R绘图功能给出了奇怪的答案

时间:2017-11-18 06:01:31

标签: r plot

我尝试使用R plot来获取某些函数的曲线。有时,我得到了非常奇怪的结果。这是一个例子

u=c(2,2,2,2,2)
elas=function(P){
  prob=P/sum(u,P)
  return(prob)
}
plot(elas,0,6)

此代码给出了如下图: enter image description here

显然不对。正确的代码应该是这样的: enter image description here

我知道如果我将代码的第3行更改为

  prob=P/(sum(u)+P)

它会起作用。但我不明白为什么我的原始代码不起作用。这是否意味着我无法绘制嵌入另一个函数的函数?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

sum(u,P)是一个单独的值,等于uP中所有值的总和。因此,在elas中,P的每个值除以相同的数字(在您的示例中为313)。

sum(u) + P是一个向量,其中包含添加了P的{​​{1}}的每个单独值。因此,在sum(u)的第二个版本(我在下面将其称为elas)中,elas2导致P/(sum(u) + P)的逐个元素除以{{1} }}

请考虑以下示例。

P
sum(u) + P
u=c(2,2,2,2,2)
x=seq(0,6,length=101)

sum(u,x)
[1] 313
sum(u) + x

enter image description here

  [1] 10.00 10.06 10.12 10.18 10.24 10.30 10.36 10.42 10.48 10.54 10.60 10.66 10.72 10.78
 [15] 10.84 10.90 10.96 11.02 11.08 11.14 11.20 11.26 11.32 11.38 11.44 11.50 11.56 11.62
 [29] 11.68 11.74 11.80 11.86 11.92 11.98 12.04 12.10 12.16 12.22 12.28 12.34 12.40 12.46
 [43] 12.52 12.58 12.64 12.70 12.76 12.82 12.88 12.94 13.00 13.06 13.12 13.18 13.24 13.30
 [57] 13.36 13.42 13.48 13.54 13.60 13.66 13.72 13.78 13.84 13.90 13.96 14.02 14.08 14.14
 [71] 14.20 14.26 14.32 14.38 14.44 14.50 14.56 14.62 14.68 14.74 14.80 14.86 14.92 14.98
 [85] 15.04 15.10 15.16 15.22 15.28 15.34 15.40 15.46 15.52 15.58 15.64 15.70 15.76 15.82
 [99] 15.88 15.94 16.00
par(mfrow=c(1,3))

elas=function(P) {
   P/sum(u,P)
}

dat = data.frame(x, y=elas(x), y_calc=x/sum(u,x))

plot(dat$x, dat$y, type="l", lwd=2, ylim=c(0,0.020))
plot(elas, 0, 6, lwd=2, ylim=c(0,0.020))
curve(elas, 0, 6, lwd=2, ylim=c(0,0.020))
dat$y - dat$y_calc

enter image description here

答案 1 :(得分:1)

sum(u + P)= u加P

中每个值的总和

sum(u)+ P = u加P的值之和。

示例:u = c(1,2,3), P = 5

sum(u+P) = (1+5) + (2+5) + (3+5) = 6+7+8 = 21
sum(u) + P = (1+2+3) + 5 = 6 + 5 = 11

对于

elas <- function(P){
    prob=P/(sum(u+P)
    return(prob)
}

u <- c(2,2,2,2,2)

y <- elas(0:6)
print(y)
#output of print y:
0.00000000 0.03225806 0.06451613 0.09677419 0.12903226 0.16129032
0.19354839
plot(0:6,y)

enter image description here

对于

elas <- function(P){
    prob=P/(sum(u) + P)
    return(prob)
}
y <- elas(0:6)
print(y)
#Output of print(y)
plot(0:6,y)
0.00000000 0.09090909 0.16666667 0.23076923 0.28571429 0.33333333 0.37500000

enter image description here