首先我们需要理解的是，对角元素只有在方阵中才有意义，否则将对角元素设置为缺失值是没有意义的。这几乎所有数学家都知道，但一些新生可能会感到困惑，因为我们可以在非方阵中创建对角线，但这不应该被称为对角线。在 R 中，我们可以使用 diag 函数将矩阵的对角元素设置为缺失值/NA。示例 1 在线演示 > M1 M1 输出   [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1, ] 1   5    9   13 [2, ] 2   6 ... 阅读更多

如果我们有一个分类变量或分组变量，我们可能希望为每个类别或级别创建一个折线图，这将帮助我们在单个图中理解多个级别的范围。为此，我们可以使用 ggplot2 包的 facet_grid 函数，如下例所示。示例考虑以下数据框：在线演示 > x y df df 输出 x y 1 C -1.55668689 2 A 2.41399136 3 D -0.78520253 4 A -0.43092594 5 C 1.94379390 6 A ... 阅读更多

type = "h" 是 base R 中的一个绘图参数，通常在 plot 函数中使用。它有助于在 R 环境中生成垂直线而不是点。例如，如果我们想绘制 1 到 10 的值，则 type = "h" 将绘制从 X 轴开始的垂直线，线的上端将代表实际值。示例 1 在线演示 > plot(1:10,type="h") 输出：示例 2 在线演示 > plot(rnorm(10),type="h") 输出

使用正态分布的小于概率是累积概率，可以使用正态分布的累积分布函数找到。在 R 中，我们有 pnorm 函数可以直接计算服从正态分布的随机变量的小于概率，该变量采用 Z 分数、均值和标准差。示例在线演示 pnorm(0.95,1,0) pnorm(0.95,0,1) pnorm(0.10,0,1) pnorm(0.10,1,5) pnorm(0.10,1,50) pnorm(0.10,25,50) pnorm(0.12,25,50) pnorm(0.12,2,0.004) pnorm(0.12,2,0.5) pnorm(1,2,0.5) pnorm(12,20,3) pnorm(12,12,3) pnorm(12,15,3) pnorm(200,15,3) pnorm(200,201,3) pnorm(200,201,5) pnorm(20,25,5) 输出 [1] 0 [1] 0.8289439 [1] 0.5398278 [1] 0.4285763 [1] 0.4928194 [1] 0.309242 [1] 0.309383 [1] 0 [1] 8.495668e-05 [1] 0.02275013 [1] 0.003830381 [1] 0.5 [1] 0.1586553 [1] 1 [1] 0.3694413 [1] 0.4207403 [1] 0.1586553

如何在 R 中使用 ggplot2 创建的条形图中更改图例值？默认情况下，图例值采用创建条形图的分类变量的不同级别，使用 ggplot2 包，如果我们想要更改这些值，则可以使用 ggplot2 包的 scale_color_manual 函数，我们需要为颜色传递值，并为图例值传递标签。示例考虑以下数据框：在线演示 > set.seed(1214) > x1 y1 df1 df1 输出 x1 y1 1 B 4 2 B 5 3 C 5 ... 阅读更多

R 中最常用的时间测量函数之一是 microbenchmark 包的 microbenchmark 函数。我们可以将创建绘图的函数传递给 microbenchmark 函数，这将得出每个绘图的处理时间，然后可以比较差异。示例 1 加载 microbenchmark 包：> library(microbenchmark) 查找绘图生成时间：> x1 x2 x3 X X 单位：毫秒 expr min lq mean median uq max neval plot(x1) 12.7488 14.88815 15.65040 15.2515 15.90765 23.9348 100 plot(x2) 20.9810 21.67780 23.92976 22.2116 23.29665 137.2474 100 plot(x3) 93.6965 95.03440 96.67086 95.6717 97.12290 125.3670 100 图表：示例 > plot(x1) 输出：示例 > plot(x2) 输出：示例 > plot(x3) 输出

在 base R 中，我们可以将绘图保存为 png 并同时传递分辨率。执行此操作的步骤是使用 res 参数创建具有分辨率的 png 图像，然后创建绘图并使用 dev.off() 创建文件。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1 在线演示 > png(file="example1.png",res=100) > plot(1:10) > dev.off() 输出：示例 2 在线演示 > png(file="example2.png",res=200) > plot(1:10) > dev.off() 输出

cex 参数用于在 base R 中创建的点图中增加或减少点的大小。如果我们想要创建一个点大小递增的点图，我们可以传递与我们要创建点图的向量大小相同的向量。例如，如果我们有一个包含 10 个元素的向量 x，则 cex 将设置为 cex=1:10。示例 1 在线演示 > x plot(x, cex=1:10, xlim=c(1, 12), ylim=c(-2, 12)) 输出：示例让我们看看另一个示例：在线演示 > y plot(y, cex=1:10, xlim=c(1, 12), ylim=c(-1, 12)) 输出：阅读更多

如何在 R 中创建具有不同形状的替代点的点图？pch 参数用于在 base R 图表中创建不同的点，如果我们想要具有不同形状的替代点，我们可以将 rep 函数与 pch 参数一起使用，但是我们需要将其用于向量的确切长度。例如，如果我们想要创建一个包含 10 个值的向量的点图，这些点具有不同形状的替代点，则可以使用 pch=rep(1:2, 5))。示例 1 在线演示 > x plot(x, pch=rep(1:2, 5)) 输出：示例让我们看看另一个示例：Live ... 阅读更多

在进行分析时，我们可能知道自变量的变化，或者我们可能希望了解如果我们固定某个变量，其他自变量的行为如何。因此，我们可以在创建模型时修正自变量的系数，这可以通过使用 offset 函数和我们要修正系数值的变量的系数来完成。示例考虑以下数据框：在线演示 > set.seed(854) > x1 x2 y1 df1 df1 输出 x1 x2 ... 阅读更多