abline(v=0, h=seq(0,yrange[2],50), lty=2, col="grey89")

时间: 2024-05-20 09:14:22 浏览: 13
这段代码是在 R 语言中用于在散点图或折线图上添加水平和垂直参考线。其中,v=0 表示添加一条垂直参考线,h=seq(0,yrange[2],50) 表示添加多条水平参考线,其中 yrange 是一个向量,表示 y 轴的取值范围,seq(0,yrange[2],50) 则表示从 0 开始,每隔 50 个单位添加一条参考线。lty=2 表示参考线的线型为虚线,col="grey89" 则表示参考线的颜色为灰色。
相关问题

abline(h=0, v=seq(xrange[1],xrange[2],.02), lty=2, col="gray89")

这段代码是用来在 R 语言中绘制虚线的水平和垂直网格线,其中参数 h=0 表示绘制一条水平的虚线,而参数 v=seq(xrange[1],xrange[2],.02) 表示绘制从 x 范围的第一个值到最后一个值,每隔 0.02 个单位绘制一条竖直的虚线。另外,lty=2 表示线条类型为虚线,col="gray89" 表示线条颜色为浅灰色。

> abline(h=0)在r中是什么意思

`abline(h=0)`是一个在R中用于绘制水平直线的函数。它的作用是在当前的图形窗口上绘制一条水平线,该直线的位置是y轴的值为0的位置。其中,`h`参数指定水平线的位置,`abline(v=0)`则是用于绘制垂直直线,其中`v`参数指定垂直线的位置。这个函数通常用于绘制基准线或参考线,以便更好地理解数据的趋势和变化。

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在运行以下R代码时:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归,并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) mean((switch(i, y1, y2, y3) - predict(fit, newx = x_mat))^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。出现了以下问题:Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arrays 。请对原代码进行修正

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