errorbar

    0熱度

    1回答

    我很喜歡我在R中的工作。我想在具有組變量的條形圖上顯示錯誤欄。這裏是數據(文件名s4.csv)。我使用下面的代碼: a<- read.csv(file= "s4.csv") error<- a$Zn_STD ggplot(a, aes(Variety, Zn))+labs(title="Zinc in flesh and pits of dates") + geom_bar(stat="id

    0熱度

    1回答

    我一直在努力奮鬥了幾天,並找不到一小段代碼來幫助。我有一個多變量的barplot,面向ggplot2,我最終完成了它,看起來很棒,並傳達了我想要展示的數據。不幸的是,當我將錯誤條添加到圖形中時,它們都是無序的並且漂浮在整個barplot中。 (barplot example of the bane of my existence) 數據:(感謝,我忘dput) > dput(plant_ag)

    2熱度

    1回答

    我的問題是關於這個問題。我想要在4年的時間裏「2014」。我試圖重複,但我的代碼並沒有給我想要的。 Annotating text on individual facet in ggplot2 這是我的數據 structure(list(Rot = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L

    0熱度

    1回答

    當我執行類似下面的代碼,以plt.errorbar,我得到以下警告消息: FutureWarning:按元素比較失敗;返回標 代替,但今後如果 self._edgecolors == STR( '臉')將執行的elementwise比較: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1,2,3,4,5,6,

    -3熱度

    1回答

    我有一個矩陣,想要繪製四分位數範圍的垂直誤差線和矩陣的列。我如何在R中執行此操作,尤其是ggplot2?樣本矩陣如下: ##Create matrix B = matrix (c(2,4,3,1,5,7,5,3,8,3,7,3),nrow=4,ncol=3) ##Create zoo object B2<-as.zoo(B) colnames(B2)<- c("A","B","C")

    0熱度

    2回答

    我有58個文件需要繪製。其中一些是空的(不重要,我已經用if條件跳過它們)。我需要在文件中繪製數據,使用loglog比例和誤差線。我想最後保存這些情節。 我正在使用Python,spyder。 我寫了下面的代碼: route='/......./' L=np.arange (1,59, 1) for i in range (L.shape[0]): I=L[i] name_

    1熱度

    1回答

    我有一個問題,繪製直方圖與錯誤條。該腳本是: set style data histogram set style histogram errorbars gap 1 lw 1 set yrange[0:35000] set xrange[0:5] set datafile separator "," plot "50_data.csv" u 4:7:xtics(2) t "50 Pe

    0熱度

    1回答

    我正在嘗試使用錯誤欄將不同的數據集繪製到圖中。我不知道如何爲每組數據添加不同的顏色。我想知道是否可以使用2D數組繪製圖形,而不是使用循環和循環遍歷每組數據。非常感謝您的幫助 我的代碼: y = [1 3 5;2 4 6]; e = [0.1 0.1 0.1;0.5 0.5 0.5]; x = [10 20 30]; for i = 1:2 errorbar(x,y(i,:),e(

    1熱度

    2回答

    我有一個相當混亂的情節,所以爲了整理它,我想通過減少它們的alpha值來使那些具有較大誤差條的點變得不太重要。優選地,我想根據錯誤欄大小將連續比例​​的alpha值(如colourmap)映射到每個點及其錯誤欄 - 我不太確定要做到這一點的最佳/有效方法是什麼。

    0熱度

    1回答

    我有一個數據文件(data.txt中),其具有6列: 列1和4是x和y的數據與列2和3是用於第1列和4列和第5(非對稱)的誤差棒作爲(非對稱)誤差線6列: 100 0.77 1.22 3 0.11 0.55 125 0.28 1.29 8 0.15 0.53 150 0.43 1.11 14 0.10 0.44 175 0.33 1.01 22 0.18 0.49 200 0.84 1.3