library(MASS)
Iris <- data.frame(rbind(iris3[,,1], iris3[,,2], iris3[,,3]),
Sp = rep(c("s","c","v"), rep(50,3)))
train <- sample(1:150, 75)
z_1 <- lda(Sp ~ ., Iris, prior = c(1,1,1)/3, subset = train)
pre_1 <- predict(z, Iris[-train, ])
z_2 <- qda(Sp ~ ., Iris, prior = c(1,1,1)/3, subset = train)
pre_2 <- predict(z, Iris[-train, ])
原文链接：http://tecdat.cn/?p=13033
介绍
布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。它将针头掷到有平行线的纸上，并确定针和其中一条平行线相交的可能性。令人惊讶的结果是概率与pi的值直接相关。
R程序将根据上段所述的情况估算pi的值并使用gganimate进行动态可视化。
第1部分
对于A部分，我们创建一个数据帧，该数据帧将在3个不同的区间上生成随机值，这些区间将代表x，y的范围以及每个落针点的角度。这是一个易于实现的随机数情况，需要使用runif函数。此功能要求输入数量，后跟一个间隔。生成数字后，我们会将值保存到数据框中。
rneedle <- function(n) {
x = runif(n, 0, 5)
y = runif(n,0, 1)
angle = runif(n,-pi, pi) #从-180到180的角度
values<-data.frame(cbind(x, y, angle))
return(values)
}
values<-rneedle(50)
#检查是否生成50×3矩阵
values
#我们的数据帧已经成功生成。
x y angle
1 4.45796267 0.312440618 1.3718465
2 3.43869230 0.462824677 2.9738367
3 2.55561523 0.596722445 -2.9638285
4 3.68098572 0.670877506 -0.6860502
5 0.03690118 0.202724803 -0.3315141
6 4.64979938 0.180091416 -0.3293093
7 4.92459238 0.172328845 -0.5221133
8 3.50660347 0.752147374 2.9100221
9 2.03787919 0.167897415 -0.3213833
10 0.38647133 0.539615776 -0.1188982
11 3.28149935 0.102886770 -1.6318256
12 3.68811892 0.765077533 1.2459037
13 1.52004894 0.682455494 -0.4219802
14 3.76151379 0.508555610 0.1082087
...
第2部分
我们绘制第一部分中的针。重要的是不要在这个问题上出现超过2条水平线。它使我们可以进行检查以了解此处描绘的几何特性的一般概念。话虽如此，让我们注意我们决定在每个方向上将图形扩展1个单位。原因是想象一个针尾从y = 1开始，其角度为pi / 2。我们需要假设该方向的范围最大为2。
plotneedle(values)
第3部分
在下面，将基于阅读布冯针和基本几何原理的知识，查看pi的估算值。
buffon(values)
第4部分
运行代码后，我们收到以下答案。
>buffon(X)
[1] 3.846154
set.seed(10312013)
X <- rneedle(50)
plotneedle(X)
buffon(X)
>buffon(X)
[1] 3.846154
第5部分
如前几节所述，当我们投掷更多的针头时，我们期望以最小的不确定性获得更准确的答案。从Approxpi函数运行代码后，我们收到了平均值= 3.172314和方差0.04751391的值。对于这样一个简单的实验，它对pi进行了很高的估计。
Approxpi(500)
mean(Approxpi(500))
var(Approxpi(500))
>mean(Approxpi(500))
[1] 3.172314
>var(Approxpi(500))
[1] 0.04751391
接下来对模拟次数从500~600的预测进行动态可视化,红色表示针投放到了直线上：
参考资料
Schroeder，L.（1974年）。布冯针问题：许多数学概念的激动人心的应用。
最受欢迎的见解
1.R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图
2.R语言生存分析可视化分析
3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
4.r语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态
5.R语言生存分析数据分析可视化案例
6.r语言数据可视化分析案例：探索brfss数据数据分析
7.R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图
8.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
9.python主题LDA建模和t-SNE可视化
（供自己记录）adj位置调整
ask询问
bg背景
bty图形边框风格，o四边都有边框，l左边和下边，7右边和上边，c上边、左边和下边，
cex设置点和字符的大小，axis坐标轴上标签字的大小，lab坐标轴上命名的大小，main标题的大小，sub副标题的大小，col颜色。
family字体的风格，
fg前景颜色
font图片字体的风格，字体，粗体，斜体
las坐标轴的运行关系，坐标轴上的字和坐标轴的关系，字会转
lend线的两端的样式
lty线的形式,直线、虚线
lwd线的粗细
Mai、mar、mex画布的大小
Mfcol、mfrow是来切分画布的，放几个fig在画布中，两个功能一样
pch是用来定义点的形状的，有25个形状
srt用来定义图中的文字的角度
Txk坐标轴上的刻度的大小，刻度的字体大小
Xaxt/yaxt不想要坐标轴的标签
Xlog/ylog是x轴和y轴设置为log值
Xpd把绘图区设置为整个画布
Fig表示图形的四个角的位置
New是在图中生成图
