下问题：Error in model.frame.default(formula = y1 ~ ., data = list(V1 = c(-0.626453810742332, : 变数的长度不一样('V1')。。请从头至尾对代码的表达逻辑进行更改，并解决该问题

colnames(data) ("V", 1:30) # 线性回归模型 lm.fit1 (y1 ~ ., data = data) lm.fit2 (y2 ~ ., data = data) lm.fit3 (y3 ~ ., data = data) # 将数据转换为numeric类型 data <- as.data.frame(lapply(data, as....

if (is.null(t_group)) { t_n=0 data=data0 } else { t_n=nrow(new_data1) data=t(cbind(t(data0),t(new_data1))) }

如果不为 null，则将 t_n 赋值为 new_data1 的行数，将 data 赋值为 data0 和 new_data1 按列合并后的矩阵转置。其中，{ } 符号用于表示代码块，if 和 else 语句都需要加上这个符号。这段代码没有明显的语法错误，但...

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