首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在不丢失误差条的情况下反转y轴(从正到负),并在R中使用plotrix

在R中使用plotrix包中的函数可以实现在不丢失误差条的情况下反转y轴(从正到负)。具体步骤如下:

  1. 首先,确保已经安装了plotrix包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
代码语言:R
复制
install.packages("plotrix")
  1. 加载plotrix包:
代码语言:R
复制
library(plotrix)
  1. 创建一个示例数据集,包含x轴和y轴的值以及误差条的上下限:
代码语言:R
复制
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(10, 8, 6, 4, 2)
upper <- c(1, 1, 1, 1, 1)
lower <- c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5)
  1. 使用plot函数绘制图形,并设置y轴反转:
代码语言:R
复制
plot(x, y, ylim = c(max(y), min(y)), type = "n", ylab = "y")
  1. 使用arrows函数添加误差条:
代码语言:R
复制
arrows(x, y + upper, x, y - lower, angle = 90, code = 3, length = 0.1)

完整的代码如下:

代码语言:R
复制
install.packages("plotrix")
library(plotrix)

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(10, 8, 6, 4, 2)
upper <- c(1, 1, 1, 1, 1)
lower <- c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5)

plot(x, y, ylim = c(max(y), min(y)), type = "n", ylab = "y")
arrows(x, y + upper, x, y - lower, angle = 90, code = 3, length = 0.1)

这样就可以在R中绘制出反转y轴的图形,并且保留了误差条。请注意,这里使用的是plotrix包中的函数,该包提供了许多用于绘图的功能。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

CSS3笔记

定义字体文件 URL。 2D转换 transform: translate(X,Y)方法,根据左(X)和顶部(Y)位置给定参数,当前元素位置移动。...scale(X,Y)方法,该元素增加或减少大小,取决于宽度(X)和高度(Y参数 skew() 方法,包含两个参数值,分别表示XY倾斜角度,如果第二个参数为空,则默认为0,参数为表示向相反方向倾斜...translateY(y) 定义 3D 转化,仅使用用于 Y 值。 translateZ(z) 定义 3D 转化,仅使用用于 Z 值。...(如果该行尺寸小于弹性盒子元素尺寸,则会向两个方向溢出相同长度)。 baseline:弹性盒子元素行内与侧为同一,则该值与'flex-start'等效。...baseline:弹性盒子元素行内与侧为同一,则该值与'flex-start'等效。其它情况下,该值将参与基线对齐。

3.6K30

空间回归与地理加权_时空地理加权回归对样本量要求

Observed F 因变量观测值,实际上这个值就是直接原始数据因变量字段值。 Condition Number 条件数:这个数值用于此诊断评估局部多重共线性。...Local R2 局部R2,与全局R2意义是一样,范围在 0.0 与 1.0 之间,表示局部回归模型与观测所得 y拟合程度。如果值非常低,则表示局部模型性能不佳。...对 Local R2进行地图可视化,可以查看哪些位置 GWR 预测较准确和哪些位置不准确。以便为获知可能在回归模型丢失重要变量提供相关线索。...Coefficient Intercept 截距:与Y交点,这里截距为,表示观测值小于预测值。 Coefficient 各样本各个自变量系数。...Standard Error Intercept 标准误截距:标准差与Y交点。 Standard Error Coefficient 各自变量系数标准误:参考标准误解释。

1K20
  • 超强,必会机器学习评估指标

    学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 实现它们。1 分类指标1.1 分类结果 在深入研究分类指标之前,我们必须了解以下概念:真正例 (TP):模型正确预测正类情况。...概括:在误报代价特别大情况下,精确度就显得尤为关键了。易于理解和沟通。但它就是涉及那些被模型错过正类,即假阴性数量。适用于不平衡数据。...y_test是实际值。 概括易于解释:表示平均误差大小。对异常值敏感度低于均方误差 (MSE)。无错误方向:表示高估或低估。在某些情况下可能无法捕获极端错误影响。...在 Python 使用 scikit-learn:from sklearn.metrics import r2_score # 使用r2_score函数计算真实值y_true和预测值y_pred之间...回归任务:结合使用MAE这样绝对误差指标和MAPE这样相对误差指标,可以从不同角度评估模型表现。

    14800

    深度学习500问——Chapter02:机器学习基础(3)

    (MAE,RAE) 绝对误差 R-Squared R平方值 2.11.2 误差、偏差和方差有什么区别和联系 在机器学习,Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)存在以下区别和联系...模型过拟合:模型在A点处,在训练集上具有较低误差,在测试集上具有较高误差,此时模型方差较大。它通常发生在模型过于复杂情况下参数过多等,会使得模型预测性能变弱,并且增加数据波动性。...在每种情况,用训练集训练模型,用测试集测试模型,计算模型泛化误差。 3. 交叉验证重复K次,每份验证一次,平均K次结果或者使用其他结合方式,最终得到一个单一估测,得到模型最终泛化误差。...原点开始,每遇到1便向y正方向移动y最小步长1个单位,这里是1/5=0.2;每遇到0则向x正方向移动x最小步长1个单位,这里也是0.2。...例如,ROC上(TPR,FPR),计算出FNR=1-TPR,在代价平面上绘制一(0,FPR)到(1,FNR)线段,面积则为该条件下期望总体代价。

    12210

    发那科报警代码

    出现此报警时,应将PWE设置为1,关闭电源,再次打开电源时按住DELETE键,即可清除存储器内容。 131 PMC 报警信息超过 5 。 179 参数 No.597 设定控制数超过最大值。...正常情况下,VRDY和PRDY信号应同时存在。 405 位置控制系统错误。由于 NC 或伺服系统问题,返回参考点失败。再次执行回参考点操作。 410 当X停止时,位置误差超过设定值。...第411章 当X移动时,位置误差超过设定值。 第413章 X错误寄存器数据超过限制值,或者D/A转换器接受速度指令超过限制值(可能是参数设置错误)。...第417章 X电机参数错误,检查参数8120、8122、8123、8124。 第420章 当Y停止时,位置误差超过设定值。 第421章 当Y移动时,位置误差超过设定值。...3、超程报警报警号 报警内容: 510 X正向软限位超程。 511 X软限位超程。 520 Y正向软限位超程。 第521章 Y软限位超程。 第530章 Z正向软限位超程。

    21110

    路径布局-基于数学函数视图布局方法

    数学坐标系y轴向上为正,向下为;绘图坐标系则反之。...其中isMath用来指定纵坐标也就是y方向。在我们学习几何课程时一般都把纵轴原点以上值设定为正值,而把原点以下值设定为负值。而在iOS开发则恰恰相反。...我们知道在二维坐标系曲线由无数个点组成,一个点组(x,y)分别表示x数字和y数字,这些点是服从某些规则来进行排列,而这个规则我们是可以用数学函数来描述,也就是一曲线将对应一个数学函数..., y = r * sin(?),x = r * cos(?) 具体用那种方式来描述平面坐标点,则可以根据具体需要以及情况。...,t是参数, 返回CGPoint是xy值。

    83220

    数铣参考点丢失后如何重新设置?

    四、软限位分析 使用绝对式编码器设备通常使用软限位对各行程进行限制,因此软限位是保障机床安全运行屏障,设置机床参考点时要考虑软限位参数值。...X、Y参考点设置 (1)选择合适参考点位置 在主轴上装一把较细刀具,切换到手轮模式,选择X,正向摇动手轮旋钮,使工作台向左移动,待刀具中心接近工作台右边缘位置时,改用最小手轮倍率,使工作台以缓慢速度触到床身...Y参考点设置过程和X完全一致,设置时可以借鉴。 3....Z参考点设置 无刀库数控铣床,需移动主轴向上(即正方向)移动,待主轴和立柱顶端发生轻微触碰时,机床报警“SV0410(Z)停止时误差太大”。...带刀库加工中心,设置Z参考点时还要考虑主轴第二参考点,不可使用上述办法。 4.

    1.4K10

    你知道这11个重要机器学习模型评估指标吗?

    我们案例准确率达到88%。以上两个表可以看出,精确率较高,而真率较低。灵敏度和特异度也一样。这主要是由我们选择阈值驱动。如果我们降低阈值,这两对完全不同数值会更接近。...这是因为它具有混淆矩阵柱状计算中出来两个。在响应率变化情况下,xy分子和分母将以类似的比例改变。 6. 对数损失(Log Loss) AUC ROC考虑用于确定模型性能预测概率。...然而,AUC ROC存在问题,它只考虑概率顺序,因此没有考虑模型预测更可能为正样本更高概率能力。在这种情况下,我们可以使用对数损失,即每个实例正例预测概率对数平均值。 ?...它避免使用绝对误差值,这在数学计算是非常希望。 当我们有更多样本时,使用RMSE重建误差分布被认为更可靠。 RMSE受到异常值影响很大。因此,请确保在使用此指标之前已从数据集中删除了异常值。...均方根对数误差(Root Mean Squared Logarithmic Error) 在均方根对数误差情况下,我们采用预测和实际值对数。

    3.5K40

    《机器学习》学习笔记(二)——模型评估与选择

    通常我们假设测试集也是样本真实分布独立同分布采样而得,且测试集应尽量与训练集互斥,否则会使我们获得虚低泛化误差。...按正例可能性将样本排序,依次将排序样本作为正例计算出查全率和查准率,依次做P-R曲线图 查全率为x、查准率为y 我们还将以猫狗预测问题来解释P-R曲线(猫正狗反) 假设有20个猫狗样本(+表示猫...ROC曲线假正例率为x和真正例率为y 其中,真正例率公式: ? 假正例率公式: ? ? 逐个将样本作为正例进行计算,更改步长为 ? 和 ?...)次猜测就得到了(0,0)到(1,1)折线ROC 对每个点做关于x,y直线将该区域分成 ? × ?...分子是真实情况下预测错代价总和 分母是所有情况下预测错总体代价,FNR=FPR=1 ROC曲线上每一点对应了代价曲线上线段 设ROC曲线上点坐标为(FPR,TPR

    1.7K10

    26道数据科学技能测试题,你能做完几题?

    (聚类算法) k均值聚类算法,k值选取有两种方法。一种方法是手肘法,y指某个误差函数,x指聚类数量,如果整个图形状像一个手臂的话,那肘部对应值就是最佳聚类数量。...但如果你未患病,5%情况下,测试结果会显示你患有此病,95%情况下,会显示你没有患病。 因此,在未患病情况下,会有5%误差。...(主题:神经网络) ,梯度下降法并不总是收敛于同一点。由于误差空间中可能存在多个局部极小值,根据其特性(例如动量或权重),梯度下降法可能会在不同地方结束。...(主题:数据、组织) 测试集用于评估模型训练后性能,而验证集用于在模型训练期间选择参数并防止训练集上出现过拟合。 15.你在什么情况下使用随机森林算法,什么情况下使用支持向量机算法(SVM)?...(主题:精确度测量) ROC曲线描述是模型假阳性率与真阳性率之间关系。完全随机预测ROC曲线就是一直对角线(图中黑色虚线)。最靠近坐标曲线就是最优模型。

    87010

    5种数值评分标准总结 - 为预测模型找到正确度量标准

    均方(根)误差,MSE(RMSE) 哪个模型能最好地捕捉动荡股票市场快速变化? 在下面的图1,您可以看到LinkedIn收盘价2011年到2016年变化。...在这种情况下,我们需要一个相对误差度量,并使用平均绝对百分比误差,它报告相对于实际值误差。...但是,请注意,这个度量并不能说明误差大小,因为如果有跑步者跑得比预期时间快,这个正误差会补偿误差一部分。 ?...rR-squared 通过阅读可以等价于我们多少年教育? 在图5,您可以看到总体样本家中自学(x)和受教育年限(y)之间关系。对数据拟合一线性回归线,以建立这两个变量之间关系模型。...为了衡量线性回归模型拟合度,我们使用r方。 ? 图5.r方表示模型所解释目标列(教育年限)方差。根据模型r平方值,0.76,获得文献解释了受教育年限76%方差。

    1.4K20

    手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    在这个公式,斜率(slope)a表示每增加一个单位x,直接会上升高度;变量b表示X=0时y值,它称为截距,因为它指定了直线穿过y位置。 回归方程使用类似于斜截式形式对数据建立模型。...Y=aX + b a就是斜率,b就是y截距。简单而言,线性回归就是一系列技术用于找出拟合一系列数据点直线。这也可以被认为是数据之中反推出一个公式。...在同一个实验不同样例集合,我们会得到一个不同数据集,很有可能一不同直线,并且几乎可以肯定一个不同误差。我们所用误差平方值是一个非常常用误差形式,它就是“方差”。...另一方面,对于age和bmi,局部回归光滑是一倾斜逐步上升线,这表明BMI会随着年龄(age)增长而增加,相关系数矩阵我们也可推断出该结论。...第3步——基于数据训练模型 用R对数据拟合一个线性回归模型时,可以使用lm()函数。该函数包含在stats添加包,当安装R时,该包已经被默认安装并在R启动时自动加载好。

    7K32

    火星表面...

    和 ,同一纬度上点 和 斤正后具有相同行坐标 '和 '通常在忽略镜头误差情况下, 采用等距投影或正交投影建立鱼眼图像点与球面坐标点之间 映射关系, 会导致斤正后图像...假设椭圆方程: 其中,式子: 为椭圆方程参数,其中 , ,根据资料可以得到椭圆中心 ,长长度 : 其中,具体椭圆参数估计流程如下: 在鱼眼图像上选取真实空间为直线畸变弧线,并在此弧线上进行采样...根据上面公式计算椭圆中心 ,长长度 大小。 重复上述步骤,继续采样至少 弧线,计算出 值。 对上述求取各 , 求平均值,获取较准确中心于半径值。 5. 双经度畸变矫正 ?...由图3(c)可知, 点竖直方向 为 与 夹角, 点水平方向经度 为 与 夹角,因此可得: 继续进行化简,则: 此外, 根据球面特征以及角度与坐标之间关系, 可建立角度..., y0 = src_w//2, src_h//2 for dst_y in range(0, R): theta = Pi - (Pi/R)*dst_y temp_theta

    1.8K20

    双系统数控机床D:驱动器连接原理总结

    1 半闭环控制系统原理 对于半闭环系统,上位机参与对电机闭环控制。即上位机只需要发送位置指令给驱动器。...由此可知,对于驱动器和上位机之间反馈信号并不是必须要连接信号线。但是对于数控系统控制工作台运动只是一方面,系统还需要对数控加工进行监控并在误差时及时报警。...例如对于报警清除输入信号,其是当驱动器出现报警时,确定报警已经排除后,上位机可利用该信号在不断电情况下,清除某些故障报警,从而使位置误差清零,驱动器复位返回运行状态。...当系统上电后,对于驱动器来说,完成上电初始化后,可以正常运行时,其输出信号SRV-RDY会给上位机一个低电平(0V),这样数控系统会由其输入输出口Y0.2(伺服运行允许)给驱动器使能信号引脚29脚...信号传递主要需要形成电流回路,为此有必要将供电电源24VG端连结到一起,如图,为了使CNC伺服伺服允许Y0.2信号可以控制伺服使能接通与断开,必须使数控系统NPN输出端所提供24VG信号连接到直流电源

    2K8360

    模型评估

    然而,在实际应用,新样本是未知,所以只能使训练误差尽量小。...所以,为了得到泛化误差模型,在构建机器模型时,通常将数据集拆分为相互独立训练数据集、验证数据集和测试数据集等,而在训练过程中使用验证数据集来评估模型并据此更新超参数,训练结束后使用测试数据集评估训练好最终模型性能...模型比较: 一次训练过程模型比较。 多次训练模型比较。 不同算法模型比较。 2 评估指标的局限性 在模型评估过程,分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不同指标进行评估。...由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线上方(如果不是的话,只要把模型预测概率反转成1−p就可以得到一个更好分类器),所以AUC取值一般在0.5~1之间。...模型在95%时间区间内预测误差都小于1%,取得了相当不错预测结果。那么,造成RMSE指标居高不下最可能原因是什么?--离群点。 解决办法?可以三个角度来思考。

    1.2K30

    5000个matlab常见问题锦集雄关路(001)

    右键快捷方式,选择属性,并在 Start in 设置启动时工作路径。 需要注意是,上述三种方法互有冲突,因此仅建议通过一种方式进行设置。 2、如何在新版本 MATLAB 绘制多边形?...在旧版本,一般用 impoly 函数绘制多边形,在新版本(R2018b之后)可以用 drawpolygon roi = drawpolygon('Color','r'); 3、如何改变坐标刻度线与文字颜色...使用字符向量元胞数组指定标签。如果希望显示刻度标签,请指定空元胞数组{}。若要在标签包含特殊字符或希腊字母,请使用 Tex 标记, \pi。...如果您 MATLAB 搜索路径有问题,请运行以下 MATLAB 命令, 然后重新启动 MATLAB。 9、MATLAB ,如何在一组子图上插入标题?...如果图形存储在文件 example.fig,则使用 openfig 函数打开图形文件。将 Figure 对象分配给变量fig。

    4.8K10

    超全!40000字 Matplotlib 实战

    使用这些参数你可以很容易个性化调整误差样式。...除了上面介绍参数,你还可以指定水平方向误差(xerr),单边误差和其他很多参数。参阅plt.errorbar帮助文档获得更多信息。 连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差。...当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差,但是事实上我们希望在图标上绘制 1000 个点误差。...对于其他情况,例如某种正负分布数据集,双色颜色RdBu(Red-Blue)会很常用。...注意上图中我们去除了 x 标签(但是保留了刻度或网格线),y 刻度和标签都被去除了。图表没有刻度和标签在很多情况下很有用,例如,当你希望展示一个图像网格。

    7.9K30

    【独家】手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    在这个公式,斜率(slope)a表示每增加一个单位x,直接会上升高度;变量b表示X=0时y值,它称为截距,因为它指定了直线穿过y位置。 回归方程使用类似于斜截式形式对数据建立模型。...Y=aX + b a就是斜率,b就是y截距。简单而言,线性回归就是一系列技术用于找出拟合一系列数据点直线。这也可以被认为是数据之中反推出一个公式。...在同一个实验不同样例集合,我们会得到一个不同数据集,很有可能一不同直线,并且几乎可以肯定一个不同误差。我们所用误差平方值是一个非常常用误差形式,它就是“方差”。...另一方面,对于age和bmi,局部回归光滑是一倾斜逐步上升线,这表明BMI会随着年龄(age)增长而增加,相关系数矩阵我们也可推断出该结论。...第3步——基于数据训练模型 用R对数据拟合一个线性回归模型时,可以使用lm()函数。该函数包含在stats添加包,当安装R时,该包已经被默认安装并在R启动时自动加载好。

    13.9K121
    领券