bwplot

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我需要幫助格子bwplot。我製作了我的多平面圖，並將它們放在同一個窗口中。 library(lattice) attach(mtcars) gear.f<-factor(gear,levels=c(3,4,5), labels=c("3gears","4gears","5gears")) cyl.f <-factor(cyl,levels=c(4,6,8), labels=c("4cyl

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將條紋點添加到bwplot（R中的格點圖形）

##Example data to illustrate problem: type=c("grp1","grp2","grp1","grp3","grp3","grp3","grp4") num=c(1,1,2,4,3,5,1) cols=c(rep("red",5),"green","red") library(lattice) bwplot(num~type) par(new=

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與bwplot分組水平boxplot

我有以下代碼，允許通過函數在lattice分組垂直方塊圖。重複的例子.. data(mpg, package = "ggplot2") bwplot(hwy~class, data = mpg, groups = year, pch = "|", box.width = 1/3, auto.key = list(points = FALSE, rectangles = TR

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如何獲得格子bwplot中的矩形框的交替顏色？

當我執行下面的代碼（數據集格子包的一部分）： ngroups <- length(unique(barley$site)) + 1 bwplot(yield ~ variety, data = barley, box.width = 1/ ngroups, groups = year, scales=(x=list(rot=45)), auto.key = list(p

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在R中格式化bwPlot

我試圖在一張桌子上產生一個統計分析，下面是顯示4個用5個增塑劑測試的加速器的表格部分，每次測試重複4次。我想製作一個分成4個面板（每個加速器）的bwplot，每個面板使用來自所有4個測試的數據分別繪製5個數據（5個增塑劑的數據）。我目前使用 bwplot(TStrength ~ interaction(accelerator,plasticiser)| paste("Plasticiser ",

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bwplot座標軸值顯示不正確

下面的代碼會生成一個bwplot，但y軸上的值是1,2,3,4,5而不是10,11,12,13,14。我該如何解決這個問題？ library(lattice) test <- data.frame(c(rep(10,100),rep(11,100),rep(12,100),rep(13,100),rep(14,100)) ,c(rep(rnorm(n=500,mean=2,sd=

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如何在lattice :: bwplot中設置一個盒子中的x標籤，它代表分數而不改變盒子的位置並避免長小數

我是新來的格子，我需要創建一個盒子圖，其中y值表示電流。數據以1/24至8/1的不同比率進行了分析。幸運的是，我繪製出相對於實際比例的方框。我試圖實現的是使用x-labels，如「1/24」，1/12等，而不是「0.04166667」，0.08333333等。您可以看到一個代碼示例。我在面板函數裏嘗試了不同的接近方法，並且探索了尺度參數。數據被調節並且產生4個面板。棘手的是，右側的面板和左側的面板

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[R格子bwplot：這取決於因子水平裝滿特定顏色的盒狀圖

我有這樣的數據幀爲例： >mydata <- rbind(data.frame(Col1 = rnorm(2*1000),Col2 =rep(c("A", "C"), each=1000),Col3=factor(rep(c("YY","NN"), 1000))),data.frame(Col1 = rnorm(1000),Col2 =rep(c("B")),Col3=factor(rep(c("

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R格子bwplots的標籤

我想在格子bwplot的每個盒子和鬚子上標註一些統計信息。下面是一個通用示例。 #---Some dummy data Rock<-c("Rock1","Rock2","Rock3") Zone<-as.data.frame(c("Zone10","Zone11","Zone12")) Domain<-as.data.frame(c("Domain1","Domain2")) Dt <-

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如何爲不同的向量做一個bwplot長度

你好，我試圖做一個bwplot（它必須是來自萊迪思的bwplot）不同的向量長度。 xx1 <- rnorm(20, mean = 3, sd = 3.6) #20 xx2 <- rpois(40, lambda = 3.5) xx3 <- rchisq(31, df = 5, ncp = 0) #31