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# 统计代写|R语言代写r project代考|TILM3517 Plots as R objects

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R语言及其库实现了各种统计技术，包括线性和非线性建模、经典的统计测试、空间和时间序列分析、分类、聚类等。对于计算密集型任务，C、C++和Fortran代码可以在运行时被链接和调用。R的另一个优势是静态图形；它可以生成包括数学符号在内的出版物质量的图形。

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## 统计代写|R语言代写r project代考|Plots as R objects

We can manipulate ggplot objects and their components in the same way as other R objects. We can operate on them using the operators and methods defined for the “gg” class they belong to. We start by saving a ggplot into a variable.
$\mathrm{p}<-$ ggplot $($ data $=$ mtcars
$\quad$ aes $(x=$ disp, $y=$ mpg $))+$
geom_point( $)$
The separation of plot construction and rendering is possible, because “gg” objects are self-contained. Most importantly, a copy of the data object passed as argument is saved within the plot object. In the example above, $\mathbf{p}$ by itself could be saved to a file on disk and loaded into a clean $\mathrm{R}$ session, even on another computer, and rendered as long as package ‘ggplot2’ and its dependencies are available. Another consequence of a copy of the data being stored in the plot object, is that editing the data used to create a “gg” object after its creation does not affect rendered plots unless we recreate the “gg” object.

With str() we can explore the structure of any R object, including those of class “gg”. We use max. leve $1=1$ to reduce the length of output, but to see deeper into the nested list you can increase the value passed as an argument to max. 7evel or simply accept its default.
$$\operatorname{str}(p, \max . \text { leve }\rceil=1)$$

## 统计代写|R语言代写r project代考|Data and mappings

In the case of simple plots, based on data contained in a single data frame, the usual style is to code a plot as described above, passing an argument, mtcars in these examples, to the data parameter of ggplot(). Data passed in this way becomes the default for all layers in the plot. The same applies to the argument passed to mapping.
ggplot (data $=$ mtcars,
mapping $=$ aes $(x=$ disp, $y=m p g))+$
geom_point ()
However, the grammar of graphics contemplates the possibility of data and mappings restricted to individual layers. In this case, those passed as arguments to ggplot(), if present, are overridden by arguments passed to individual layers, making it possible to code the same plot as follows.

ggplot ()$+$
$\quad$ geom_point $($ data $=$ mtcars,
$\qquad$ mapping $=$ aes $(x=\operatorname{disp}, y=m p g))$
The default mapping can also be added directly with the + operator, instead of being passed as an argument to ggplot().
ggplot (data $=$ mtcars $)+$
$\quad$ aes $(x=$ disp, $y=m p g)+$
geom_point ()
It is even possible to have a default mapping for the whole plot, but no default data.
ggplot ()$+$
$\quad$ aes $(x=$ disp, $y=$ mpg $)+$
geom_point(data $=$ mtcars)
In these examples, the plot remains unchanged, but this flexibility in the grammar allows, in plots containing multiple layers, for each layer to use different data or a different mapping.

## 统计代写|R语言代写r project代考|Plots as R objects

$\mathrm{p}<-$ 图表(数据=汽车
$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=$ 英里/加仑 $))+$

$$\operatorname{str}(p, \max . \text { leve }\rceil=1)$$

## 统计代写|R语言代写r project代考|Data and mappings

geom_point ()

ggplot (数据=汽车) $+$
$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=m p g)+$
geom_point ()

$\operatorname{aes}(x=$ 显示, $y=$ 英里/加仑 $)+$

## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。