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通常当我绘制一些R线图并设置时ylim=c(0,some_value),x轴和y = 0之间的间距很小.

我希望y轴精确地显示在y = 0处,因此点(x,0)将绘制在y轴上(而不是在上面).

为什么会这样？

plot(x,y)
yx.lm <- lm(y ~ x)
lines(x, predict(yx.lm), col="red")

错误plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): plot.new尚未调用

我再次使用Python,我找到了一本带有例子的简洁书.其中一个例子是绘制一些数据.我有一个包含两列的.txt文件,我有数据.我把数据绘制得很好,但是在练习中它说:进一步修改程序以计算和绘制数据的运行平均值,定义如下:

$Y_k=\frac{1}{2r}\sum_{m=-r}^r y_{k+m}$

其中r=5在此情况下(以及y_k在数据文件中的第二列).让程序在同一图表上绘制原始数据和运行平均值.

到目前为止我有这个:

from pylab import plot, ylim, xlim, show, xlabel, ylabel
from numpy import linspace, loadtxt

data = loadtxt("sunspots.txt", float)
r=5.0

x = data[:,0]
y = data[:,1]

plot(x,y)
xlim(0,1000)
xlabel("Months since Jan 1749.")
ylabel("No. of Sun spots")
show()

那么如何计算总和呢？在Mathematica中它很简单,因为它是符号操作(例如Sum [i,{i,0,10}]),但是如何计算python中的sum,它取数据中的每十个点并对其进行平均,直到结束分数？

我看了看这本书,却发现没有什么可以解释这个:

heltonbiker的代码诀窍^^:D

from __future__ import division
from pylab import plot, ylim, xlim, show, xlabel, ylabel, grid
from numpy import linspace, loadtxt, ones, convolve
import numpy as numpy

data = loadtxt("sunspots.txt", float)

def movingaverage(interval, …

如何仅调整R中Y轴标签的大小？

我知道cex.axis会改变轴标签的大小,但它只会影响x轴.为什么,以及如何调整y轴？

我有两个向量表示我想要绘制的点(x,y)的位置.

我知道如何绘制它们,但我也想将它们标记为1,2,3,4 ......在图上可以看到标签.标签表示它们在向量中的顺序.

我有一个关于使用该area功能的问题; 或者也许是另一个功能......我从一个大文本文件中创建了这个图:

绿色和蓝色代表两个不同的文件.我想要做的是分别填写红线和每次运行之间的区域.我可以用类似的想法创建一个区域图,但是当我在同一个图上绘制它们时,它们没有正确重叠.基本上,一个数字上有4个图.

我希望这是有道理的.

我正在尝试使用ggplot2创建一个日志正常y比例的性能图表.不幸的是,我不能像基本情节函数那样产生好的滴答声.

这是我的例子:

library(ggplot2)
library(scales)

# fix RNG
set.seed(seed = 1)

# simulate returns
y=rnorm(999, 0.02, 0.2)

# M$Y are the cummulative returns (like an index)
M = data.frame(X = 1:1000, Y=100)

for (i in 2:1000)
  M[i, "Y"] = M[i-1, "Y"] * (1 + y[i-1])

ggplot(M, aes(x = X, y = Y)) + geom_line() + scale_y_continuous(trans = log_trans())

产生难看的蜱:

我也尝试过:

ggplot(M, aes(x = X, y = Y)) + geom_line() + 
  scale_y_continuous(trans = log_trans(), breaks = pretty_breaks())

如何获得与默认绘图函数相同的中断/刻度:

plot(M, type = "l", …

我正在尝试使用特殊字符和上标来制作y轴标题.我能够做到这一点,但我希望结束括号不要上标.这就是我遇到的问题.我认为它只是放置了我的括号,但我已经尝试了(看似)一切.

plot(WatexCl, ConcuM, col = as.numeric(1), pch = as.numeric(Depth), 
   xlab = expression(paste("Concentration Cl  ( ", mu, "moles/g dry wt)")), 
   ylab = expression(paste("Average Conc of S- on plates ( ", mu, "Moles/cm"^"2"),)), 
   data = plates)

请帮我绘制下面数据的正态分布:

数据:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

h = [186, 176, 158, 180, 186, 168, 168, 164, 178, 170, 189, 195, 172,
     187, 180, 186, 185, 168, 179, 178, 183, 179, 170, 175, 186, 159,
     161, 178, 175, 185, 175, 162, 173, 172, 177, 175, 172, 177, 180]

std = np.std(h) 
mean = np.mean(h)    
plt.plot(norm.pdf(h,mean,std))

输出:

Standard Deriviation = 8.54065575872 
mean = 176.076923077

情节不正确,我的代码出了什么问题？

我正在尝试使用children_提供的属性构建树形图AgglomerativeClustering,但到目前为止我运气不好.我无法使用,scipy.cluster因为提供的凝聚聚类scipy缺少一些对我很重要的选项(例如指定聚类数量的选项).我真的很感激那里的任何建议.

    import sklearn.cluster
    clstr = cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
    clusterer.children_