Ein Log-Log-Diagramm ist ein Diagramm, das sowohl auf der x-Achse als auch auf der y-Achse logarithmische Skalen verwendet.
Diese Art von Diagramm ist nützlich, um zwei Variablen zu visualisieren, wenn …
Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um kursive Schrift in R-Plots zu erzeugen:
substitute(paste(italic('this text is italic')))
Die folgenden Beispiele zeigen, wie man diese Syntax in der Praxis verwendet.
Der folgende Code zeigt, wie man kursive Schrift im Titel einer Darstellung in R verwendet:
#Daten definieren
x <- c(1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 7, 9)
y <- c(8, 8, 9, 10, 13, 12, 10, 11, 14, 17)
#Streudiagramm mit Titel in Kursivschrift erstellen
plot(x, y, main = substitute(paste(italic('Scatterplot of x vs. y'))))
Beachten Sie, dass wir die kursive Schrift auch nur für einige der Wörter im Titel festlegen können:
#Streudiagramm mit nur einem Teil des Titels in Kursivschrift erstellen
plot(x, y, main = substitute(paste(italic('Scatterplot of'), ' x vs. y')))
Der folgende Code zeigt, wie man kursive Schrift für die Beschriftungen der x-Achse und der y-Achse eines Plots festlegt:
#Daten definieren
x <- c(1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 7, 9)
y <- c(8, 8, 9, 10, 13, 12, 10, 11, 14, 17)
#Streudiagramm mit kursiv gedruckten Achsenbeschriftungen erstellen
plot(x, y, xlab = substitute(paste(italic('X Label'))),
ylab = substitute(paste(italic('Y Label'))))
Der folgende Code zeigt, wie man kursive Schrift für ein Textelement innerhalb eines Plots einfügt:
#Daten definieren
x <- c(1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 7, 9)
y <- c(8, 8, 9, 10, 13, 12, 10, 11, 14, 17)
#Streudiagramm erstellen
plot(x, y)
#Kursiven Text an der Stelle x=3, y=16 einfügen
text(3, 16, substitute(paste(italic('This is some italic text'))))
Die folgenden Tutorials erklären, wie man andere gängige Funktionen in R ausführt:
Ein Log-Log-Diagramm ist ein Diagramm, das sowohl auf der x-Achse als auch auf der y-Achse logarithmische Skalen verwendet.
Diese Art von Diagramm ist nützlich, um zwei Variablen zu visualisieren, wenn …
Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen verwenden wir häufig zwei Metriken, um die Qualität des Modells zu bewerten, nämlich Präzision und Erinnerung.
Precision: Korrigieren Sie positive Vorhersagen im …