两个离散度量变量的曲线图
是一种用于可视化两个离散变量之间关系的图表。它通常使用折线图或柱状图来展示数据的分布情况和趋势。
在折线图中，横轴表示一个离散变量的取值，纵轴表示另一个离散变量的取值。每个点的位置表示两个变量的取值组合，点的高度或标记的形状表示相应的数据值。通过连接这些点，可以观察到两个变量之间的关系和趋势。
在柱状图中，每个柱子代表一个离散变量的取值，柱子的高度表示另一个离散变量的取值。通过比较柱子的高度，可以直观地了解两个变量之间的差异和关系。
离散度量变量的曲线图可以用于多个领域和场景，例如市场调研、销售分析、用户行为分析等。它可以帮助我们发现变量之间的相关性、趋势和异常情况，从而做出相应的决策和优化策略。
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我必须创建一个图形，在这个图形中，你可以看到两个离散数值变量之间的相关性。这些是来自carData::GSSvocab的age和educ。educ只有0到20的值，年龄是以年为单位的。我没有一个好的想法来绘制它，因为如果我使用geom_point，那么就会有很多重叠点。
浏览 12提问于2019-11-15得票数 0
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有人能通过提供具体的例子来定义离散度量是什么吗？我试图了解Tableau药丸离散度量类型是什么。我知道离散和连续的意思。我也知道衡量标准是什么。然而，我不清楚什么是离散的度量，因为度量往往是根据连续的值计算的。它是一个度量的总和(例如)是定值的吗？
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浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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我遵循了中的代码
当我使用我自己的数据时，它给了我这样的曲线图，我不能理解这个曲线图试图表达的意思。
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其中数值数据可以是连续的，也可以是离散的，离散的可以是有限的，也可以是无限的。数值数据、离散数据和有限数据也可以是分类数据
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浏览 0提问于2020-02-04得票数 3
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浏览 0提问于2018-07-03得票数 4
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谢谢
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FFT与Music比较
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ggplot(aes(x = SampleTime, y = as.factor(Value))) + geom_line(color = 'black') +使用的数据： structure(list(SampleTime = structure
浏览 22提问于2020-12-03得票数 0
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我认为，当数据是离散的，并且出现在几个5-50等间距的数值时，它可能是小提琴图的有用替代品。然后，每个bin代表一个点。当然，我可以只生成一个正常的直方图。但我认为有时同时显示盒子和胡须图和小提琴图是有用的。对于定期间隔的离散数据，具有与箱线图相同方向的对称直方图允许将数据的详细结构与箱线图进行比较，就像小提琴图一样。在这种情况下，对称直方图可能比小提琴曲线图提供更多信息。( beanplot可能是
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然而，我遇到了一个障碍，我不知道如何测试和比较不同的模型，根据他们能
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ggplot循环中的美学映射
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因为有很多变量，我试着在for-loop as中使用普通的美学映射，ind<-c(2,4,5,6,8,9,10,12,13,15,17) #series that I wanted to plot p1<-p1+geom_line(aes(df[,i]))print(p1)
因为这只给了我上一个系列的曲线图然而，当我试图为每个变量获得单独的颜色时，我无法获得
浏览 1提问于2014-09-19得票数 0
我正在尝试在MATLAB中动态绘制变量。我有一个需要用时间绘制的数组(状态集)。我尝试了plot(time，theta)，其中theta是一个1*5的数组。这样做的问题是我在我的曲线图上以离散的时间间隔获得数据点。然而，我需要一个连续的情节。我想知道如何做到这一点。
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我想将由layout()函数合并的两个曲线图组成的整个曲线图赋值为一个变量，然后通过ggarrange()函数将该曲线图与其他曲线图合并。下面是我想要保存的图： layout(matrix(c(1, 2), 2, 1)) boxplot(X1209_HCC1806_cv$Absorbance, horizontal = TRUE) gridGraphics包是
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方差期望值的推导
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📷方差=任何值与平均值的平方差的期望值。但通常情况下，方差只是值与平均值之间的差异。\sigma^2 = E((Y - \mu)^2) = E(Y^2) - \mu^2
📷
这种替代是如何有效的？
浏览 0提问于2021-03-01得票数 0
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Y_train.shape, Y_val.shape, Y_test.shape)之后，我开始建立我的模型input_shape=(3,)), Dense(1, activation='sigmoid'),然后用均方误差作为我的损失函数进行编译step - loss: 158.9353 - acc: 0.0000e+00
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浏览 1提问于2012-07-24得票数 0
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