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

gap.plot (x轴损坏):如何添加带箭头的错误条()?有可能吗?

gap.plot (x轴损坏)是一个用于绘制带有x轴损坏的图表的函数。在绘制这样的图表时,有时候我们需要在损坏的x轴上添加带箭头的错误条来表示数据的不确定性。

要添加带箭头的错误条,我们可以使用R语言中的ggplot2包中的geom_errorbar()函数。该函数可以在图表中添加错误条,并且可以通过参数控制错误条的样式和箭头的属性。

下面是一个示例代码,展示了如何使用ggplot2包中的geom_errorbar()函数来添加带箭头的错误条:

代码语言:R
复制
library(ggplot2)

# 创建一个数据框
data <- data.frame(
  x = c(1, 2, 3, 4, 5),
  y = c(10, 8, 6, 4, 2),
  ymin = c(9, 7, 5, 3, 1),
  ymax = c(11, 9, 7, 5, 3)
)

# 创建一个基础图表
plot <- ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  geom_line()

# 添加带箭头的错误条
plot <- plot +
  geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax),
                width = 0.2,  # 错误条的宽度
                size = 0.5,   # 错误条的大小
                arrow = arrow(length = unit(0.5, "cm")))  # 箭头的属性

# 显示图表
print(plot)

在上面的代码中,我们首先创建了一个数据框,其中包含了x轴和y轴的数据,以及错误条的上下限。然后,我们使用ggplot2包创建了一个基础图表,并使用geom_point()和geom_line()函数添加了散点和线条。接下来,我们使用geom_errorbar()函数添加了带箭头的错误条,通过设置width、size和arrow参数来控制错误条和箭头的属性。最后,我们使用print()函数显示了图表。

通过使用上述代码,我们可以在gap.plot (x轴损坏)中添加带箭头的错误条,以增加数据的可视化效果和不确定性的表示。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

CNC加工中心常见15种故障诊断与对策

一、 手轮故障 原因: 1.手轮轴选择开关接触不良 2.手轮倍率选择开关接触不良 3.手轮脉冲发生盘损坏 4.手轮连接线折断 二、X Y Z 及主轴箱体故障 原因: 1.Y Z 防护罩变形损坏 2....Y Z 传动轴承损坏 3.服参数与机械特性不匹配。...切削油泵电机 向相反 四、加工故障 原因: 1.X Y Z 反向间隙补偿不正确 2.X Y Z 向主镶松动 3.X Y Z 轴承有损坏 4 机身机械几何精度偏差 5.主轴轴向及径向窜动 6.系统伺服参数及加工参数调整不当...3.松刀按钮PLC 输入地址点烧坏或者无信号源(+24V) 4.松刀继电 不动作 5.松刀电磁阀损坏 6.打刀量不足 7.打刀缸油杯缺油 8.打刀缸故障 九、三运转时声音异常 原因: 1.轴承故障...Y、Z及主轴箱体故障原因可能是防护罩变形导致,这时就要及时更换防护罩,恢复正常使用。

2.4K30
  • 画了1000次折线图后,我总结出一个套路……

    在我们从事数据分析工作中,折线图是最常用图形之一。 一位资深数据分析师,画折线图次数应该有超过 1000 次了。 说起折线图,很多人都觉得非常简单,不就是一些点连成线?...真的就这么简单? 想一想:在普通折线图中,如何自动地添加一代表平均值横线?如何添加一箭头趋势线?如何快速地标注最大值和最小值?如何标注特殊事件?如何对折线图进行数据分析?...在折线图中,代表平均值横线,以及一箭头趋势线,它们有助于对数据整体趋势把握。...y2, ls='--', color=color2, label='7 天移动平均') # 绘制箭头 plt.annotate('', xy=(x[-1:], y2[-1:]),...(fontsize=12) # 设置 y 刻度范围 ax.set_ylim(0, y.max()+5) # 设置图表标题 _ = ax.set_title('2019年9月每日销量变化趋势',

    2.4K21

    18个月自学AI,2年写就三万字长文,过来人教你如何掌握这几个AI基础概念

    红色碗并非在空间中漂移,它位于白色网格之上,该网格具备 X 和 Y 。 还记得上图介绍全局最小值时所用图像?黄色碗位于桌面上。同理,红色碗位于白色网格上。...回忆一下,红色碗表面上每一个红点表示网络使用特定问题组合和权重组合进行一次试验,那么网络如何执行试验呢?它使用 X 和 Y 在白色网格上定一个位置,表示特定问题组合。...举例来说,如果网络第一次预测为 0.5,即该顾客 50% 可能性购买过这款猫砂,1 减去 50% 所得数字表示误差,黄色箭头就用于衡量该误差。...以下是 4x3 layer0 矩阵第一列: [1] [0] [0] [1] 现在注意,线(突触)将 l0 中「你?」这个神经元与 l1 四个神经元连接起来。...如何调整 16 个不断变化保龄球瓶取决于某个瓶子多大变化。 不过我一个更好类比:蝴蝶。 5.3 定义链式法则:它像蝴蝶效应 还记得我们试图解决问题

    1.7K10

    抓住主要信息,线性降维技术——PCA

    ; 可见,并不是信息越多越好,维度越多,确实可能带来更多信息,但是在实际商业应用建模时,首先问一下自己:这些信息都是对我们建模分析、需求有用信息,有没有噪点?...、差异最多,所以叫第一主成分; 既然第一主成分,那第二主成分呢,也就是次之能够解释数据信息直线,与第一主成分垂直即可(才能保证不相关),即图1上蓝色直线,这里直线箭头方向并不重要,若是箭头大致朝向跟原来直角坐标保持一致的话...,那也有的教材会直接理解为,数据保持不动,将原来直角坐标旋转到所画红色和蓝色线上重合,这样x就是能够最大化解释数据变异,即第一主成分,y就是第二主成分。...那能找出第三主成分,即我能找出第三直线,跟其他两互相垂直,在这里是没有的,因为只有两个维度,实际上,原数据有多少个维度,那么就有几个主成分。...对 对u进行求导,让导函数等于0,可以得到: ,该公式就是线性代数里矩阵特征值分解,线性代数其中用一定理: A为n*n矩阵,x为非零向量,若存在数 使得 成立,那么称 为A特征值,x称为对应与

    53420

    列线图增加彩色风险分层和箭头

    列线图本质 最近在群里发现有朋友发了这样一张列线图,非常新颖: 在传统列线图底部添加一彩色条带,展示不同风险分层,一下子就让原本死板列线图变得生动活泼了?...其实思路是很简单,只要在合适位置插入颜色即可。 为了达到这个目的,需要你对base r绘图语法足够熟悉。...我说说我具体思路,首先用rect函数添加3个彩色条带,其用法是rect(min(x),min(y),max(x),max(y)),前四个参数确定位置。然后使用text函数在合适位置添加文字即可。...0.7,0.148,0.835,0.152,col = "#F40002") #如果你还要继续添加文字说明也可以,我这里就不加了 #dev.off() image-20230630203327069 彩色箭头如何添加...一模一样思路,选择一个你想展示病人,然后计算它每一项分数,然后使用arrows函数在合适位置绘制箭头即可。 下面随便展示下,我这里并没有认真计算这个人各项分数。

    46640

    18个月自学AI,2年写就三万字长文,过来人教你如何掌握这几个AI基础概念

    红色碗并非在空间中漂移,它位于白色网格之上,该网格具备 X 和 Y 。 还记得上图介绍全局最小值时所用图像?黄色碗位于桌面上。同理,红色碗位于白色网格上。...回忆一下,红色碗表面上每一个红点表示网络使用特定问题组合和权重组合进行一次试验,那么网络如何执行试验呢?它使用 X 和 Y 在白色网格上定一个位置,表示特定问题组合。...举例来说,如果网络第一次预测为 0.5,即该顾客 50% 可能性购买过这款猫砂,1 减去 50% 所得数字表示误差,黄色箭头就用于衡量该误差。...以下是 4x3 layer0 矩阵第一列: [1] [0] [0] [1] 现在注意,线(突触)将 l0 中「你?」这个神经元与 l1 四个神经元连接起来。...如何调整 16 个不断变化保龄球瓶取决于某个瓶子多大变化。 不过我一个更好类比:蝴蝶。 5.3 定义链式法则:它像蝴蝶效应 还记得我们试图解决问题

    71730

    真正商业图表可视化之道-实践篇

    我们先假设该标准是非常合理(而且,的确是的)。那么上述【问题1】就得解了。 问题剩下: 【核心问题2】:如何实现? 【核心问题3】:如何只用点、线、、面等常识元素在作图时一键出图?...作为大家日常都会用到内容,我们做一个【柱子图】,效果如下: 我们在这里不去关注业务逻辑,我们关注如何做出这幅图,它满足如下特点: 标题:自定义且自动更新 标注:自定义设置 X坐标:自定义设置,且区分两个区域...Y坐标:范围可自定义 图中系列小值可隐藏 差异箭头及引导线 系列总计值 很多自定义配置 来看看带有配置全貌: 其中,蓝色单元格都是可以输入参数来控制整个图表。...X边缘加入留白 Y加入缩放比例 X文本标签控制 加入图例 图例可以自定义在左侧或右侧以及边距: 加入X纵向分割线 X加入颜色区分 加入对比箭头 过滤隐藏掉不合理小值 对于很小值,没必要显示...—— 分享本文向身边更多的人传播什么是真正商业图表可视化之道,将获得128页98规则,如下: 延伸阅读推荐: 真正商业图表可视化之道-布道篇 三步搞定Excel国际顶级图表制作你信

    1.3K21

    JavaScript SheetJS将 Html 表转换为 Excel 文件

    许多可用库可以从 HTML 表创建 CSV 文件或 xlsx 文件,但所有库都给出了提示消息。那就是当我们打开该excel文件时,它会提示一消息,文件名文件格式和扩展名不匹配。...该文件可能损坏或不安全。 今天这篇文章将使用SheetJS,它允许我们在没有任何提示信息情况下创建和打开excel文件,这是纯javascript。...使用 SheetJs 库第二个优点是它可以轻松地将大型 HTML 表格导出到 excel中,下面提供了一个示例。 您还可以查看我关于如何在客户端 将 HTML 转换为图像文章。...使用 JavaScript 将 HTML 表格导出到 Excel 步骤 HTML 标记:添加带有一些数据表格。...HTML 标记:添加带有数据和按钮标记表格。 这里首先我们添加一个带有一些虚拟数据和一个按钮标签 HTML 表格。我们表格 HTML 标记如下所示。

    5.3K20

    「动画中数学与物理基础」点和直线

    坐标系原点(0,0)是量相交地方。从原点出发,向右是x正方向,向左是x负方向;同样,y正方向向上,y负方向向下。...本系列文章会选择y轴向上右手系统,原因以下几点: 它是传统数学中采用坐标系 它是大多数开发人员采用坐标系 它是OPENGL中采用坐标系。...02 直线及计算直线斜率 直线定义 我们都知道两点确定一直线,在数学中我们一般用类似y=2x这样函数方程表示直线,而方程全解则是满足该方程点。 如何根据一个函数方程画一直线呢?...) (y-200)=2(x-50) 如果你不习惯点斜式表述方式,你可以改成斜截式,只需要多几部运算而已: y=2x+100 了直线方程,现在我们可以让人物角色按照直线路径动起来了。...如果同一平面的两直线,其解情况如下: 如果两直线斜率不相等,则仅有一组解 如果两直线斜率及在y截距分别相等,则有无穷组解 如果两直线斜率相等,而在y截距不相等,则方程组无解 方程组求解方法一般分为两种

    1.4K30

    「前端动画数学与物理基础」点和直线

    坐标系原点(0,0)是量相交地方。从原点出发,向右是x正方向,向左是x负方向;同样,y正方向向上,y负方向向下。...本系列文章会选择y轴向上右手系统,原因以下几点: 它是传统数学中采用坐标系 它是大多数开发人员采用坐标系 它是OPENGL中采用坐标系。...如何根据一个函数方程画一直线呢? 首先对方程进行变换,使方程一边只有y 然后选择一个x值,并代入方程式计算出一个y值。(一般选择三个值) 例3: 画出方程3x-2y=8表示直线。...) (y-200)=2(x-50) 如果你不习惯点斜式表述方式,你可以改成斜截式,只需要多几部运算而已: y=2x+100 了直线方程,现在我们可以让人物角色按照直线路径动起来了。...如果同一平面的两直线,其解情况如下: 如果两直线斜率不相等,则仅有一组解 如果两直线斜率及在y截距分别相等,则有无穷组解 如果两直线斜率相等,而在y截距不相等,则方程组无解 方程组求解方法一般分为两种

    1K60

    不如用最经典工具画最酷炫

    第一反应可能是柱状图和折线图组合,柱子表示数量,次坐标折线表示占比,例如下图。 ? 然后我们可以通过操纵坐标尺度,添加数据标签、折线节点,隐藏标签和网格线,使得图形更加干练直观。 ?...下面这种图也可以同时显示数量和占比,笔者称之为“球棍图”(或者叫棒棒糖、火柴棍之类也行)。 ? 制作球棍图,首先要按数量制作出一个水平条形图; ? 要如何在条形顶部绘制圆形呢?...确定后再次右键-选择数据,这次我们选择编辑系列“占比”,发现变成了 X 和 Y 轴系列值两项,X 选择原始数量列。 ?...3、二值对比图五种画法 ? 某天领导丢给我这组数据,说要我提供多种图形供他选择,这样画?那样画?想了想,还是许多画法。数据是固定,而表达是灵活,所谓可视化就是在操纵数据表达。...我们不一定要用常规手段来还原“真实”数据,而可以采用更加夸张化方法。 ? 第1种:极具 PPT 演示风格图形组合,通过箭头强调了“增长”这种变化,并将增长后数据放大摆放于箭头上方。 ?

    2.7K20

    Unity基础教程系列(新)(二)——构建视图(Visualizing Math)

    相反,我们可以将这些对解释为二维坐标上形式 ? 。 这是一个二维矢量上面的数字代表X横坐标,下面的数字代表Y纵坐标。也就是y=f(x)我们可以在表面上画出这些点。...它名称与预制名称相同,并附加(Clone)。 ? (实例化预置,在scene窗口,向下看Z) 在播放模式下可以打开场景窗口?...但是它们最终都在相同位置。沿着X把它们排成一行用i乘以正确向量。 ? ? (10个立方体沿着X排成一排) 注意,当前第一个立方体以X坐标为1结束,最后一个立方体以10结束。...我们还可以在循环之前位置定义一个变量。当沿着X创建一线时,只需要调整循环内位置X坐标即可。因此,我们不必再乘以Vector3.right。 ? 我们可以单独更改矢量分量?...(世界位置节点) 现在,我们了一个位置节点,默认情况下将其设置为世界空间。你可以通过将鼠标悬停在其上时按下出现向上箭头来折叠其预览可视化效果。 使用相同方法创建Multiply 和Add节点。

    2.6K50

    手摸手告诉 UI 妹子数据可视化 20 优化细则【切图仔直接收藏】

    —— 佚名 本篇带来“数据可视化 20 优化细则”,冲就完事了~~ 1....选择正确图表类型 xdm 可能就会问了,为什么柱状图基准要从 0 开始,而折线图基准要动态调整?...它有助于解释值随着时间是如何发生变化,如果时间间隔较短,它展示更准确,而当时间间隔长,数据更新不频繁时,它可能会造成一些“误会”。...不要使用“平滑”折线图 平滑折线图可能在视觉上令人愉悦,但它们可能会歪曲背后实际数据(不过此点还是要以平滑曲线实际使用表现来确认)。 7....避免混淆折线图 通常,为了节省可视化空间,当两个具有相同度量但幅度不同数据系列时,我们可能倾向于使用双图表。

    1.3K20

    为什么深度学习是非参数

    通常来说,我们需要假设标签y和输入xy= 函数关系,即是说,标签是精确、没有歧义,但并非总是如此。 我们想要“训练”是某些函数f:x↦y ,或者说是更普遍地估计条件分布P(y∣x)。...标签损坏发生在数据集中(在某一次epoch,而不是每个epoch中),15%标签被切换到一个随机错误类。这被解释为一种概略误设。 四、VC理论对于用噪声标签拟合模型什么启示?...在插值条件中挤出错误标记数据 我们可以做一个非常简单插值条件模拟。我们来思考一个由2d标准单位法线提取并沿着水平移动±2二分类问题,并从每个类别的分配中抽取25%点。...特征噪声类似于标签噪声 但是,双重下降不是也发生在没有损坏标签情况下? 我们“仅仅”需要格外小心地处理我们训练数据? 好吧,没这么简单。...高维特征在本质上可能比低维特征噪声更多:想象一下在高维空间(比如d)中有一个两类线性分类。我们向量和偏差分类器。给定输入,当x⋅v+b≥0时,类为1;否则,类为0。

    20830

    R语言Circlize包绘制和弦图

    第三类参数 lab 设置坐标刻度数,lab = c(x,y,len)形式,目前len设置在R中未生效。缺省为lab = c(5,5,7) 第三类参数 las :设置坐标标记显示方向。...= 0(缺省):平行于坐标;= 1:平行于x;= 2:垂直于坐标 ;= 3:平行于y 第三类参数 lend 设置线结束端形状(只有把线画很粗才能看出来)。...,fig = c(x1,x2,y1,y2)数值向量(0<=x1<x2<=1; 0<=y1<y2<=1)。...2.3.11. link方向、箭头及高度调整 弦link有方向属性,就可以增加箭头2个参数可以增加箭头 direction.type = "arrows" 给弦增加带箭头曲线,曲线位于弦中心线上...,默认给所有弦增加箭头 link.arr.col 给部分弦增加带箭头曲线,并指定箭头颜色,指定方式跟颜色指定类似, 必须设置direction.type = "arrows"参数 link.arr.length

    12.4K51

    为什么深度学习是非参数

    标签损坏发生在数据集中(在某一次epoch,而不是每个epoch中),15%标签被切换到一个随机错误类。这被解释为一种概略误设。 4、VC理论对于用噪声标签拟合模型什么启示?...在插值条件中挤出错误标记数据   我们可以做一个非常简单插值条件模拟。我们来思考一个由2d标准单位法线提取并沿着水平移动±2二分类问题,并从每个类别的分配中抽取25%点。...那么标签错误发生了什么呢? 标签错误会导致损坏训练点附近某些区域被分配给错误类。然而,附近正确类点越多,错误分类区域就越小。我们可以交互地尝试。 随着点数增加,测试误差会减少。...特征噪声类似于标签噪声 但是,双重下降不是也发生在没有损坏标签情况下? 我们“仅仅”需要格外小心地处理我们训练数据? 好吧,没这么简单。...高维特征在本质上可能比低维特征噪声更多:想象一下在高维空间(比如d)中有一个两类线性分类。我们向量 和偏差 分类器。给定输入 ,当x⋅v+b≥0时,类为1;否则,类为0。

    41240

    为什么深度学习是非参数

    标签损坏发生在数据集中(在某一次epoch,而不是每个epoch中),15%标签被切换到一个随机错误类。这被解释为一种概略误设。 4 VC理论对于用噪声标签拟合模型什么启示?...在插值条件中挤出错误标记数据   我们可以做一个非常简单插值条件模拟。我们来思考一个由2d标准单位法线提取并沿着水平移动±2二分类问题,并从每个类别的分配中抽取25%点。...那么标签错误发生了什么呢? 标签错误会导致损坏训练点附近某些区域被分配给错误类。然而,附近正确类点越多,错误分类区域就越小。我们可以交互地尝试。随着点数增加,测试误差会减少。...特征噪声类似于标签噪声 但是,双重下降不是也发生在没有损坏标签情况下? 我们“仅仅”需要格外小心地处理我们训练数据? 好吧,没这么简单。...高维特征在本质上可能比低维特征噪声更多:想象一下在高维空间(比如d)中有一个两类线性分类。我们向量 和偏差 分类器。给定输入 ,当x⋅v+b≥0时,类为1;否则,类为0。

    53430

    手把手教你学会森林图绘制

    = 1, # HR线(穿过box直线)线型,默认为1(实直线) clip=c(0,5), # 设置x范围,若置信区间落在设定范围外,则用箭头表示 ci.vertices = TRUE,...= 1, # HR线(穿过box直线)线型,默认为1(实直线) clip=c(0,5), # 设置x范围,若置信区间落在设定范围外,则用箭头表示 ci.vertices = TRUE,...= 1, # HR线(穿过box直线)线型,默认为1(实直线) clip=c(0,5), # 设置x范围,若置信区间落在设定范围外,则用箭头表示 ci.vertices = TRUE,...= 1, # HR线(穿过box直线)线型,默认为1(实直线) clip=c(0,5), # 设置x范围,若置信区间落在设定范围外,则用箭头表示 ci.vertices = TRUE,...可能会不支持设置字体。

    7.8K22
    领券