Error in plot procedure expected as range contains no plotting variable

Parametric plot gives two plots instead (Выдаются два графика вместо параметрического графика).

Это случается, если неправильно поставлены скобки [ ] .

Function plotting fails (График функции не получился).

Не удается построить график только что определенной функции f(x) с помощью plot(f(x),x=0..5) . Проверьте, что находится в переменной, содержащей f(x).

Error, wrong number (or type) of parameters in function diff (Ошибка, неверное количество или тип параметров в функции diff).

То же, что и в проблеме неприсваивания при построении графиков (см. выше), но только для diff .

Нужно применить unassign x (не забудьте применить кавычки):

Error, (in int) wrong number (or type) of arguments (Ошибка, (в int) неправильное число (или тип аргументов)).

То же, что и в неприсваивании при построении графиков (см выше), но только для int .

Нужно применить unassign x (не забудьте использовать кавычки):

Nothing comes back (нет ответа).

Иногда Maple может решить систему, если коэффициенты являются рациональными числами, и не может, если они являются числами с плавающей точкой. Поэтому не используйте x*0.01 – вместо этого используйте x/100.

Error, too many levels of recursion or Warning, recursive definition of name (Ошибка, слишком много уровней рекурсии или Предупреждение, рекурсивное определение имени).

You want x to be a variable, but it is a number instead (Вы хотите, чтобы х был переменной, но на самом деле – это число).

Ранее x было присвоено значение, а нужна переменная.

Это иной путь «расприсваивания» переменной.

Error, (in assign) invalid arguments (Ошибка,(в присваивании) неверные аргументы).

Источник

Как исправить: ошибка в plot.window(…): нужны конечные значения «xlim»

Одна ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании R:

Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь создать график в R и используете либо вектор символов, либо вектор только со значениями NA на оси x.

В следующих примерах показаны два разных сценария, в которых эта ошибка может возникнуть на практике.

Пример 1: Ошибка с вектором символов

Предположим, вы пытаетесь создать диаграмму рассеяния, используя следующий код:

Мы получаем ошибку, потому что вектор, который мы использовали для значений оси x, является вектором символов.

Чтобы исправить эту ошибку, нам просто нужно указать числовой вектор по оси X:

Мы можем создать диаграмму рассеяния без каких-либо ошибок, потому что мы предоставили числовой вектор для оси X.

Пример 2: Ошибка с вектором значений NA

Предположим, вы пытаетесь создать диаграмму рассеяния, используя следующий код:

Мы получаем ошибку, потому что вектор, который мы использовали для значений по оси x, является вектором только со значениями NA.

Чтобы исправить эту ошибку, нам просто нужно указать числовой вектор по оси X:

И снова мы можем успешно создать диаграмму рассеяния без ошибок, потому что мы использовали числовой вектор для оси x.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как исправить другие распространенные ошибки в R:

Источник

Plotting means and error bars (ggplot2)

Problem

You want to plot means and error bars for a dataset.

Solution

To make graphs with ggplot2, the data must be in a data frame, and in “long” (as opposed to wide) format. If your data needs to be restructured, see this page for more information.

Sample data

The examples below will the ToothGrowth dataset. Note that dose is a numeric column here; in some situations it may be useful to convert it to a factor.

First, it is necessary to summarize the data. This can be done in a number of ways, as described on this page. In this case, we’ll use the summarySE() function defined on that page, and also at the bottom of this page. (The code for the summarySE function must be entered before it is called here).

Line graphs

After the data is summarized, we can make the graph. These are basic line and point graph with error bars representing either the standard error of the mean, or 95% confidence interval.

A finished graph with error bars representing the standard error of the mean might look like this. The points are drawn last so that the white fill goes on top of the lines and error bars.

Bar graphs

The procedure is similar for bar graphs. Note that tgc$size must be a factor. If it is a numeric vector, then it will not work.

A finished graph might look like this.

Error bars for within-subjects variables

When all variables are between-subjects, it is straightforward to plot standard error or confidence intervals. However, when there are within-subjects variables (repeated measures), plotting the standard error or regular confidence intervals may be misleading for making inferences about differences between conditions.

The method below is from Morey (2008), which is a correction to Cousineau (2005), which in turn is meant to be a simpler method of that in Loftus and Masson (1994). See these papers for a more detailed treatment of the issues involved in error bars with within-subjects variables.

One within-subjects variable

Here is a data set (from Morey 2008) with one within-subjects variable: pre/post-test.

The first step is to convert it to long format. See this page for more information about the conversion.

Collapse the data using summarySEwithin (defined at the bottom of this page; both of the helper functions below must be entered before the function is called here).

The value and value_norm columns represent the un-normed and normed means. See the section below on normed means for more information.

Understanding within-subjects error bars

This section explains how the within-subjects error bar values are calculated. The steps here are for explanation purposes only; they are not necessary for making the error bars.

The graph of individual data shows that there is a consistent trend for the within-subjects variable condition , but this would not necessarily be revealed by taking the regular standard errors (or confidence intervals) for each group. The method in Morey (2008) and Cousineau (2005) essentially normalizes the data to remove the between-subject variability and calculates the variance from this normalized data.

The differences in the error bars for the regular (between-subject) method and the within-subject method are shown here. The regular error bars are in red, and the within-subject error bars are in black.

Two within-subjects variables

If there is more than one within-subjects variable, the same function, summarySEwithin , can be used. This data set is taken from Hays (1994), and used for making this type of within-subject error bar in Rouder and Morey (2005).

The data must first be converted to long format. In this case, the column names indicate two variables, shape (round/square) and color scheme (monochromatic/colored).

Now it can be summarized and graphed.

Note about normed means

The summarySEWithin function returns both normed and un-normed means. The un-normed means are simply the mean of each group. The normed means are calculated so that means of each between-subject group are the same. These values can diverge when there are between-subject variables.

Helper functions

The summarySE function is also defined on this page. If you only are working with between-subjects variables, that is the only function you will need in your code. If you have within-subjects variables and want to adjust the error bars so that inter-subject variability is removed as in Loftus and Masson (1994), then the other two functions, normDataWithin and summarySEwithin must also be added to your code; summarySEwithin will then be the function that you call.

Источник

R Error in plot.window(…) : need finite ‘xlim’ values (2 Examples)

This article illustrates how to handle the plot error “need finite ‘xlim’ values” in R.

Table of contents:

Let’s dive into it…

Creation of Example Data

As a first step, we need to create some example data. First, we’ll create an x-vector:

x Example 1: Reproduce the Error Message – need finite ‘xlim’ values

In this example, I’ll illustrate how to replicate the error message “need finite ‘xlim’ values” in R.

If we want to draw our previously created data to a plot, we might try to use the following R code:

plot(x, y) # Try to draw plot # Error in plot.window(. ) : need finite ‘xlim’ values # In addition: Warning messages: # 1: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf # 2: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf

As you can see, the previous syntax returned the error message “need finite ‘xlim’ values”.

That’s obviously no surprise. Our x vector contains only missing values and hence cannot be drawn to a plot.

So how can we solve this problem?

Example 2: Avoid the Error Message – need finite ‘xlim’ values

In Example 2, I’ll show how to fix the problems with the error message “need finite ‘xlim’ values”.

First, we have to create an x vector that contains actual values:

x2 Video & Further Resources

Have a look at the following video of my YouTube channel. I illustrate the R programming code of this article in the video:

Please accept YouTube cookies to play this video. By accepting you will be accessing content from YouTube, a service provided by an external third party.

If you accept this notice, your choice will be saved and the page will refresh.

Accept YouTube Content

In addition, you may want to read the other posts of my homepage. I have released numerous tutorials about topics such as labels and graphics in R:

At this point in the article you should know how to deal with the plotting error message “need finite ‘xlim’ values” in the R programming language.

Please note that a very similar error message could occur, in case all y-values are NA (i.e. “Error in plot.window(…) : need finite ‘ylim’ values”).

Don’t hesitate to tell me about it in the comments, in case you have any additional questions.

Источник

Exponenta.ru

Образовательный математический сайт

не могу понять в чем ошибка. помогите пожалуйста!!

Модератор: Admin

не могу понять в чем ошибка. помогите пожалуйста!!

Сообщение Nata117 » Вт янв 11, 2011 11:59 am

Re: не могу понять в чем ошибка. помогите пожалуйста!!

Сообщение Kitonum » Вт янв 11, 2011 7:01 pm

Сообщение Nata117 » Ср янв 12, 2011 12:15 pm

Сообщение Kitonum » Ср янв 12, 2011 2:14 pm

В одном из Ваших уравнений присутствует параметр p , значение которого не определено. Это — основная причина, почему не считается! Ну ещё те ошибки, о которых я уже писал. Я произвольно присвоил p значение 1 , после чего всё заработало!

Фрагмент кода:
p:=1: Sp:=map(res,[seq(0.09/50*i,i=0..50)]);
Sp := [[t = 0., P(t) = 50., phi(t) = 1.], [t = .1800000000e-2, P(t) = 50.4350063251672012, phi(t) = .975968257705710384], [t = .3600000000e-2, P(t) = 50.9177946569956532, phi(t) = .952154283567009596], [t = .5400000000e-2, P(t) = 51.4442649641215724, phi(t) = .928575262186644434], [t = .7200000000e-2, P(t) = 52.0100685458456198, phi(t) = .905245332470889120], [t = .9000000000e-2, P(t) = 52.6107447398945710, phi(t) = .882175672502904851], [t = .1080000000e-1, P(t) = 53.2418274517322346, phi(t) = .859374639670642426], [t = .1260000000e-1, P(t) = 53.8988825218068898, phi(t) = .836847924424685808], [t = .1440000000e-1, P(t) = 54.5775990481969658, phi(t) = .814598703439283200], [t = .1620000000e-1, P(t) = 55.2738513461950376, phi(t) = .792628066493929473], [t = .1800000000e-1, P(t) = 55.9837238824985662, phi(t) = .770935261014395912], [t = .1980000000e-1, P(t) = 56.7035233445178904, phi(t) = .749517887104383052], [t = .2160000000e-1, P(t) = 57.4298265157117669, phi(t) = .728371944480206146], [t = .2340000000e-1, P(t) = 58.1594664180973808, phi(t) = .707492352371674072], [t = .2520000000e-1, P(t) = 58.8895239747403778, phi(t) = .686873227308512968], [t = .2700000000e-1, P(t) = 59.6173271958009536, phi(t) = .666507891832906818], [t = .2880000000e-1, P(t) = 60.3404453593376076, phi(t) = .646389042795666002], [t = .3060000000e-1, P(t) = 61.0567034955123376, phi(t) = .626508763596743234], [t = .3240000000e-1, P(t) = 61.7641275239122366, phi(t) = .606858907189038344], [t = .3420000000e-1, P(t) = 62.4609315063902956, phi(t) = .587431197213856504], [t = .3600000000e-1, P(t) = 63.1455176385617847, phi(t) = .568217228028420674], [t = .3780000000e-1, P(t) = 63.8164629067057306, phi(t) = .549208502542908648], [t = .3960000000e-1, P(t) = 64.4725167587298956, phi(t) = .530396440458462681], [t = .4140000000e-1, P(t) = 65.1125679470279550, phi(t) = .511772527622042728], [t = .4320000000e-1, P(t) = 65.7356236318277354, phi(t) = .493328392111318182], [t = .4500000000e-1, P(t) = 66.3408093811911215, phi(t) = .475055804234666646], [t = .4680000000e-1, P(t) = 66.9273642822145406, phi(t) = .456946676681127650], [t = .4860000000e-1, P(t) = 67.4946293389597828, phi(t) = .438993036225981348], [t = .5040000000e-1, P(t) = 68.0420435093492699, phi(t) = .421187056400741888], [t = .5220000000e-1, P(t) = 68.5691159771347004, phi(t) = .403521114066910158], [t = .5400000000e-1, P(t) = 69.0754246280541224, phi(t) = .385987791226163778], [t = .5580000000e-1, P(t) = 69.5606160498319498, phi(t) = .368579875020357938], [t = .5760000000e-1, P(t) = 70.0244006116413118, phi(t) = .351290346461309910], [t = .5940000000e-1, P(t) = 70.4665459721530994, phi(t) = .334112333550809937], [t = .6120000000e-1, P(t) = 70.8868763438969866, phi(t) = .317039141370691724], [t = .6300000000e-1, P(t) = 71.2852549918250986, phi(t) = .300064257729813821], [t = .6480000000e-1, P(t) = 71.6615836658388190, phi(t) = .283181352704035660], [t = .6660000000e-1, P(t) = 72.0158026007892431, phi(t) = .266384278636218718], [t = .6840000000e-1, P(t) = 72.3478904868938742, phi(t) = .249667070020255288], [t = .7020000000e-1, P(t) = 72.6578581709716360, phi(t) = .233023906342104431], [t = .7200000000e-1, P(t) = 72.9457505912858154, phi(t) = .216449094140738652], [t = .7380000000e-1, P(t) = 73.2116411716993128, phi(t) = .199937087194482720], [t = .7560000000e-1, P(t) = 73.4556259872405946, phi(t) = .183482473988763079], [t = .7740000000e-1, P(t) = 73.6778237641035930, phi(t) = .167079977716107774], [t = .7920000000e-1, P(t) = 73.8783758796477628, phi(t) = .150724456276146668], [t = .8100000000e-1, P(t) = 74.0574463623980250, phi(t) = .134410902275611366], [t = .8280000000e-1, P(t) = 74.2152205650808128, phi(t) = .118134427378747742], [t = .8460000000e-1, P(t) = 74.3519027987358072, phi(t) = .101890218433768012], [t = .8640000000e-1, P(t) = 74.4677170575893684, phi(t) = .856735713709563806e-1], [t = .8820000000e-1, P(t) = 74.5629034094364728, phi(t) = .694798767283690972e-1], [t = .9000000000e-1, P(t) = 74.6377178645699360, phi(t) = .533046185895388186e-1]]

Источник

Parametric plot gives two plots instead (Выдаются два графика вместо параметрического графика).

Это случается, если неправильно поставлены скобки [ ] .

Function plotting fails (График функции не получился).

Не удается построить график только что определенной функции f(x) с помощью plot(f(x),x=0..5) . Проверьте, что находится в переменной, содержащей f(x).

Error, wrong number (or type) of parameters in function diff (Ошибка, неверное количество или тип параметров в функции diff).

То же, что и в проблеме неприсваивания при построении графиков (см. выше), но только для diff .

Нужно применить unassign x (не забудьте применить кавычки):

Error, (in int) wrong number (or type) of arguments (Ошибка, (в int) неправильное число (или тип аргументов)).

То же, что и в неприсваивании при построении графиков (см выше), но только для int .

Нужно применить unassign x (не забудьте использовать кавычки):

Nothing comes back (нет ответа).

Иногда Maple может решить систему, если коэффициенты являются рациональными числами, и не может, если они являются числами с плавающей точкой. Поэтому не используйте x*0.01 – вместо этого используйте x/100.

Error, too many levels of recursion or Warning, recursive definition of name (Ошибка, слишком много уровней рекурсии или Предупреждение, рекурсивное определение имени).

You want x to be a variable, but it is a number instead (Вы хотите, чтобы х был переменной, но на самом деле – это число).

Ранее x было присвоено значение, а нужна переменная.

Это иной путь «расприсваивания» переменной.

Error, (in assign) invalid arguments (Ошибка,(в присваивании) неверные аргументы).

Источник

Error in plot procedure expected as range contains no plotting variable

I noticed this package is not introduced in Maple 17.. what is the alternative way to produce smother curve

limit of the integral is function.

The integration in (F2) is not work properly.

My tyr is below:

b:=-gamma1*tau0+I*tau0*Delta-2*a*(k-1)*xr:
a:=1+I*c;
c1:=sqrt(conjugate(a))/tau0:
c2:=0.5*((conjugate(b)/sqrt(conjugate(a)))):
lambda1:=2*(1-I*d)*(t-k1)/j+(1-I*d)^2:
lambda2:=t*(1-j)*k1/j+1/sqrt(2)*(1-I*d):
lambda3:=c1*(t-k1)/j+c1*(1-I*d)+c2:
J1:=sqrt(Pi)/sqrt(2)*(1-erf(lambda2)):
J1mod:=(Re(J1))^2+(Im(J1))^2:
g1:=0.5*sqrt(Pi)*tau0*exp(c2^2)*exp(-conjugate(a)*((k-1)*xr)^2)/(sqrt(conjugate(a))):

F2:=-sqrt(2)*int(exp(-x^2)*erf(sqrt(2)*c1*x+lambda3),x=-lambda2..infty);
Warning, computation interrupted
J2:=sum(g1*J1+g1*F2,k=1..1);
J2mod:=(((Re(J2))^2+(Im(J2))^2)):
W:= unapply(no*J1mod+Omega^2*J2mod,d):
Omega:=0.01:no:=1:Delta:=0:tau0:=1:c:=0:gamma1:=0:j:=1:k1:=0:t:=2*Pi:xr:=1:
P1:=plot(W,-50..50,axes=boxed,title=tit,color=black,font=[2,3,18],thickness=2,tickmarks=[3,2],titlefont=[SYMBOL,14],font=[1,1,18],linestyle=1);

You must be logged into your Facebook account in order to share via Facebook.

Login to Facebook

Click the button below to share this on Google+. A new window will open.

Click Here to Share on Google+

You must be logged in to your Twitter account in order to share. Click the button below to login (a new window will open.)

Источник

Как исправить: ошибка в plot.window(…): нужны конечные значения «xlim»

Одна ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании R:

Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь создать график в R и используете либо вектор символов, либо вектор только со значениями NA на оси x.

В следующих примерах показаны два разных сценария, в которых эта ошибка может возникнуть на практике.

Пример 1: Ошибка с вектором символов

Предположим, вы пытаетесь создать диаграмму рассеяния, используя следующий код:

Мы получаем ошибку, потому что вектор, который мы использовали для значений оси x, является вектором символов.

Чтобы исправить эту ошибку, нам просто нужно указать числовой вектор по оси X:

Мы можем создать диаграмму рассеяния без каких-либо ошибок, потому что мы предоставили числовой вектор для оси X.

Пример 2: Ошибка с вектором значений NA

Предположим, вы пытаетесь создать диаграмму рассеяния, используя следующий код:

Мы получаем ошибку, потому что вектор, который мы использовали для значений по оси x, является вектором только со значениями NA.

Чтобы исправить эту ошибку, нам просто нужно указать числовой вектор по оси X:

И снова мы можем успешно создать диаграмму рассеяния без ошибок, потому что мы использовали числовой вектор для оси x.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как исправить другие распространенные ошибки в R:

Источник

Plotting means and error bars (ggplot2)

Problem

You want to plot means and error bars for a dataset.

Solution

To make graphs with ggplot2, the data must be in a data frame, and in “long” (as opposed to wide) format. If your data needs to be restructured, see this page for more information.

Sample data

The examples below will the ToothGrowth dataset. Note that dose is a numeric column here; in some situations it may be useful to convert it to a factor.

First, it is necessary to summarize the data. This can be done in a number of ways, as described on this page. In this case, we’ll use the summarySE() function defined on that page, and also at the bottom of this page. (The code for the summarySE function must be entered before it is called here).

Line graphs

After the data is summarized, we can make the graph. These are basic line and point graph with error bars representing either the standard error of the mean, or 95% confidence interval.

A finished graph with error bars representing the standard error of the mean might look like this. The points are drawn last so that the white fill goes on top of the lines and error bars.

Bar graphs

The procedure is similar for bar graphs. Note that tgc$size must be a factor. If it is a numeric vector, then it will not work.

A finished graph might look like this.

Error bars for within-subjects variables

When all variables are between-subjects, it is straightforward to plot standard error or confidence intervals. However, when there are within-subjects variables (repeated measures), plotting the standard error or regular confidence intervals may be misleading for making inferences about differences between conditions.

The method below is from Morey (2008), which is a correction to Cousineau (2005), which in turn is meant to be a simpler method of that in Loftus and Masson (1994). See these papers for a more detailed treatment of the issues involved in error bars with within-subjects variables.

One within-subjects variable

Here is a data set (from Morey 2008) with one within-subjects variable: pre/post-test.

The first step is to convert it to long format. See this page for more information about the conversion.

Collapse the data using summarySEwithin (defined at the bottom of this page; both of the helper functions below must be entered before the function is called here).

The value and value_norm columns represent the un-normed and normed means. See the section below on normed means for more information.

Understanding within-subjects error bars

This section explains how the within-subjects error bar values are calculated. The steps here are for explanation purposes only; they are not necessary for making the error bars.

The graph of individual data shows that there is a consistent trend for the within-subjects variable condition , but this would not necessarily be revealed by taking the regular standard errors (or confidence intervals) for each group. The method in Morey (2008) and Cousineau (2005) essentially normalizes the data to remove the between-subject variability and calculates the variance from this normalized data.

The differences in the error bars for the regular (between-subject) method and the within-subject method are shown here. The regular error bars are in red, and the within-subject error bars are in black.

Two within-subjects variables

If there is more than one within-subjects variable, the same function, summarySEwithin , can be used. This data set is taken from Hays (1994), and used for making this type of within-subject error bar in Rouder and Morey (2005).

The data must first be converted to long format. In this case, the column names indicate two variables, shape (round/square) and color scheme (monochromatic/colored).

Now it can be summarized and graphed.

Note about normed means

The summarySEWithin function returns both normed and un-normed means. The un-normed means are simply the mean of each group. The normed means are calculated so that means of each between-subject group are the same. These values can diverge when there are between-subject variables.

Helper functions

The summarySE function is also defined on this page. If you only are working with between-subjects variables, that is the only function you will need in your code. If you have within-subjects variables and want to adjust the error bars so that inter-subject variability is removed as in Loftus and Masson (1994), then the other two functions, normDataWithin and summarySEwithin must also be added to your code; summarySEwithin will then be the function that you call.

Источник

R error in plot.window(. ) need finite ‘xlim’ values

I want to plot a data.frame and my problem is, that the following error appears:

This is my code:

I thought the problem might be, that x and y are character values and this cannot be plotted (x are dates and times for example 16.06.2015 20:07:00 and y just a double value like 0,0300 ). But I couldn’t really do y = as.numeric(CO2.data$V2) because then every value was NA.

The result of str(CO2.data) is:

1 Answer 1

But I couldn’t really do y = as.numeric(CO2.data$V2) because then every value was NA.

Well plot essentially has the same problem.

When reading in data, the first step should always be to put the data into an appropriate format, and only then process to the next step. Your workflow should always look like this, with virtually no exceptions.

In your case, you need to convert the datetime and the numeric values explicitly because R cannot handle the format conversion automatically:

In particular, you need to specify the date format (first line) and you need to convert decimal commas into decimal points before converting the strings to numbers.

If you use read.csv2 instead of read.table , you can specify the decimal separator; this allows you to omit the second conversion above:

Oh, and use FALSE and TRUE , not F and T — the latter are variables, so some code could redefine the meaning of F and T .

Источник