3

如果这个问题已经得到回答，但我无法找到我需要的东西，我提前道歉。我想从名为 data1.dat、data2.dat 的文件中绘制一些结果...我设法通过循环导入数据，但无法使用循环绘制结果。仅绘制第一个数据的结果。下面是我使用的脚本：

for(i in 1:3){
  assign( paste("data", i, sep=""),
  read.table(file=paste(paste("data", i, sep=""),"_lambda.dat",sep=""),head=TRUE, sep=" "))
}

#plot
for(i in 1:3){
  if(i==1){
    plot(data.frame(data1[1], data1[2]), xlim=c(-0.2, -7), ylim=c(0.31, 0.35), yaxt="n", type="l", xlab="", ylab="",lty="solid", col="red2", lwd=4, axes=TRUE)
  } else { 
    lines(data.frame(paste("data", i, "[1]", sep=""), paste("data", i, "[2]", sep="")) ,lty="twodash", col="deepskyblue4", lwd=4)
  }
}

问题与“else”之后的部分有关。没有绘制数据，我也没有收到任何错误消息。

谢谢您的帮助，

4

2 回答 2

6

几乎没有任何有意义的用途assign。使用列表可以更轻松地完成上述操作：

# Read the data by inserting each data.frame into our list.
data <- list()
for (i in 1:3) {
    data[[i]] <- data.frame(runif(10), rnorm(10)) # Replace with your call to read.table.
}

# As we are lazy, we can pre-save our styles and just use them later
ltys <- c('solid', 'twodash', 'twodash')
cols <- c('red', 'deepskyblue4', 'deepskyblue4')

# Creating the empty plot first allows us to do everything else with lines. Note that there are a ton of different ways to archive this. 
plot(NA, xlim=c(0,1), ylim=c(-2,2))
# And now we just may access the data by using the lists. 
for (i in 1:length(data)) {
    d <- data[[i]]
    lines(d[,1], d[,2], lty=ltys[i], col=cols[i], lwd=4)
}

如果我们的目标是优雅，我们甚至可以使用完全不同的方法：

# This time we will read all data into one data.frame.
# This requires the data to be of the same form, however. 
data <- data.frame()
for (i in 1:3) {
    d <- data.frame(x=runif(10), y=rnorm(10))
    # Here is the trick: We add the index i (or a file name, or something totally different) as a separate column.
    data <- rbind(data, cbind(d, group=i))
}
# This is just to ensure that our group column is a factor.
data$group <- as.factor(data$group)

# Now, plotting could be done by various ways. Personally, I like the elegance of ggplot2. 
library(ggplot2)
qplot(x,y,data=data, col=group, geom="line")
于 2013-05-26T16:50:48.357 回答
2

这是因为您实际上只使用data1.

第一个循环可以扩展为

data1 = read.table('data1_lambda.dat', ...)
data2 = read.table('data2_lambda.dat', ...)
data3 = read.table('data3_lambda.dat', ...)

而您的第二个循环有点错误，是故障的原因。如果我展开循环，会发生什么：

plot(data.frame(data1[1], data1[2]), ...)
lines(data.frame('data2[1]', 'data2[2]', ...)
lines(data.frame('data3[1]', 'data3[2]', ...)

即您认为正在获取data2and data3，您实际上只使用字符串'data2'and 'data3'（注意引号）。

在不假设您的数据过多并重组您的整个代码的情况下，这应该可以解决问题（对于第二个循环）。由于您只有三个数据文件，因此与它们引入的问题相比，循环似乎有点广泛。

plot(data.frame(data1[1], data1[2]), xlim=c(-0.2, -7), ylim=c(0.31, 0.35), yaxt="n", type="l", xlab="", ylab="",lty="solid", col="red2", lwd=4, axes=TRUE)
lines(data.frame(data2[1], data2[2]) ,lty="twodash", col="deepskyblue4", lwd=4)
lines(data.frame(data3[1], data3[2]) ,lty="twodash", col="deepskyblue4", lwd=4)

如果你坚持循环，我们可以这样做：

for(i in 1:3){
  if(i==1){
    plot(data.frame(data1[1], data1[2]), xlim=c(-0.2, -7), ylim=c(0.31, 0.35), yaxt="n", type="l", xlab="", ylab="",lty="solid", col="red2", lwd=4, axes=TRUE)
  } else { 
    dat <- get(paste('data', i, sep=''))
    lines(data.frame(dat[1], dat[2]) ,lty="twodash", col="deepskyblue4", lwd=4)
  }
}

为了进一步评论您的代码，在您的read.table调用中，您有两个嵌套paste调用，在这种情况下是不必要的。

paste(paste("data", i, sep=""),"_lambda.dat",sep="") # 可以用 paste(paste("data", i, "_lambda.dat",sep= "")

于 2013-05-25T13:53:35.447 回答