我试图绘制一些预测数据和实际数据,类似于以下内容:
# Some random data
x <- seq(1: 10)
y_pred <- runif(10, min = -10, max = 10)
y_obs <- y_pred + rnorm(10)
# Faking a CI
Lo.95 <- y_pred - 1.96
Hi.95 <- y_pred + 1.96
my_df <- data.frame(x, y_pred, y_obs, Lo.95, Hi.95)
ggplot(my_df, aes(x = x, y = y_pred)) +
geom_line(aes(colour = "Forecasted Data"), size = 1.2) +
geom_point(aes(x = x, y = y_obs, colour = "Actual Data"), size = 3) +
geom_ribbon(aes(ymin=Lo.95, ymax=Hi.95, x=x, linetype = NA, …我有一个大型数据集，其中包含网络中移动的对象的记录。数据集存储在 pandas 数据集中，大致如下所示：
Obj ID | Timestamp | x | y | link ID
-------|-----------|---|---|---------
123 | 506 |123|456| ab12
123 | 517 |129|436| ab12
123 | 519 |125|454| cd34
126 | 501 |123|426| gk77
126 | 505 |153|453| gk77
126 | 507 |129|856| bj88
126 | 508 |143|496| bj88
126 | 512 |125|427| gk77
126 | 515 |153|453| gk77
126 | 518 |127|256| ab12
数据帧已按 排序Obj ID，属于对象的每个记录块已按时间（Timestamp以秒为单位的字段）排序。具有相同 和 的两个连续行Obj ID表示link ID该链接的对象的开始和结束。该对象最终以一个链接结束，该链接由出现在对象记录末尾的单个链接 …