为什么画不出来图像，只有图像框

如果你在Matlab命令窗口中输入了这段代码，而没有在MATLAB编写脚本或函数的情况下，可能会出现只有图像框的情况。这是因为Matlab默认情况下的绘图交互模式为"hold on"，意味着在绘制图像之后，Matlab会保持当前的图像状态，以便您可以在同一张图像上绘制其他的图表。如果你想要关闭这种行为，可以在代码中添加一行命令 "hold off"，例如：

plot(k,y);
hold off;

这样就可以绘制出你想要的图像了。如果还是画不出来图像，可以尝试使用 "figure" 命令创建一个新的图像窗口。例如：

figure;
plot(k,y);

这样就可以在一个新窗口中绘制出图像了。

相关问题

qt qgraphicsview显示大图像

Qt中使用QGraphicsView来显示图像，包括大图像。通常，大图像很难一次性显示在视图中，因此我们需要滚动视图来查看整个图像。此外，还有一些优化屏幕与内存之间的交互的技巧可以使用。

首先，将大图像切分为多个小图像程序可以处理的大小。这个过程中，我们需要保持每个小图像的标识信息，以便在需要时重新组装它们。切割图像的位置应该是基于在画布上的坐标系，以便在需要时按需要有序地加载每个小块。

其次，我们可以创建一个QGraphicsScene对象，将每个小图像添加到场景中。为了减少内存使用的开销，我们可以使用setCacheMode(QGraphicsItem::DeviceCoordinateCache) 函数来将小图像的缓存模式设置为设备坐标模式，如果一个图像在它的原始大小下超出了屏幕，那么它将被切成小片，只有可见部分才会在屏幕上显示，这样做可以避免传输和绘制不可见图像的负担。

最后，我们可以使用QGraphicsView窗口类及其相关函数使得视图能够生动地移动，并方便用户的操作，例如：放大、缩小以及滚动视图。具体函数设置参考官方文档。

总结，为了显示大图像，我们需要将图像分成小块，框架、策略得顺序地加载并且只显示屏幕上可见部分，然后使用QGraphicsView类和其相关函数来管理和显示这些小块。

给一个Data，用coxph做完生存分析后，画图对比不同Group的生存概率图像，只有一个变量Group，Group里面只有1和2。我想绘制的是cox结果的拟合图像和KM估计的对比，Cox和KM估计的图像需要画在同一张图里

可以按照以下步骤绘制cox结果的拟合图像和KM估计的对比：

1. 用 `coxph()` 函数进行生存分析，并用 `survfit()` 函数计算KM估计值。假设结果保存在名为 `fit` 的对象中。

2. 用 `plot()` 函数绘制KM估计的生存曲线。需要设置 `conf.int = TRUE` 来绘制置信区间。

plot(fit, conf.int = TRUE, col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2), xlab = "Time", ylab = "Survival Probability", main = "Comparison of Cox and KM Estimates")

3. 获取 Cox 模型的预测值并计算生存曲线。可以使用 `survfit()` 函数来计算生存曲线，但需要使用 `newdata` 参数来提供预测值。需要注意，预测值应该是一个数据框，其中包含一个名为 `Group` 的变量，取值为 1 或 2。

# 创建一个数据框，包含所有可能的时间点和 Group 变量的取值
newdata <- data.frame(time = seq(min(fit$time), max(fit$time), by = 1), Group = c(1, 2))

# 获取 Cox 模型的预测值
pred <- predict(fit, newdata = newdata, type = "lp")

# 计算生存曲线
fit2 <- survfit(Surv(time, 1 - exp(-exp(pred))) ~ Group, data = newdata)

4. 用 `lines()` 函数将 Cox 模型的生存曲线绘制在同一张图上。

# 绘制 Cox 模型的生存曲线
lines(fit2, col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2))

完整的代码如下：

# 假设数据存储在名为 data 的数据框中
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ Group, data = data)
km <- survfit(Surv(time, status) ~ Group, data = data)

plot(km, conf.int = TRUE, col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2), xlab = "Time", ylab = "Survival Probability", main = "Comparison of Cox and KM Estimates")

newdata <- data.frame(time = seq(min(fit$time), max(fit$time), by = 1), Group = c(1, 2))
pred <- predict(fit, newdata = newdata, type = "lp")
fit2 <- survfit(Surv(time, 1 - exp(-exp(pred))) ~ Group, data = newdata)

lines(fit2, col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2))