r语言怎么做高光谱r2对应的平面三维图

Python019

r语言怎么做高光谱r2对应的平面三维图,第1张

1、把你需要的拉伸对象编辑成多段线，可以用合并(J)命令，也可以用pedit多段线编辑命令，合并一个面2、用坐标系命令USC，设置用户坐标，画一条直线垂直于刚才编辑的面3、点修改菜单--三维实体--拉伸（选择路径）回车

R语言帮助的使用

想要学好一门语言，灵活利用帮助也是高效学习的一种方法，R语言的帮助获取有哪些呢？

8个PDF文档

首先在RGui标签项“帮助”里面有8个文档，可以直接打开，不过是英文的，下面提到的R文档都是英文的哈哈，呵呵！

输入help.start(),点击回车键，打开网页获取帮助

如果没有反应，就把给出的网址复制下来在浏览器中打开。其实，这与右边区域帮助是一样的，直接看右面的就行了。

使用help(函数名、包名)

这里查看一下求和函数sum()的用法帮助。

对于特殊字符和保留关键字必须用引号（单双都行）括起来。

help('<')或者help('for')

当然了，如果输入错误，会有提示，学习语言时，要养成 学会看错误提示 的好习惯。

>help(package = data.table)

点击包名就会跳转到这个包的详细介绍页面。

使用？函数名，获得关于函数的解释

用？sum与上面一样的效果。对于特殊字符和保留关键字必须用引号（单双都行）括起来

？'<'或者？'for'，就会有相应的帮助。

使用？？函数名，获得包含该函数名的其它函数

比如??sum就会获得包含该函数名sum()的其它函数。

使用example(函数名）获取函数的案例并且自动运行。

“persp”是R语言三维图像绘制函数，执行

>example("persp")

只需根据向导按“Enter”键，会画出几个漂亮的图像

有没有觉得画的图很漂亮，R语言作为优秀的数据可视化工具，能画的图远不止这些，丰富的第三方包为R语言提供了强大的画图功能，后面会慢慢看到。

R语言绘图系列：

标度控制着数据到图形属性的映射，标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西，比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具，比如说坐标轴和图例。总的来说，可以称为引导元素。标度函数控制元素的属性，可以理解为图形的遥控器，可以用它来调整画布大小、颜色等等。此前学的shape,color,size等参数和标度函数相比显得不够灵活。

scale_fill_brewer 调色板函数

geom_errorbar()

geom_crossbar()

geom_linerange() 绘制线段

geom_pointrange() 绘制点

pointrange：点画线

首先绘制一张盒形图

在图上显示出观测值

值得注意的是，图上点的多少并不能完全反应原始数据的多少，因为有的点可能因为点过于密集就会被覆盖，看起来是一个点，其实可能是多个点。

因此可以使用geom_jitter函数将不同的点区分开（jitter是震荡散点），width设置如果遇到相同的点，点向左右方平移的距离。alpha设置透明度。

黑色点是离群点

还可以绘制卡槽图

varwidth参数会根据该水平下观测值的个数（n值）改变盒形图的宽度。（这里宽度去的不是观测个数的绝对值，而是平方根，以缩小差距。）

给盒子上色

分组盒形图，用不同颜色区分

画水平的盒形图

使用coord_flip函数（坐标轴翻转函数）

绘制一张直方图

bins可以设置直方图条柱的数目，默认为30。当bins和binwidth（设置条柱宽度）同时设置时，默认以binwidth为准。

新加入变量cut，根据新变量在price水平上进行一个计数

y轴由count变为density，绘制概率密度

注意下面density的写法，前后都要加..

绘制概率密度曲线：geom_density函数

堆栈密度概率曲线

geom_line/geom_path/geom_step

绘制一个简单的线图

绘制点线图，点和线需要分别添加。

如上图，线在点之上，是因为先投射了点，又投射了线。

先投射线，点就出现在了线之上。

线的颜色出现了渐变

geom_smooth函数：绘制拟合曲线

methods还有其他的方法，如glm：广义线性模型；losses：纯粹平滑；gam：广义加性模型等等（lm和glm最常用）

geom_hline绘制水平线，geom_vline绘制垂直线。xintercept和yintercept是截距，slope是斜率。