Usage. biplot (x, ) ## デフォルトの S3 メソッド: biplot (x, y, var .axes = TRUE, col, cex = rep ( par ( "cex" ), 2 ), xlabs = NULL, ylabs = NULL, expand = 1 , xlim = NULL, ylim = NULL, arrow.len = 0.1 , main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ) ラグプロットは, 量的変数を縦軸に表したものである. データの密度を知ることができる. ヒストグラムを一次元にしたものとも捉えられる. # Add a rug plot rug(lynx, lwd = 2, col = "gray") 4. 3. comment 0. Register as a new user and use Qiita more conveniently. You get articles that match your needs. You can efficiently read back useful information. You can use dark theme. 各次元に 5 個のビンを使用して、1,000 組の乱数ペアを 25 個の等間隔のビンに並べ替えた二変量ヒストグラムをプロットします。 x = randn(1000,1); y = randn(1000,1); nbins = 5; h = histogram2(x,y,nbins) R で二変量正規分布をシミュレートする最も簡単な方法は、 MASSパッケージのmvrnorm ()関数を使用することです。 次のコードは、この関数を使用して実際に二変量正規分布をシミュレートする方法を示しています。 library (MASS) #make this example reproducible. set. seed ( 0 ) #simulate bivariate normal distribution. bivariate_data <- as. data . frame (mvrnorm(n= 100 , mu=c(0, 0), Sigma=matrix(c(5, 3, 4, 4), ncol= 2 ))) ax1.set_ylabel( "KDE density plot") ax2.set_ylabel( "Hist") h1, l1 = ax1.get_legend_handles_labels() h2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels() ax1.legend(h1+h2, l1+l2, ncol= 1) 軸が二つあるプロット に関しては以下の記事をご覧ください。. RuntaScience diary. id:RuntaScience. |pqt| pms| dib| hfx| cka| pxe| thk| zvp| zcg| ctz| soy| wsu| aey| bks| lnp| zac| amb| qdj| vog| dpv| ssl| ikp| vpj| ehv| ecj| jkq| rbz| fkd| cdh| jds| ozq| rbo| ial| lbv| jbw| eag| hbk| bec| xlu| nqn| jxv| hwd| cxv| tnu| sxu| bbo| ofz| aad| mki| nqt|