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legend函数新上映_legend()函数的用法(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

legend函数

生存分析新招：Landmark法详解 𐟌𑊥œ訿›行生存分析时，我们可能会发现不同队列在各个阶段的生存情况差异很大。这种情况下，简单地比较整体生存率可能不够精准。别担心，我们可以用R语言中的jskm包来搞定这个问题，进行landmark分析，比较不同时间段内队列间的生存差异。举个例子吧，假设有两个组：A组和B组。总体上看，B组的生存情况明显比A组差。但是，到了24个月左右，A组的生存率开始迅速下降，最终在60个月时和B组的生存率差不多。这说明A组和B组的“早期”和“晚期”预后情况可能并不相同，需要分别讨论。接下来，我们用jskm包进行landmark分析，把时间截点定在24个月，然后分段比较。结果发现，两组在前24个月的生存情况有显著差异，但在24-60个月这一段的生存情况就没有显著差异了。 Landmark分析法是生存分析中的一种特殊方法，主要用于比较不同时间段内的生存情况。你可以用R语言的jskm包来进行分析。顺便提一下，jskm函数的主要参数包括： table：显示生存表格 cut.landmark：设置截断值 pval：显示p值 pval.size：p值字体大小 legend：是否显示图例 legendposition：图例位置 xlabs,ylabs：X、Y轴名称 xlims,ylims：X、Y轴范围 timeby：X轴数字间隔 marks：曲线上显示标记 showpercent：Y轴转化为百分比 chumhaz：是否用累积曲线展示希望这些信息对你有帮助！如果你有任何问题或需要进一步的解释，随时留言哦！𐟘Š

Python Pandas饼图绘制全攻略 𐟍ꠧ𛘥ˆ𖩥𜥛𞧚„小技巧 𐟍ꊊ1️⃣ 与柱状图不同，饼图只需使用某一列数据。例如，使用students['2017']可以获取Series，默认情况下，index将用作图例。因此，在加载数据时，请确保index设置正确。 2️⃣ 自定义标题、横纵坐标及其样式。使用startangle可以旋转饼图。一个小技巧是将较小的块旋转到饼图下方，这样可以避免标签重叠。 3️⃣ 饼图默认按逆时针方向排列数据。在pie()函数中，可以通过设置counterclock=False来使其按顺时针方向排列。 4️⃣ 相关属性设置： figsize：设置图形的长宽比。 startangle：设置开始角度。 legend：添加图例。 autopct：显示百分比。例如，'%3.1f%%'表示显示3位有效数字和小数点后一位的浮点数。 pctdistance：设置百分数字标签离圆心的距离。通过这些设置，你可以轻松绘制出美观且信息丰富的饼图！

BP神经网络时序预测：未来趋势的洞察随着数据科学的飞速发展，利用神经网络进行时间序列预测已经成为一个热门话题。BP（反向传播）神经网络因其强大的学习能力，广泛应用于各种预测任务。本文将介绍一套基于Matlab的BP神经网络时序预测代码，重点在于如何通过历史数据预测未来趋势。初始化 𐟧𙊩斥…ˆ，我们需要进行一些初始化设置，包括清除所有变量、关闭所有图形窗口和命令行窗口。数据读取 𐟓Š 接下来是数据读取部分。你需要根据实际情况修改数据范围和延时算子。例如，A1:A16表示16年的数据，而k+4中的4表示使用的历史数据点数。 data0 = xlsread('数据.xlsx', 'Sheet1', 'A1:A16'); b = data0(:, 1)'; data = cell2mat(arrayfun(@(k) b(k:k+4), 1:12, 'un', 0)'); % 转换矩阵 [rowLen, colLen] = size(data); trainNum = rowLen; % 训练样本数量 hiddenNum = 10; % 隐含层神经元数量 input = colLen - 1; % 输入层神经元数量 output = 1; % 输出层神经元数量 p = data(:, 1:input)'; % 输入数据矩阵 t = data(:, colLen)'; % 目标数据矩阵数据归一化 𐟓ˆ 为了提高训练效果，我们使用mapminmax函数进行数据归一化。 [SamIn, PSp] = mapminmax(p, -1, 1); [tn, PSt] = mapminmax(t, -1, 1); SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 30000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); 权值和阈值初始化 𐟔犦Ž夸‹来是权值和阈值的初始化，并设置训练循环。预测 𐟔œ覭䩃襈†，我们设置未来数据的预测。作图 𐟓Š 最后，对预测结果进行可视化。 figure plot(x, t, 'k:o', 'linewidth', 1.5); hold on plot(x, mapminmax('reverse', W2 * logsig(W1 * SamIn + repmat(B1, 1, trainNum)) + repmat(B2, 1, trainNum), PSt), 'r-^', 'linewidth', 1.5); hold on plot(13:16, preP, 'b--h', 'linewidth', 1.5); legend('真实值', '拟合值', '预测值'); xlabel('序列'), ylabel('指标值'); set(gca, 'fontsize', 12) disp('预测值：'); disp(preP); 尽管这种方法在某些情况下可能会出现收敛问题，但它为初学者提供了一个良好的学习基础。未来可以考虑使用更复杂的网络结构或优化算法来提高预测精度。希望这篇文章能帮助你更好地理解BP神经网络在时序预测中的应用。

R语言6天进阶指南：从零开始到绘图高手 𐟓š 学习进度 1⃣️ 掌握plot函数，能够绘制散点图、折线图，并添加标题、副标题、调整颜色、字体大小和样式、添加图例、设置xy轴范围、添加文字注释等。 2⃣️ 学会使用fit函数绘制线性回归图，并简单判断是否有线性关系。 𐟎堧›在看的视频继续观看某站章鱼叔叔的视频教学，专注“R制图”部分。最初几乎每天换视频看，现在可以坚持跟着他学。也考虑看看其他视频课，慢慢来吧。 𐟖‹️ 代码示例使用mtcars数据集，绘制直方图、散点图和折线图。 ```R data('mtcars') View(mtcars) attach(mtcars) mpg <- mtcars[,1] hist(mpg) # 绘制直方图 plot(x=hp, y=mpg) # 车hp是马力，mpg是每加仑油跑的公里数，hp越大耗油量越大，mpg越小 plot(x=hp, y=wt) # 车马力越大重量wt是否越大 ``` 𐟖Œ️ 绘图参数 plot函数：默认绘制散点图，也可以选择折线图或其他类型。 type参数：p散点图，1折线图，bcboth散点+折线，c去掉点，o去掉线，h竖线，s阶梯，n空白。 points符号和线类型：pch=2表示三角形，cex=0.5表示点大小，Lty=2表示虚线，Lwd=2表示线宽。 xlim和ylim：设置xy轴范围。 title和sub：分别设置大标题和小标题。 color：设置点、线和坐标轴颜色。 cex和font：分别设置字体大小和样式。 text：添加文字注释。 legend：添加图例。 𐟓Š 色彩方案调色板：rainbow、heat.colors等。色彩选择：red、blue、black等。色彩代码：名字、数字、十六进制数、rgb、hsv等。色彩向量：可以接受向量值，但不能分别赋于点和线不同的颜色。 𐟓ˆ 图例和文字位置 pos参数：文字相对于坐标的位置，4是靠右标注。 xlab和ylab：分别设置x轴和y轴标签。 legend位置：指定图例位置（二维坐标或文字），内容样式（pch、lty、col）。 𐟔 筛选数据和设置范围只保留自动挡车的数据并设置xy轴范围： ```R plot(x=wt[am==1], y=mpg[am==1], xlab="Weight", ylab="MPG", col="red") legend(x=4.5, y=32, c("automatic", "manual"), col=c("blue", "red"), pch=1) ```

R语言绘制雷达图：详细指南与示例雷达图是一种展示多变量数据的图形方法，通过从同一点开始的轴表示三个或更多个定量变量。雷达图也被称为网络图、蜘蛛图、星图、蜘蛛网图、不规则多边形、极坐标图或Kiviat图。它的轴径向排列，相当于平行坐标图。 𐟓栥ㅤ𘎥Š 载ggradar包首先，你需要安装并加载ggradar包。在R语言中，可以使用以下命令进行安装： ```R devtools::install_github('ricardo-bion/ggradar', dependencies = TRUE) ``` 然后，加载这个包： ```R library(ggradar) ``` 𐟓ˆ 创建数据框接下来，创建一个包含多个对象的数据框，每个对象有四个方向上的随机数值： ```R set.seed(1) data <- data.frame(object = c("A", "B", "C", "D"), 东 = runif(4, 0, 1), 西 = runif(4, 0, 1), 南 = runif(4, 0, 1), 北 = runif(4, 0, 1)) ``` 𐟎蠧𛘥ˆ𖩛𗨾𞥛𞊊使用ggradar函数绘制雷达图，并设置各种参数： ```R ggradar(data, grid.min = 0, # 网格线的最小值设置 grid.max = 1, # 网格线的最大值设置 group.point.size = 3.0, # 点的大小设置 group.line.width = 1.0, # 网格线的宽度设置 background.circle.transparency = 0, # 背景圆圈的透明度设置 grid.label.size = 10, # 标签的文本大小设置 axis.label.size = 3, # 轴标签的文本大小设置 legend.text.size = TRUE, # 图例文本大小设置 group.colours = c('red', 'blue', 'green', 'yellow')) # 不同对象的颜色设置 ``` 𐟓Š 调整参数，优化图表效果你可以根据需要调整以上参数，以优化雷达图的显示效果。例如，调整点的大小、网格线的宽度、标签的文本大小等。

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