我想把y和y画在同一个图上。
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
plot(x, y1, type = "l", col = "red")
plot(x, y2, type = "l", col = "green")
但当我这样画的时候,它们就不在同一个图上了。
在Matlab中是可以的,但有人知道在R中怎么做吗?
我想把y和y画在同一个图上。
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
plot(x, y1, type = "l", col = "red")
plot(x, y2, type = "l", col = "green")
但当我这样画的时候,它们就不在同一个图上了。
在Matlab中是可以的,但有人知道在R中怎么做吗?
当前回答
您可以使用plotly包中的ggplotly()函数将这里的任何gggplot2示例转换为交互式图形,但我认为这种类型的图形没有ggplot2会更好:
# call Plotly and enter username and key
library(plotly)
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
plot_ly(x = x) %>%
add_lines(y = y1, color = I("red"), name = "Red") %>%
add_lines(y = y2, color = I("green"), name = "Green")
其他回答
我们也可以使用格库
library(lattice)
x <- seq(-2,2,0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
xyplot(y1 + y2 ~ x, ylab = "y1 and y2", type = "l", auto.key = list(points = FALSE,lines = TRUE))
对于特定的颜色
xyplot(y1 + y2 ~ x,ylab = "y1 and y2", type = "l", auto.key = list(points = F,lines = T), par.settings = list(superpose.line = list(col = c("red","green"))))
如果您使用的是基础图形(即不是晶格/网格图形),那么您可以通过使用点/线/多边形函数来模拟MATLAB的保持特性,从而在不开始新的图形的情况下为图形添加额外的细节。在多图布局的情况下,您可以使用par(mfg=…)来选择将内容添加到哪个图中。
tl;dr:你想使用曲线(加上add=TRUE)或直线。
我不同意par(new=TRUE),因为它会重复打印标记和轴标签。如
情节的输出(罪恶);(新= T)相当;绘图(函数(x) x**2)。
看看纵轴标签有多乱!由于范围是不同的,你需要设置ylim=c(两个函数之间的最低点,两个函数之间的最高点),这比我将要展示给你的要简单得多——如果你想添加的不仅仅是两条曲线,而是很多条曲线,那就更不容易了。
关于绘图,总是让我困惑的是曲线和直线之间的区别。(如果你不记得这是两个重要的绘图命令的名称,就唱出来吧。)
这就是曲线和直线的最大区别。
曲线将绘制一个函数,如曲线(sin)。Lines (x=0:10, y=sin(0:10))。
这里有一个微小的区别:对于你正在尝试做的事情,curve需要使用add=TRUE调用,而lines已经假设你正在向现有的图形添加。
这是调用plot(0:2)的结果;曲线(罪)。
幕后,检查方法(情节)。并检查身体(情节。函数)[[5]]。当你调用plot(sin)时,R计算出sin是一个函数(不是y值)并使用plot。函数方法,最终调用曲线。曲线是处理函数的工具。
您可以使用plotly包中的ggplotly()函数将这里的任何gggplot2示例转换为交互式图形,但我认为这种类型的图形没有ggplot2会更好:
# call Plotly and enter username and key
library(plotly)
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
plot_ly(x = x) %>%
add_lines(y = y1, color = I("red"), name = "Red") %>%
add_lines(y = y2, color = I("green"), name = "Green")
与其将要绘制的值保存在数组中,不如将它们存储在矩阵中。默认情况下,整个矩阵将被视为一个数据集。然而,如果你在图中添加相同数量的修饰符,例如col(),就像你在矩阵中有行一样,R会发现每一行都应该被独立对待。例如:
x = matrix( c(21,50,80,41), nrow=2 )
y = matrix( c(1,2,1,2), nrow=2 )
plot(x, y, col("red","blue")
这应该可以工作,除非您的数据集大小不同。