用R中的几个参数绘制一个函数

Question

假设我想绘制一个R函数：

weibull <- function(ALPHA, LAMBDA, T){
ALPHA*LAMBDA*(T^(ALPHA-1))
}

因此该函数采用参数alpha，lambda和T.我想生成一个图，其中在一个图中alpha = 0.5，时间范围从0到2，lambda = 1,2,4,8,16，在另一个中，alpha = 1，时间范围从0到2，lambda = 1,2,4,8,16。

过去只使用一个参数绘制函数，我使用了曲线，然后如果我想在同一个图上另一条曲线，则使用ADD = TRUE。 所以，例如，过去我曾经使用过：

lambda <- 0.5
pdf <- function(x){
lambda*exp(-lambda*x)
}
survival <- function(x){
exp(-lambda*x)
}
plot(curve(pdf, 0, 6), type="l", ylim=c(0, 1), lwd=3, ylab="", xlab="", xaxs="i", yaxs="i", main=expression(paste("Exponential Distribution ", lambda, "=0.5")), cex.main=2, cex.axis=2, cex.lab=2)
curve(survival, 0, 6, add=TRUE, col="plum4", lwd=3)

但是在这个例子中，函数只有一个参数，即x。 然而，现在我想改变LAMBDA，T和ALPHA。 曲线功能不起作用，我不知道如何处理这个问题。

Answer 1

如果使用curve ，则可以指定带有自由变量x的表达式，该表达式将替换为from= / to= parameters中指定的值范围。 例如，你可以做到

weibull <- function(ALPHA, LAMBDA, T){
    ALPHA*LAMBDA*(T^(ALPHA-1))
}

lambda<-c(1, 2, 4, 8, 16)
col<-rainbow(length(lambda))
layout(matrix(1:2, nrow=1))
for(i in seq_along(lambda)) {
    curve(weibull(.5, lambda[i], x), from=0, to=2, add=i!=1, col=col[i], ylim=c(0,50), main="alpha=.5")
}
legend(1,50,lambda, col=col, lty=1)
for(i in seq_along(lambda)) {
    curve(weibull(1, lambda[i], x), from=0, to=2, add=i!=1, col=col[i], ylim=c(0,20), main="alpha=1")
}

这将产生一个情节

Answer 2

我用plyr和ggplot2来做，

weibull <- function(alpha, lambda, time){
  data.frame(time = time, value = alpha*lambda*(time^(alpha-1)))
}

library(plyr)
library(ggplot2)

params <- expand.grid(lambda = c(1, 2, 4, 8, 16), alpha = c(0.5, 1))

all <- mdply(params, weibull, time = seq(0, 2, length=100))

ggplot(all, aes(time, value, colour=factor(lambda)))+
  facet_wrap(~alpha,scales="free", ncol=2) + geom_line()

Answer 3

一个整齐的替代品，

weibull <- function(alpha, lambda, time){
  data.frame(time = time, value = alpha*lambda*(time^(alpha-1)))
}

library(ggplot2)
library(tidyverse)

params <- tidyr::crossing(lambda = c(1, 2, 4, 8, 16), alpha = c(0.5, 1))


params %>% 
  dplyr::mutate(purrr::pmap(., .f = weibull,  time = seq(0, 2, length=100))) %>% 
  tidyr::unnest() %>% 
  ggplot(aes(time, value, colour=factor(lambda)))+
    facet_wrap(~alpha,scales="free", ncol=2) + geom_line()

Answer 4

这与MrFlick的答案类似，但更短：

par(mfrow=1:2)
lapply(0:4, function(l) curve(weibull(0.5, 2^l, x), col=l+1, add=l!=0, ylim=c(0,50), xlim=c(0,2)))
lapply(0:4, function(l) curve(weibull(1, 2^l, x), col=l+1, add=l!=0, ylim=c(0,50), xlim=c(0,2)))

好的，如果你是嵌套lapply的忠实粉丝，你也可以这样做：

lapply(c(0.5,1), function(a) lapply(0:4, function(l) curve(weibull(a, 2^l, x), col=l+1, add=l!=0, ylim=c(0,50), xlim=c(0,2))))