bwplot

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我需要帮助格子bwplot。我制作了我的多平面图，并将它们放在同一个窗口中。 library(lattice) attach(mtcars) gear.f<-factor(gear,levels=c(3,4,5), labels=c("3gears","4gears","5gears")) cyl.f <-factor(cyl,levels=c(4,6,8), labels=c("4cyl

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将条纹点添加到bwplot（R中的格点图形）

##Example data to illustrate problem: type=c("grp1","grp2","grp1","grp3","grp3","grp3","grp4") num=c(1,1,2,4,3,5,1) cols=c(rep("red",5),"green","red") library(lattice) bwplot(num~type) par(new=

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与bwplot分组水平boxplot

我有以下代码，允许通过函数在lattice分组垂直方块图。重复的例子.. data(mpg, package = "ggplot2") bwplot(hwy~class, data = mpg, groups = year, pch = "|", box.width = 1/3, auto.key = list(points = FALSE, rectangles = TR

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如何获得格子bwplot中的矩形框的交替颜色？

当我执行下面的代码（数据集格子包的一部分）： ngroups <- length(unique(barley$site)) + 1 bwplot(yield ~ variety, data = barley, box.width = 1/ ngroups, groups = year, scales=(x=list(rot=45)), auto.key = list(p

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在R中格式化bwPlot

我试图在一张桌子上产生一个统计分析，下面是显示4个用5个增塑剂测试的加速器的表格部分，每次测试重复4次。我想制作一个分成4个面板（每个加速器）的bwplot，每个面板使用来自所有4个测试的数据分别绘制5个数据（5个增塑剂的数据）。我目前使用 bwplot(TStrength ~ interaction(accelerator,plasticiser)| paste("Plasticiser ",

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bwplot坐标轴值显示不正确

下面的代码会生成一个bwplot，但y轴上的值是1,2,3,4,5而不是10,11,12,13,14。我该如何解决这个问题？ library(lattice) test <- data.frame(c(rep(10,100),rep(11,100),rep(12,100),rep(13,100),rep(14,100)) ,c(rep(rnorm(n=500,mean=2,sd=

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如何在lattice :: bwplot中设置一个盒子中的x标签，它代表分数而不改变盒子的位置并避免长小数

我是新来的格子，我需要创建一个盒子图，其中y值表示电流。数据以1/24至8/1的不同比率进行了分析。幸运的是，我绘制出相对于实际比例的方框。我试图实现的是使用x-labels，如“1/24”，1/12等，而不是“0.04166667”，0.08333333等。您可以看到一个代码示例。我在面板函数里尝试了不同的接近方法，并且探索了尺度参数。数据被调节并且产生4个面板。棘手的是，右侧的面板和左侧的面板

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[R格子bwplot：这取决于因子水平装满特定颜色的盒状图

我有这样的数据帧为例： >mydata <- rbind(data.frame(Col1 = rnorm(2*1000),Col2 =rep(c("A", "C"), each=1000),Col3=factor(rep(c("YY","NN"), 1000))),data.frame(Col1 = rnorm(1000),Col2 =rep(c("B")),Col3=factor(rep(c("

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R格子bwplots的标签

我想在格子bwplot的每个盒子和须子上标注一些统计信息。下面是一个通用示例。 #---Some dummy data Rock<-c("Rock1","Rock2","Rock3") Zone<-as.data.frame(c("Zone10","Zone11","Zone12")) Domain<-as.data.frame(c("Domain1","Domain2")) Dt <-

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如何为不同的向量做一个bwplot长度

你好，我试图做一个bwplot（它必须是来自莱迪思的bwplot）不同的向量长度。 xx1 <- rnorm(20, mean = 3, sd = 3.6) #20 xx2 <- rpois(40, lambda = 3.5) xx3 <- rchisq(31, df = 5, ncp = 0) #31