使用“adjust”平滑密度图
adjust是一种用于平滑密度图的数据分析技术。通过调整密度图的参数，可以改变其形状和平滑程度，使得图表更加易于理解和解释。adjust可以根据数据的分布情况进行自适应调整，以提高可视化效果和数据呈现的准确性。
优势：
- 提供更准确的数据可视化：adjust技术可以根据数据的分布情况自动调整密度图的参数，使得数据呈现更加准确和可信。
- 增强可解释性：通过调整参数，可以平滑密度图，减少噪声和异常值的影响，使得数据分布更加清晰可辨，增强了对数据的解释性。
- 可定制性强：adjust可以根据用户需求自定义参数，根据具体情况调整密度图的平滑程度和形状，提供更灵活的数据展示方式。
应用场景：
- 数据分析与可视化：adjust可以用于各类数据分析场景，如统计学、金融分析、市场研究等，提供更准确和直观的数据可视化。
- 模式识别与异常检测：通过调整密度图的参数，可以更好地发现数据的分布模式和异常点，用于模式识别和异常检测。
- 数据挖掘与机器学习：在数据挖掘和机器学习领域，adjust可用于特征工程、数据预处理等环节，提高数据的质量和挖掘效果。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，以下是与数据分析和可视化相关的产品推荐：
- 腾讯云数据湖分析（Tencent Cloud Data Lake Analytics）：腾讯云的大数据分析平台，提供强大的数据处理和分析能力，可支持调整密度图等数据可视化需求。详情请参考：数据湖分析产品介绍
- 腾讯云数据可视化（Tencent Cloud Data Visualization）：提供了丰富的数据可视化工具和图表库，可满足各类数据可视化需求，包括平滑密度图的绘制。详情请参考：数据可视化产品介绍
请注意，以上产品仅为腾讯云提供的示例，其他云计算品牌商也会提供类似的数据分析和可视化产品和服务。
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1回答
我为我的数据的不同子集绘制了两幅图：
数据>0的一个核估计图
数据== 0的一个直方图(实际上只有一个bin)
我想用ggplot2把它结合在一起。
问题是，这个ggplot继续绘制我的内核的整个x轴的线。
values <- c(25.222222, 6.000000, 2.057143, 0.000000, 2.142857, 0.000000, 73.666667,
4.081081, 43.133333, 18.937500, 60.822222, 23.379310, 54.954412, 8.492308,
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
我有一个简单的数据框，里面有很多条目。我想画一个分布图的密度图。
快速数据帧摘要：
summary(rr_stats)
rr
Min. : 1.00
1st Qu.:17.00
Median :20.00
Mean :20.33
3rd Qu.:23.00
Max. :96.00
我的df中的前20个条目：
rr_stats[1:20,1]
[1] 30 28 29 32 32 33 28 25 35 24 28 22 30 26 22 26 23 25 23 23
当我绘制这个df时，密度图看起来很奇怪：
ggplot(rr_stats, a
浏览 3提问于2014-10-16得票数 0
1回答
我正在绘制相同的密度图使用基绘图系统和ggplot2。基绘图系统中的密度图具有平滑的尾部：
d = density(iris$Sepal.Length)
plot(d)
ggplot2中的密度图有短尾：
library(ggplot2)
ggplot( iris, aes(x=Sepal.Length)) + geom_density()
有没有办法强迫ggplot2绘制类似于基础绘图系统的密度图(有平滑的尾巴)？
浏览 1提问于2020-04-08得票数 2
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我绘制了一幅火山图，但底层数据有空白，即柱状图数据如下：
当我绘制火山图时，它看起来有点傻：
是否有可能将平滑的阴影应用于阴影区域以熨平带肋的功能；当然，它必须已经具有与其相关的平滑性，否则每次阴影将下降到0？
代码：
ggplot(fly2[fly2$Region == "different",], aes(x = Probability)) +
stat_density(aes(ymax = ..density.., ymin = -..density..),
fill = "grey50", colour = "grey5
浏览 2提问于2014-04-18得票数 2
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2回答
我在R中画了一个密度图，我想去掉锯齿图案，使它完全光滑。它出现锯齿的原因是因为x$PLCO2 2的值都是整数。但出于美学的原因，我想把情节打平。知道怎么做吗？
plot(density(x$PLCO2))
浏览 3提问于2015-03-04得票数 3
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我有一个向量
v = [..., -10, -10, -10, ..., 1, 2, 5, 6, 7, 9, ...]
geom_density以平滑的方式绘制这个向量的直方图，就像一个密度函数！
如何利用auc，曲线下的面积，库MESS的函数，在给定的区间内计算该向量的密度图的曲线下面积，比如说(-1, 3)。
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
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假设我有这个数据帧df
structure(list(max.diff = c(6.02, 7.56, 7.79, 7.43, 7.21, 7.65,
8.1, 7.35, 7.57, 9.09, 6.21, 8.2, 6.82, 7.18, 7.78, 8.27, 6.85,
6.72, 6.67, 6.99, 7.32, 6.59, 6.86, 6.02, 8.5, 7.25, 5.18, 8.85,
5.44, 6.44, 7.85, 6.25, 9.06, 8.19, 5.08, 6.26, 8.92, 6.83, 6.5,
7.55, 7.31, 5.83, 5.55, 4.
浏览 1提问于2017-10-13得票数 4
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1回答
我从一些使用Python的数据中得到了下面的图：
示例数据可能如下所示：
339
305
276
248
263
424
451
438
410
399
399
398
.
.
.
我要做的是得到所有峰值的指数。请注意，我只想要最大的峰值。我目前正在做的是平滑数据，用高斯平滑去除半峰和凹槽，得到平滑的曲线，并求出这些曲线的最大值的指数。它有效，但它不是一个非常干净的解决方案。
我想知道是否有一种更好的方法来使用某些聚类方法，例如kmeans？有人能帮我找个解决办法吗？
浏览 3提问于2014-01-17得票数 0
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2回答
我正在尝试覆盖以整数刻度(1-7)表示的结果变量的密度图。现在我使用的是： ggplot(dface, aes(Current.Mood, fill = NewCode))+ geom_density(alpha = 0.1) 这让我明白了： ? 出于一些我不明白的原因，ggplot在整数值之间放置了谷子(如下图所示)。有人知道我怎样才能让这个图平滑这些值吗？ 有没有人知道我怎么解决这些问题？他们让情节变得非常难以解释，并且没有真正反映出我的数据中发生了什么。
浏览 207提问于2021-08-13得票数 0
嗨，我的密度图显示当只有几个点时，点之间的条纹/倾角，请看下面的图片：
# show fringes
test = as.data.frame( sample(0:5,1000,replace=T) )
colnames(test) = c('mon')
ggplot(test, aes(x=mon)) + geom_density(binwidth=1, size=1)
# normal
test = as.data.frame( sample(0:20,1000,replace=T) )
colnames(test) = c('mon')
g
浏览 0提问于2014-10-24得票数 0
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1回答
我有一个数据集，其中x代表一年中的一天(比如生日)，我想要创建这方面的密度图。此外，由于我有一些分组信息(例如男孩或女孩)，所以我希望使用ggplot2的功能来绘制密度图。
一开始很简单：
require(ggplot2); require(dplyr)
bdays <- data.frame(gender = sample(c('M', 'F'), 100, replace = T), bday = sample(1:365, 100, replace = T))
bdays %>% ggplot(aes(x = bday)) + geom_den
浏览 2提问于2016-03-28得票数 5
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我已经梳理了这里的几个问题，我似乎不能弄清楚我的密度图发生了什么。
我有一套属于不同文化的放射性碳测年。我需要通过时间显示日期的频率，但要按文化区分日期。堆叠的直方图可以完成这项工作(图1)，但通常不鼓励使用它们，所以这是不可能的，但我想要比频率图更平滑的图(图2)。
图1:直方图
图2:频率图
当我制作一个由培养物着色的密度图(图3)时，培养物在y轴上的相对分布与它们的计数有很大的不同。例如，在密度图中，蓝色的密度曲线远远高于紫色的密度曲线；然而，在直方图中，我们可以看到有更多的日期归因于紫色组。
图3:密度图
我的代码是不是做错了什么(见下文)？或者，也许我需
浏览 2提问于2018-06-26得票数 1
我已经把比较A组和B组分数的小提琴情节叠加到了调查的某一特定部分，每个部分都是小部分。分数是离散的1-7值.在这些小提琴的情节中，平滑的效果和预期的一样。在另一组中，一个组或另一个组在离散分数之间看起来非常“波浪”(如下图所示)。
我认为问题可能是群体规模的不同，但这样的话，“波纹”就会出现在所有的区域图中。
而且，这也不能解释为什么地块“下降”，尽管是离散的1-7值。
当我添加adjust参数时，它会过度平滑已经平滑的部分，因此并不是很理想。
我用这段代码来创建情节
create_violin_across_groups_by_section <- function(data, tes
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
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我想创建变量的概率密度函数的3D图。我有一个维度为189x10000的矩阵，其中行对应于时间，列是模拟的结果。有人能帮我创建一个随时间变化的密度图吗？我希望我的图看起来像这样：
A = [1:185]'; % substitute for date vector
K = linspace( -20, 20, 100);
f = zeros(185,100);
xi = zeros(185,100);
r = normrnd(0,1,[185,10000]);
for i=1:185
[f(i,:),xi(i,:
浏览 0提问于2020-07-03得票数 5
1回答
我想创建一个既显示真实数据又显示数据平滑版本的图。现在，我使用以下脚本：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# DataFrame of 321 values
df = pd.read_csv('data.csv')
r = df.rolling(window=10, center=True, on='Value').mean()
fig = plt.figure()
ax = df['Value'].plot(style='--', c='b
浏览 4提问于2017-04-28得票数 1
4回答
什么是“点图”直方图的ggplot2等价物？使用堆叠点而不是条形图？与R中的解决方案类似：
在ggplot2中可以做到这一点吗？理想情况下，这些点显示为堆栈，并且有一条模糊的线显示平滑后的线“适合”这些点(这将形成一个直方图形状)。
浏览 2提问于2013-04-25得票数 4
我试图向我的老板解释小提琴图表，我想使用geom_freqpoly，这样我就可以说“小提琴图表只是一个侧面翻转并镜像的柱状图”：
library(ggplot2)
df = structure(list(calc = c(0.833333333333333, 1.16666666666667, 1.66666666666667, 1.16666666666667, 1.5, 1.33333333333333, 1.33333333333333, 1.5, 0.833333333333333, 1.83333333333333, 1, 1, 1.5, 1.66666666666667, 1, 1
浏览 0提问于2017-05-29得票数 0
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我有一个大型的表单数据集(X1，Y1，Z1，VALUE1)，(X2，Y2，Z2，VALUE2).点的几何形状是圆柱体的表面，而有许多离散点，它们远不是一个完整的网格。
我想要创建一个基本的图形，其中每个点都根据其值的高低得到颜色的强度(如热图)，然后在一定程度上平滑这些颜色，以创建一个有凝聚力的表面，而不是离散的点。
我目前正在使用matplotlib，但是，如果有必要，我也会使用其他库。
我研究过表面图和三面图，但似乎都没有做我想做的事情(尽管plot_trisurf()的文档有点混乱，所以可能仍然有可能)。我也看过这篇文章：。
虽然设置基本相同，但我希望有一个更有凝聚力的表面图，而不是一个
浏览 1提问于2018-07-09得票数 2
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我试着用下面的函数绘制一个密度图。然而，它并没有达到我想要的效果...我想知道是否有一种方法可以使绘图的左右边缘平滑到基线(这样它的左右边缘就不再有正方形边缘)。
fig1<-ggplot(data=mtcars, aes(x=mpg, fill=as.factor(am))) +
geom_density(aes(y=..density..), poisition = "identity", color = "black", alpha = 0.5) +
geom_rug(aes(colour = as.factor(am)))
浏览 0提问于2014-07-27得票数 0
我正在绘制横跨经纬度坐标网格的实体的存在/不存在。我想将其从1/0点地图转换为在给定半径范围内为每个点提供密度的东西。我想，将其概念化的一种方式是空间平滑问题。有没有人有关于如何在Python/Geopandas中有效地做到这一点的建议？提前谢谢你！
浏览 0提问于2019-01-30得票数 0
1回答
使用经典的菱形数据集，可以使用adjust来平滑绘图。为什么这对我的数据集不起作用？adjust被忽略。 library(tidyverse)
df <- structure(list(year = c(1971, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971,
1971, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971
), age_group = structure(2:19, .Label = c("All ages
浏览 24提问于2019-10-05得票数 1
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1回答
realdata =
模拟=
使用bandwidth=1.5绘制的此数据的密度图给出了以下图：
prealdata = scan("realdata.txt")
simulation = scan("simulation.txt")
plot(density(log10(realdata), bw=1.5))
lines(density(log10(simulation), bw=1.5), lty=2)
但是使用ggplot2绘制相同的数据，带宽参数(调整)的工作方式似乎不同。为什么？
vec1 = data.frame(x=log10(real
浏览 5提问于2014-07-27得票数 6
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1回答
可复制的数据：
## NASA space shuttle o-ring failures
fail <- factor(c(2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1,
1, 2, 1, 1, 1, 1, 1),
levels = 1:2, labels = c("no", "yes"))
temperature <- c(53, 57, 58, 63, 66, 67, 67, 67, 68, 69, 70, 70,
浏览 6提问于2022-05-09得票数 0
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我正在使用ggplot2有一些带有图例的密度图，但我不能将图例添加到我的最终结果中。
m <- ggplot(chickwts, aes(x = weight))
m + geom_density(kernel = "gaussian", adjust = .3, colour="green", size=1)+
geom_density(kernel = "gaussian", adjust = 1, colour="red", size=1)+
geom_density(kernel = "gaussia
浏览 2提问于2013-10-04得票数 0
2回答
如何在r中平滑ecdf图
、、、
我有一个带有df变量的5，
股长(df，15)
junc N1.ir N2.ir W1.ir W2.ir W3.ir
1 pos$chr1:3197398 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2 pos$chr1:3207049 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
3 pos$chr1:3411982 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
4 po
浏览 1提问于2018-01-04得票数 4
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1回答
非常新的R和我试图绘制一个“平滑的”热图，为每个屏幕像素点击。这些数据以下列格式提供：
x1, y1, count1
x2, y2, count2
x3, y3, count3
...
其中countN是用户单击像素xN, yN的次数。到目前为止，我发现的最顺利的事情是使用kde2d进行内核密度估计，但是当我像kde2d(data[,1], data[,2])一样使用它时，它丢弃了count数。
我该如何考虑这个数字？如果所有方法只需2个坐标即可构建热图，如何将3列数组展开为2列数组，以便
1, 1, 2
2, 3, 1
变成了
1, 1
1, 1
2, 3
浏览 4提问于2015-01-24得票数 2
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我正在将我的一些R文件翻译成Python，我在使用Python中的Epanechnikov内核设置KDE图的带宽时遇到了一些问题。
我尝试使用函数seaborn.kdeplot()和statsmodels.nonparametric.kde.kdensity()，但始终没有得到正确的结果。
到目前为止，我还没有找到Python中带宽是如何缩放或标准化的模式。此外，如果我使用高斯内核，R和Python中的曲线图是相同的。因此，也许Epanechnikov内核的计算方式不同？
我使用以下代码在Python中创建KDE图：
import seaborn as sns
sns.kdeplot(y,ke
浏览 21提问于2019-03-27得票数 0
我做了一个概率DataFrame df，按value排序
value prob
0 -31 0.002597
1 -23 0.005195
2 -22 0.005195
3 -21 0.002597
4 -20 0.002597
5 -18 0.005195
6 -15 0.002597
...
39 19 0.007792
40 21 0.002597
41 22 0.005195
42 23 0.002597
43 25 0.00259
浏览 4提问于2019-11-22得票数 1
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我的目标是在同一个变量的同一幅图中画出两个不同的密度。我想这样做，因为在回归间断设计中显示强制变量(此处z)的鲁棒性是常见的。在下面的代码中，我让它正常工作，但是我不希望在截止点之前绘制密度(这里是0)，如果键是“上面”的，反之亦然。另外，图不应该仅仅因为平滑而被隐藏。它应该开始计算密度，直到(或开始)截止。
library(ggplot2)
x <- rnorm(1000, mean = 0)
y <- rnorm(500, mean = 2)
z <- append(x,y)
d <- tibble(value = z, key = ifelse(z <=
浏览 1提问于2022-04-02得票数 0
我有两个数据集，一个是建模(人工)数据，另一个是观测数据。它们的统计分布略有不同，我想强制建模数据在数据传播中与观察到的数据分布相匹配。换句话说，我需要模型化的数据来更好地表示观察数据的尾部。下面是一个例子。
model <- c(37.50,46.79,48.30,46.04,43.40,39.25,38.49,49.51,40.38,36.98,40.00,
38.49,37.74,47.92,44.53,44.91,44.91,40.00,41.51,47.92,36.98,43.40,
42.26,41.89,38.87,43.02,39.25,40.38,42.64,36.98
浏览 8提问于2016-08-26得票数 1
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我的理解是，密度曲线下的面积定义为1，否则它实际上不是密度。
我正在编写代码来创建一个GMM (高斯混合模型)，其中包含了一些约束，并希望将输出与密度模型进行比较。我正在处理很多组件的数据，其中一些组件的标准差非常小。默认的density()函数看起来有点过分平滑了我的经验数据的密度，所以我决定降低带宽。density()包含一个参数，“调整器”，文档状态是密度()中内核带宽的系数。我将值降到0.1，然后继续构建建模代码。到了测试该模型的时候，它看上去似乎没有达到数据的峰值。在我的代码中查找bug(经过几个小时的检查和修复后没有明显的bug)并重写算法并得到相同的结果之后，我测试了我生成的
浏览 0提问于2018-10-31得票数 1
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就所知，海运是通过使用来工作的。
然而，在使用seaborn和gaussian_kde绘图时，我得到了两个不同的发行版，尽管使用了相同的bandwidth大小。
在上面的图片中，如果数据直接输入到gaussian_kde中，则左边是分布。如果数据输入seaborn kdeplot，则正确的绘图是数据的分布。
另外，给定边界的曲线下面积在这两种绘制分布的方法之间并不相似。
auc使用gaussian_kde : 47.7，auc使用海运: 49.5
我可以知道是什么原因造成了这种差异吗?是否有一种方法来标准化输出，而不管使用什么方法(例如，seaborn或gaussian_kd
浏览 8提问于2021-03-12得票数 0
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1回答
我有一个44kbps的音频文件，它有几个小时的录音。我想用类似于matplotlib (或Julia中的GR )的东西查看图(图)中的原始波形，然后将图保存到磁盘。目前，这需要相当多的时间，并希望减少该时间。
有哪些常见的策略可以做到这一点？在减少图中点数的方法上，有没有什么特殊的情况需要考虑？我预计将需要对时间点进行某种类型的子采样，并使用一些插值或平滑。(Python或Julia解决方案将是理想的，但其他语言，如R或MATLAB也很相似，足以理解这种方法。)
浏览 0提问于2019-11-02得票数 0
1回答
我正在尝试使用R包ggplot2绘制和比较0和1之间的两组十进制数。当我在qplot中使用geom=" density“绘图时，我注意到密度曲线超过了1.0。我希望有一个不超过集合的值范围的数据的密度图，即所有面积保持在0到1之间。
有没有可能在0和1之间绘制密度图，而不超过1或0？如果是这样的话，我将如何实现这一点？我需要两个图的面积在0和1之间相等，这是数据的范围。这是我用来生成图的代码。
右图：qplot(precision,data = compare, fill=factor(dataset),binwidth = .05,geom="density", al
浏览 2提问于2011-06-20得票数 2
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1回答
我正在创建的替换直方图:1，2，或3次随着时间的推移。因此，每个直方图都显示了给定分钟内的子列数，并给出了次数。直方图对我来说是有意义的，因为在大多数情况下，它们是平滑的(我使用了1分钟的垃圾箱宽度)。没有什么东西看上去太平常了。然而，当我覆盖一个密度图时，左边的尾巴会膨胀，我无法确定其中一个图的原因。
数据集是由从分钟1到最长时间不等的substitions。然后，我把这个数据集切成两半，只看45分钟后潜艇的制作情况。我没有将这些数据折叠回去，我试图创建一个可复制的示例，但无法给出数据。
用于在R中创建的代码
## Filter out subs that are not in the se
浏览 1提问于2019-04-10得票数 0
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我想用ggplots2创建一个由可变列和计数列组成的矩阵的密度图。
a<-as.data.frame(matrix( c(1:10,sample(c(200:300),size=10)), ncol=2,nrow=10))
对于直方图，我只需使用stat=identity
ggplot(a,aes(x=V1,y=V2))+geom_bar(stat="identity")
我想要的是能够使用V2值作为计数来计算跨V1的密度。我可以对我的数据进行规范化和平滑处理，但我想知道是否存在直接使用geom_density或stat_density或类似的东西。索尼克斯！
浏览 1提问于2016-03-15得票数 1
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我试图在直方图的顶部得到一条曲线；然而，不知何故，曲线从y=0开始，x以某个负值开始，但它需要从频率最高的x=0开始。
以下是data的值
[1] 0.41645505 0.17807010 0.04401494 0.00000000 0.53424325 0.00000000 0.78833026 0.14429310 0.00000000 0.35345068 0.00000000 0.00000000
[13] 0.03157549 0.00000000 0.00000000 0.83979615 0.15510495 0.00000000 0.00000000 0.38146542
浏览 2提问于2019-07-07得票数 0
1回答
我有“长”格式的数据框架，其中包含两列:第一列，第二栏，第二栏，男性-1/女性- 2。我写了一些代码来生成整个数据集的直方图(代码如下)。
ggplot(kz6, aes(x = values)) +
geom_histogram()
然而，我也想在直方图上添加一个密度，以强调性别之间的差异，即我希望合并三个图:整个数据集的直方图，以及每个性别的两个密度图。我试着使用一些示例(、、、)，但它仍然不起作用。密度代码只起作用，而hist +密度的组合则不起作用。
density <- ggplot(kz6, aes(x = x, fill = factor(sex))) +
ge
浏览 2提问于2020-02-28得票数 1
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根据这些文档，microbenchmark:::autoplot“使用ggplot2生成一个更清晰的微基准时间图。”
凉爽的!让我们试试下面的示例代码：
library("ggplot2")
tm <- microbenchmark(rchisq(100, 0),
rchisq(100, 1),
rchisq(100, 2),
rchisq(100, 3),
rchisq(100, 5), times=10
浏览 3提问于2014-06-27得票数 20
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我有在ggplot2中创建的直方图，我想将其与相同数据的密度线重叠。重要的是，我不想将直方图转换为密度值，而是希望在y轴上保持N(数字)。有没有办法在不变换直方图的情况下重叠直方图和密度图，而是放大密度曲线？ 此数据的直方图： ? 相同数据的初始密度图： ? 所需的叠加，但密度在Y轴上，而不是计数： ?
浏览 29提问于2019-10-08得票数 2
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我意识到有几个帖子是为人们询问如何将两个直方图并排绘制在一起(就像在一个图中，条形图彼此相邻)并在R中重叠，以及如何对数据进行标准化。按照我找到的建议，我可以执行其中一个操作，但不能同时执行两个操作。
这是设置。我有两个不同长度的数据帧，并希望将每个df中对象的体积绘制为直方图。例如，数据帧1中有多少介于.1 -.2um^3之间，并与数据帧2中有多少介于.1和.2之间进行比较，以此类推。叠加或并排将是很好的这样做。
由于一个数据帧中的测量值比另一个数据帧中的测量值多，显然我必须进行标准化，所以我使用：
read.csv(ctl)
read.csv(exp)
h1=hist(ctl$Volume
浏览 1提问于2015-03-27得票数 10
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下面的示例图生成了一个关于
In regularize.values(x, y, ties, missing(ties), na.rm = na.rm) :
collapsing to unique 'x' values
我不明白这在我的例子中意味着什么。
它必须与5相关，因为当将5替换为4或1时，警告将消失。
df <- data.frame(x = 1, y = c(0, 0.25, 0.5, 0.75, 5))
ggplot2::ggplot(df, ggplot2::aes(x = x, y = y)) +
ggplot2::geom_violin(d
浏览 3提问于2021-04-28得票数 3
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在gnuplot中内插图
、、、
我正在尝试使用以下命令在gnu plot中绘制图形
plot 'temp.txt' using 1:3 title 'humidity' with lines smooth csplines,
'temp.txt' using 1:2 title'temprature' with lines smooth splines
但是，正如您在图像中看到的，曲线并不够平滑
我希望通过对现有数据进行插值，使曲线更加平滑。
浏览 7提问于2016-08-11得票数 0
我可以用以下命令生成1D数据的密度图：
qplot(mydatapoints, geom='density')
我也见过许多热图网格的例子，但这些更类似于1D数据的直方图，因为数据进入离散的桶中，而不是显示平滑的曲线。
我可以绘制类似于1D密度的东西，但对于2D数据，用(比如说)色调/饱和度/亮度之类的东西来表示密度吗？
浏览 0提问于2011-08-16得票数 22
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所以基本上，我有一些数据，我需要找到一种方法来平滑它(这样从它产生的线是平滑的，而不是紧张)。现在绘制出数据时，如下所示：
我想让它看起来像这样：
我试着用 numpy方法得到这条线的方程，但是它对我没有用，因为图形重复(有多个读数，所以图形上升，饱和，然后下降，然后重复多次)，所以没有真正的方程可以表示这一点。
我也尝试过，但由于与上面相同的原因，它没有工作。
图的定义如下：
gx = [] #x is already taken so gx -> graphx
gy = [] #same as above
#Put in data
#Get nice data #[t
浏览 4提问于2019-11-07得票数 1
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获取数据的概率密度
、、、、
我需要分析一些有关DSL线路的互联网会话的数据。我想看看会话持续时间是如何分布的。我想一个简单的方法是从所有会话持续时间的概率密度图开始。
我已经将数据加载到R中并使用了density()函数。所以，它是这样的
plot(density(data$duration), type = "l", col = "blue", main = "Density Plot of Duration",
xlab = "duration(h)", ylab = "probability density")
我是R和这种分
浏览 3提问于2010-11-18得票数 9
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我有一个问题，关于使用ggplot的密度图。为了明确我的问题，我创建了以下示例数据：
DT2 <- data.table(Rating = c(1:19),
Nndef = c(50, 30, 70, 70, 60, 40, 60, 30, 30, 10,
5, 3, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0))
现在我要绘制每个等级类别的Nndefs数量的密度图。在我这样做之前，我会根据Nndefs的数量复制每一行，这样每个等级都会发生Nndef次数。
DT2 <- DT2[rep(1:.N,Nndef)]
现在，
浏览 1提问于2015-08-15得票数 3
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更传统的蛇游戏中，每一段都取代了前一段的位置。问题是，我正在编写一个“平滑”的蛇游戏，因为头部在每一帧中以分钟的数量移动。
以前，我的turningPoint是在头部移动时创建的。当前面的每个线段命中该点时，它们会转向存储在turningPoint中的方向。这样做的问题是，我必须不断地为每个turningPoint的每个段绑定，因为移动不是完全平滑的，所以存在累积的错误(总是有机会段完全错过了点并且没有转向)，并且段不是“连接”的，而是许多碰巧彼此相邻移动的对象。
我的问题是:我该如何编写一条能够正确有效地转弯的平滑蛇呢？
浏览 0提问于2012-01-27得票数 0
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原始问题
我想平滑我的解释变量，类似于车辆的速度数据，然后使用这个平滑的值。我找了很多东西，没有找到任何直接的答案。
我知道如何计算核密度估计(density()或KernSmooth::bkde())，但我不知道如何计算平滑的速度值。
重新编辑的问题
多亏了“浙江李”，我才能更好地解释我拥有的东西和我想做的事情。因此，我重新编辑了我的问题如下。
我在一段时间内对车辆进行了一些速度测量，存储为数据帧vehicle。
t speed
1 0 0.0000000
2 1 0.0000000
3 2 0.00000
浏览 4提问于2016-06-21得票数 8
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我有三组数据(df$A，df$B，df$C)，我想绘制它们的密度图(每个值的频率)。我知道我可以使用plot(density(df$A))来实现它。 但是，我想将三个密度图放在一个图中，并让df$B和df$C的密度图作为df$A密度图的置信区间带。也就是说，df$B和df$C的密度图最好是较浅的颜色或甚至是虚线。
浏览 22提问于2021-06-18得票数 1
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