如何从R中的曲线图中找到给定y值的x值
在R中，要从曲线图中找到给定y值的x值，可以使用以下步骤：
- 准备数据：首先，确保你有一个包含x和y值的数据集。可以使用向量、数据框或其他数据结构来存储数据。
- 绘制曲线图：使用R中的绘图函数（如plot()、ggplot2等）绘制曲线图。确保选择适当的图形类型（如散点图、线图、曲线图等）来展示你的数据。
- 找到给定y值的x值：使用R中的函数或方法来找到给定y值的x值。以下是几种常见的方法：
- 近似匹配：使用逼近方法（如最小二乘法）来找到最接近给定y值的x值。可以使用R中的函数（如approx()）来实现。
- 插值：使用插值方法（如线性插值、样条插值等）来估计给定y值对应的x值。可以使用R中的函数（如interp1()、spline()等）来实现。
- 拟合曲线：使用曲线拟合方法（如多项式拟合、非线性拟合等）来估计给定y值对应的x值。可以使用R中的函数（如lm()、nls()等）来实现。
- 数值求解：如果你知道曲线的数学表达式，可以使用数值求解方法（如牛顿法、二分法等）来解方程，找到给定y值的x值。可以使用R中的函数（如uniroot()）来实现。
- 可视化结果：将找到的x值标记在曲线图上，以便更直观地展示结果。可以使用R中的函数（如points()、geom_point()等）来实现。
总结起来，从R中的曲线图中找到给定y值的x值，可以通过准备数据、绘制曲线图、找到给定y值的x值、可视化结果等步骤来完成。具体的实现方法取决于数据的特点和需求。
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计算x的r点对点法
r、point-to-point
我正在使用一个商业ELISA试剂盒，其中包含四个标准。这些标准是用来建立一个标准曲线，光密度从ELISA读取器的y轴和国际单位每英里在x轴的浓度。
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浏览 6提问于2021-09-30得票数 0
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将正弦曲线拟合到python中的数据，matplotlib。
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这是我的密码
#Fitting function
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# test_df is the input excel df
x_data = test_df['x_data']
y_data = test_df['y_data']
#Plot input data points
plt.plot(x_
浏览 1提问于2020-08-22得票数 0
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MATLAB:将具有多个变量的曲线图数字化并实现数据
matlab、plot
我有8个绘图，我想在我的Matlab代码中实现。这些图来自几篇研究论文，因此，我需要首先将它们数字化，以便能够使用它们。
下面是一个绘图示例：
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另外，如果我能从这张图中获得数据。你将如何在你的代码中利用它？也许在给定的数据点之间进行一些插值和外推？
任何关于这个话题的技巧都是欢迎的。
提前感谢
浏览 1提问于2016-05-12得票数 0
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如何在两组不规则数据之间插入点？
interpolation、linear-interpolation
不好意思，标题有点混乱，但我不知道如何更清楚地总结这一点。
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图表更清楚地说明了这一点：
在这种情况下，红线来自与100相对应的集合，而黄线来自对应于50的集合。
我想要说的是，假设这些集合对应于一个值的梯度(尽管它们显然是由离散的X，Y度量组成的)，那么我如何找到，比如说，如果一个集合的Y值为500，对应于一个值75的集合，X会在哪里？
在这里的示例中，我希望我想要的点就在这里的某个地方：
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浏览 2提问于2013-12-08得票数 10
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想象一个微通道模型的横截面
matlab、plot、matlab-figure
我一直在做一个微型混合器的模拟。我的模拟结果是数据点，表示空间中的坐标和属于该坐标的集中值。使用Matlab，我试图创建这些横截面的二维曲线图，其中曲线图的颜色表示一定的浓度。
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x_max=max(data(:,1)); %get max and min coordinates of datapoints
x_min=min(data(:,1));
y_max=max(data(:,2));
y_min=min(data(:,2));
figure(1);
%snap the datapoi
浏览 0提问于2015-10-27得票数 0
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对应于给定X值的Python远端Y值
python、matplotlib、plot、point、seaborn
我需要在一个与某些X值相对应的海航距离图上绘制点，这样它们要么落在密度曲线上，要么落在它下面。下面是以下URL的一个缺陷：
下面是一个包含代码的图像：
例如，在上面显示的图中，我需要以编程的方式确定Y轴值是多少，它对应于密度曲线上的X值0。从这个数字来看，似乎是在0.37左右。我怎么能在我的节目里得到这个？
假设这是可以完成的，那么我如何在所显示的图中显示它，即哪一行代码将显示这一点。我正在将一组R可视化转换为Python。下面的R图显示了我正在努力实现的目标：
看到曲线上的点了吗？有很多点值要画，但如果你帮我画一个，我可以试着做剩下的。我是Matplotlib和Seabo
浏览 2提问于2017-04-22得票数 3
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直线的三维插值
algorithm、interpolation
我有一个问题，我需要做样条-找到一个函数，它将顺利地插值通过一组三维点(y，x，z)。假设有一组20个点，每个点都在R3中，所以：
P1(10, 10, 10)
P2(11, 12, 14)
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...
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//Lagrange for y, x surface
浏览 5提问于2021-07-24得票数 0
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如何在MATLAB中用fimplicit3绘制两个数字的相交图？
matlab、function、plot、intersection、implicit
我也在mathworks上问过这个问题，但仍然没有任何回复，所以这里可能有人会帮我的。
我有三个变量的两个隐函数。我在Matlab中用fimplicit3绘制了两个曲面(它是用R2016b matlab绘制的)。然后我要将它们相交，并将结果可视化。我该怎么做呢？有人能帮忙吗？
例如
f = @(x,y,z) x.^2 - y^3 + z^2 - 4;
fimplicit3(f);
grid on; hold on;
f = @(x,y,z) x.^4 + y.^3 - 0.005.*z.^2 + 0.3.*cos(x) + exp(y) + 2.3.*exp(z);
fimplicit3(f
浏览 4提问于2017-04-06得票数 0
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Matlab中有直方拟合功能，可以绘制直方图并根据bin值对分布进行拟合。必须估计分布的参数。如何在r中实现histfit？我找了很长一段时间，但一直没有找到。
这个之前已经提到过这一点，但没有更好的解决方案。sn包似乎支持几个发行版，但不是很多。
我用hist函数对数据进行了探索，直方图显示了广义上的伽玛分布。但是，如果我添加存储箱并再次显示它，该图将显示更多细节，伽马分布失败。fitdistr也无法找到参数。因此，我希望仅使用直方图中的粗略数据来拟合数据。这就是问题所在，谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2012-09-18得票数 3
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查找最大的R^2值
python、numpy
我是python的新手，我的问题是我有一组给定的数据：
import numpy as np
x=np.arange(1,5)
y=np.arange(5,9)
我的问题是找到一个数字n(不一定是整数)，当我绘制y^n与x的关系图时，它会给出R^2的最高值。我考虑生成n，例如：
n=np.linspace(1,9,100)
我不知道如何执行我的想法。我的另一种方法是使用暴力来生成n，并为n的每个值增加y。在获得该值后(假设为y1)，我将绘制y1与x的关系图(这意味着我必须生成100个图。但是我不知道如何获得给定曲线图的R^2值(线性拟合)。
我想做的是有一个R^2值的列表(或数组)：
R2=
浏览 0提问于2014-10-31得票数 1
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MATLAB: N大于1的多边形函数
matlab、regression
我试图在Matlab中绘制二维数据集的多项式拟合图。
这就是我试过的：
rawTable = readtable('Test_data.xlsx','Sheet','Sheet1');
x = rawTable.A;
y = rawTable.B;
figure(1)
scatter(x,y)
c = polyfit(x,y,2);
y_fitted = polyval(c,x);
hold on
plot(x,y_fitted,'r','LineWidth',2)
rawTable.A和rawTable.A是随机
浏览 3提问于2021-01-03得票数 0
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用R中的低值函数预测新值
r、loess
我使用lowess函数来拟合两个变量x和y之间的回归。现在我想知道x的一个新值的拟合值。例如，如何在下面的示例中在x=2.5找到合适的值。我知道loess可以做到这一点，但我想复制某人的情节，他使用了lowess。
set.seed(1)
x <- 1:10
y <- x + rnorm(x)
fit <- lowess(x, y)
plot(x, y)
lines(fit)
浏览 2提问于2016-10-08得票数 4
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有没有一种方法来拟合由两个波创建的波？
python、scipy、fft、curve-fitting、data-fitting
我需要拟合从两个正弦波创建的正弦曲线，并提取拟合曲线的参数(如频率、振幅等)。 数据示例： import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
x = np.arange(0, 50, 0.01)
x2 = np.arange(0, 100, 0.02)
x3 = np.arange(0, 150, 0.03)
sin1 = np.sin(x)
sin2 = np.sin(x2)
sin3= np.sin(x3/2)
sin4 = sin1 + sin2+sin3
plt.plot(x, sin4)
浏览 15提问于2021-03-19得票数 0
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在R中拟合对数曲线
r、curve-fitting、linear-regression、logarithm
如果我在R中有一组线性的点，我可以执行以下操作来绘制这些点，将一条直线拟合到它们上，然后显示这条直线：
x=c(61,610,1037,2074,3050,4087,5002,6100,7015)
y=c(0.401244, 0.844381, 1.18922, 1.93864, 2.76673, 3.52449, 4.21855, 5.04368, 5.80071)
plot(x,y)
Estimate = lm(y ~ x)
abline(Estimate)
现在，如果我有一组看起来像对数曲线的点，拟合更合适，如下所示：
x=c(61,610,1037,2074,3050
浏览 2提问于2012-07-20得票数 7
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在一定范围R内绘制拟合线
r、plot、lm、par
使用R，我希望绘制两个变量之间的线性关系，但我希望拟合线仅存在于数据范围内。
例如，如果我有以下代码，我希望这条线只存在于x和y值1:10之间(使用默认参数，这条线超出了数据点的范围)。
x <- 1:10
y <- 1:10
plot(x,y)
abline(lm(y~x))
浏览 9提问于2012-04-06得票数 17
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R:完美平滑曲线
r、graphics
我正在尝试将平滑曲线拟合到我的数据集；是否有比我使用以下代码生成的平滑曲线更好的平滑曲线：
x <- seq(1, 10, 0.5)
y <- c(1, 1.5, 1.6, 1.7, 2.1,
2.2, 2.2, 2.4, 3.1, 3.3,
3.7, 3.4, 3.2, 3.1, 2.4,
1.8, 1.7, 1.6, 1.4)
lo <- loess(y~x)
plot(x,y)
xv <- seq(min(x),max(x), (max(x) - min(x))/1000000)
lines(xv, predict(l
浏览 3提问于2011-10-31得票数 2
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求解矢量二阶微分方程同时索引成数组
python-3.x、ode
我试图解微分方程：
m(t) = M(x)x'' + C(x，x') +B x'
其中，x，和x'是两个表示动力学系统中角和角速度的向量。M(x)是一个2x2矩阵，它是θ分量的函数，C是θ的函数，C是θ的函数，B是常数的2x2矩阵。m(t)是一个2*1001阵列，包含两个关节在1001个时间步长上施加的扭矩，我想作为这1001个时间步长的函数来计算角度的演变。
我已将其转换为标准格式，以便：
x‘= M(x)^-1 (m(t) - C(x，x') -Bx’<code>e 225</code>)
然后用y_1 = x和y_2
浏览 2提问于2019-11-05得票数 0
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用nlinfit拟合x，y配对数据
matlab
我试图使用Matlab的nlinfit函数来估计x，y配对数据的最佳拟合高斯值。在这种情况下，x是二维方向的范围，y是“是”响应的概率。
我从相关文章中复制了@norm_funct，我想返回一个平滑的正态分布，它最好地近似于y中的观测数据，并返回最佳拟合pdf的大小、平均值和SD。目前，安装的功能似乎是不正确的缩放和不顺利-任何帮助非常感谢！
x = -30:5:30;
y = [0,0.20,0.05,0.15,0.65,0.85,0.88,0.80,0.55,0.20,0.05,0,0;];
% plot raw data
figure(1)
plot(x, y, ':rs
浏览 0提问于2013-11-28得票数 0
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如何用R语言在服从高斯分布的数据上绘制高斯曲线？
r、gaussian
我有一些数据，看起来像是服从高斯分布。所以我使用
my.glm<- glm(b1~a1,family=Gaussian)
然后使用命令
summary(my.glm)。
结果是：
Call:
glm(formula = b1 ~ a1, family = gaussian)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.067556 -0.029598 0.002121 0.030980 0.044499
Coefficients:
浏览 4提问于2011-12-02得票数 0
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在scikit-learn中使用交叉验证时绘制精度-召回曲线
python、scikit-learn
我正在使用交叉验证来评估具有scikit-learn的分类器的性能，并且我想要绘制精度-召回率曲线。我在scikit-learn`s的网站上找到了来绘制PR曲线，但它没有使用交叉验证进行评估。
在使用交叉验证时，如何在scikit学习中绘制精确召回曲线？
我执行了以下操作，但我不确定这是否是正确的方法(psudo代码)：
for each k-fold:
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_test, probs)
mean_precision += precision
mean_recall += recall
浏览 2提问于2014-10-27得票数 7
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