density-plot

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    我有一系列的整数间隔,例如: [1,5],[1,3],[3,4],我想创建一个密度图。我想我真正想要的是在整个范围内重叠每个整数的间隔数的图。利用上述数据它可能看起来是这样的: 3 X 2 X X X X 1 X X X X X 1 2 3 4 5 明显(可怕)方法可以让我觉得这样做会遍历每个时间间隔和所有整数添加到一个载体,然后使用HIST ()或类似的函数

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    要使用一个简单的例子,让我们说: A = rnorm(10) B = rnorm(100) C = rnorm(500) library(vioplot) vioplot(A,B,C) 我的问题是这样如何创建这样一个图表,考虑到样本大小。 'C'的样本量比'A'高得多,那么'C'的小提琴曲线可以显示比'A'更大的小提琴吗?因此,这将是密度分布,贯穿我想的三个类别,因此即使'A'和'C

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    我想最终做到这一点: library(ggplot2) density=TRUE if (density) {ggplot(diamonds,aes(x=price)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1000) + facet_wrap(~color) } else ggplot(diamonds,aes(x=price)

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    我对R非常非常新,所以请原谅我的问题的基本性质。总之,我做了很多谷歌搜索试图回答这个问题,但是我发现即使是基本的指南,以及论坛上的简单讨论,都会比我拥有更多的先前知识,特别是在概述所有编码术语是什么,改变它们意味着什么。 总之,我有一个标签格式化表格,其中包含三列数据,我希望在单个图表上绘制密度图。我希望线条可以是不同的图案(虚线,虚线等等,因为任何东西都可以很容易地将它们区分开来,因为我的主管是

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    我有一个2D numpy数组,我想用它创建一个离散密度图。离散的意思是,在图上的每个点(i,j)上应该放置一个点,其颜色应该对应于2D阵列的第012个元素的值。我不想使用imshow,因为我不想插入任何内容,而且我也想控制要放置的点的大小。

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    我有一个数据集的文本文件。它列出了两个变量:它来自的个体和与该个体相关的特定值。为了方便起见,让我们假设这是一个人,并在他们的生活中进行任意重量测量。 该文件设置如下(头): person weight #header line individual_1 arbitrary_weight_value individual_2 arbitrary_weight_value individ

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    我有两个超过300,000个数据点的向量。另一个矢量表示一些物理量的观测值,另一个表示这些量的预测值。我想在散点图中绘制这些值,以便了解我的预测效果如何。 现在我的问题是,在许多情况下,值重叠,因为Matlab必须在同一图上绘制超过300,000个数据点,并且数据点一起形成一个大的单色椭圆形式。相机会解释这更好: 这是我的预测VS观察的散点图。现在你可以看到这些点重叠了很多。蓝线对应于Y = X线

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    我对机器学习非常陌生,所以我也乐于接受建议。我今天读了一个叫做minimax的风险,我想知道在我的情况下这是否可能。 我有两个数据集,并有兴趣找到一条线(或一个边界更精确),使得垂直线右侧的左侧曲线下方的面积等于右侧曲线下方的面积垂直线左侧。有没有一种方法可以在R中完成,即找出绘制垂直线的确切位置? 我在这里盖了一些样本数据可以用来绘制如下图:https://gist.github.com/Leg

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    我有下面显示的直方图,并且我已经在其上添加了2个密度图。它对应于组成数据的2个类。 我想在右侧添加第2个y轴,但它的高度与第1个y轴相同,因此密度图的高度看起来不会太小。 2个密度图的相对高度必须以直接比较,使得它们的组合面积为1

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    我正在使用beanplot包的beanplot函数,并且我找不到一种方法来使用wd=参数并获得好的结果。 我想要什么 显示beanplots的宽度取决于样本的大小。 (现在)明白'wd ='的用法以及如何使用它。 到目前为止,当我尝试使用WD参数,作为列表它给了我一个错误,作为一个载体,它给了我一个很奇怪(WD好像乘到密度估计值) 例 library(beanplot) set.seed(200