我已经生成了这些数据,我想绘制它 R
I have generated this data and I would like to plot it R
我生成的数据如下:
set.seed(100)
n = 100
c1_prob = 0.8
X = matrix(0, nrow = n, ncol = 2)
y = matrix(0,nrow=n,ncol=1)
for (i in 1:n){
if(runif(1) < c1_prob){
X[i,] = mvrnorm(1,mu=c(2,2),Sigma=matrix(c(1,0,0,1),2,2))
y[i] = 1;
} else {
X[i,] = mvrnorm(1,mu=c(-2,-2),Sigma=matrix(c(1,0,0,1),2,2))
y[i] = 0;
}
}
我想绘制 X,然后使用来自 y 的 1 或 0 的 class 标签在点中着色。我尝试创建一个合并 X 和 y 的数据框,然后绘制前两列,然后根据第三列(最初是 y)着色。
df = data.frame(cbind(X,y))
plot(df$X1, df$X2, col = df$X3)
但这不起作用,我想知道是否有其他方法可以做到这一点。具体来说,有没有一种方法可以绘制不需要我将两个矩阵合并到数据框中的数据。谢谢
试试 ggplots 这是通用格式。如果你想制作一个数据框并给它们加上标题,那么只需输入列的标题而不是 x,y
library(ggplot2)
your_data %>% ggplot(aes(X,Y, color = Y ))+geom_point()
我生成的数据如下:
set.seed(100)
n = 100
c1_prob = 0.8
X = matrix(0, nrow = n, ncol = 2)
y = matrix(0,nrow=n,ncol=1)
for (i in 1:n){
if(runif(1) < c1_prob){
X[i,] = mvrnorm(1,mu=c(2,2),Sigma=matrix(c(1,0,0,1),2,2))
y[i] = 1;
} else {
X[i,] = mvrnorm(1,mu=c(-2,-2),Sigma=matrix(c(1,0,0,1),2,2))
y[i] = 0;
}
}
我想绘制 X,然后使用来自 y 的 1 或 0 的 class 标签在点中着色。我尝试创建一个合并 X 和 y 的数据框,然后绘制前两列,然后根据第三列(最初是 y)着色。
df = data.frame(cbind(X,y))
plot(df$X1, df$X2, col = df$X3)
但这不起作用,我想知道是否有其他方法可以做到这一点。具体来说,有没有一种方法可以绘制不需要我将两个矩阵合并到数据框中的数据。谢谢
试试 ggplots 这是通用格式。如果你想制作一个数据框并给它们加上标题,那么只需输入列的标题而不是 x,y
library(ggplot2)
your_data %>% ggplot(aes(X,Y, color = Y ))+geom_point()