自定义图例位置为顶部右侧(R语言)

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本文介绍了如何在R语言中将图例自定义放置在顶部右侧,以适应图形布局。通过示例代码展示了如何创建散点图并设置图例,使用`legend()`函数结合坐标计算实现图例位置的调整,提供了一种优化图形可视化的技巧。

自定义图例位置为顶部右侧(R语言)

在R语言中,绘制图形时,图例(legend)是一种重要的元素,用于解释图中不同元素的含义。默认情况下,图例通常位于图形的右上角。然而,有时候我们可能希望将图例放置在顶部右侧位置,以便更好地适应图形的布局。本文将介绍如何使用R语言实现自定义图例位置为顶部右侧的方法。

首先,我们需要生成一个示例图形,然后在顶部右侧添加图例。假设我们要绘制一个简单的散点图,其中包含两个类别的数据点,并且我们希望将图例放置在顶部右侧。下面是一个完整的示例代码:

# 生成示例数据
set.seed(1)
x1 <- rnorm(50, mean = 0, sd = 1)
y1 <- rnorm(50, mean = 0, sd = 1)
x2 <- rnorm(50, mean = 2, sd = 1)
y2 <- rnorm(50, mean = 2, sd = 1)

# 创建散点图
plot(x1, y1, col = "blue", pch = 16, xlim = c(-3, 5), ylim = c(-3, 5), xlab = "X", ylab = "Y")
points(x2, y2, col = "red", pch = 16)

# 定义图例标签
legend_labels <- c("Category 1", "Category 2")

# 获取绘图区域的坐标
plot_region <- par("usr")

# 计算图例框的位置
legend_x <- plot_region[2] + 0.1
legend_y <- plot_region[4] - 0.1

# 绘
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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