它們之間更接近我有繪製R中的下圖:圖例對象中的R
library(TTR)
x.date<-seq(1,num.years,by=20)
x.axis<-list(x1="1900",x2="1920",x3="1940",x4="1960",x5="1980",x6="2000")
plot(Annual.Mean.1, type="l",col="gray48",xaxt="n", xlab="Years",
ylab="Temperature")
grid()
axis(1,x.date,x.axis)
SMA.1<-SMA(Annual.Mean.1,n=10
par(new=TRUE)
lines(SMA.1,col="red",type="l",lwd="2",xaxt="n",yaxt="n",ann=FALSE)
SMA.2<-SMA(Annual.Mean.1,n=15)
par(new=TRUE)
lines(SMA.2,col="mediumpurple",type="l",lwd="2",xaxt="n",yaxt="n",ann=FALSE)
SMA.3<-SMA(Annual.Mean.1,n=20)
lines(SMA.3,col="blue",type="l",lwd="2",xaxt="n",yaxt="n",ann=FALSE)
legend("topleft",legend=c("Average Temperature","SMA 10 years","SMA 15 years","SMA 20 Years"),
text.col=c("black","red","mediumpurple","blue"),col=c("gray48","red","mediumpurple","blue"),
cex=0.7,lty=c(1,1,1,1))
在上述曲線圖,其中包含了傳說是矩形很大;我想在下面的情節,以獲得更小的矩形,如:
如何做到這一點?
UPDATE
正如評論所說,我已經修改我的代碼,以使其可重複任何人:
library(TTR)
set.seed(1)
x.date<-seq(1,111,by=20)
x.axis<-list(x1="1900",x2="1920",x3="1940",x4="1960",x5="1980",x6="2000")
data<-runif(111,-3,3)
plot(data, type="l",col="gray48",xaxt="n",xlab="Years",
ylab="Temperature")
grid()
axis(1,x.date,x.axis)
SMA.1<-SMA(data,n=10)
par(new=TRUE)
lines(SMA.1,col="red",type="l",lwd="2",xaxt="n",yaxt="n",ann=FALSE)
SMA.2<-SMA(data,n=15)
par(new=TRUE)
lines(SMA.2,col="mediumpurple",type="l",lwd="2",xaxt="n",yaxt="n",ann=FALSE)
SMA.3<-SMA(data,n=20)
lines(SMA.3,col="blue",type="l",lwd="2",xaxt="n",yaxt="n",ann=FALSE)
legend("topleft",legend=c("Average Temperature","SMA 10 years","SMA 15 years","SMA 20 Years"),
text.col=c("black","red","mediumpurple","blue"),col=c("gray48","red","mediumpurple","blue"),
cex=0.7,lty=c(1,1,1,1))
我仍然有如上所述的同樣的問題。
您的代碼不可重複。你還應該包括你如何設置圖形設備並寫入它 – rawr
我知道我的代碼是不可複製的。圖中使用的數據來自非常大的數組,不能包含在代碼中。這就是爲什麼我包括輸出。關於圖形設備,我使用的是ubuntu mate 15.10,默認圖形設置。 – masterdavid
我想呼應[rawr的coomment](https://stackoverflow.com/questions/34816466/legend-objects-closer-between-them-in-r#comment57375803_34816466)並將您鏈接到[此SO帖子](http: //stackoverflow.com/help/mcve)關於如何在R中創建一個很好的重現示例。最小可重現的示例使我們更容易向您展示如何回答您的問題。這也使得其他人可以在未來形成你的問題和相應的答案。最後,當人們經歷這個練習時,往往會回答自己的問題。 –