循环创建错误数量的图答案

【问题标题】：loop creates false amount of plots循环创建错误数量的图
【发布时间】：2014-01-16 14:25:32
【问题描述】：

我对 R 非常陌生，并且已经在互联网上搜索了很多解决方案，但没有找到任何对我有帮助的东西。

我对从 for 循环创建的图有疑问。我想在 3x2 网格中创建六个图表，其中所有图表都显示在一起，并且每个图表都有数据的列标签作为其标题。然而，R 似乎没有创建 6 个，而是创建了两倍数量的图形，而其中 6 个的标题错误（例如系列 R[,i] 而不是 DJINDUS）。

我的数据集（这是一个称为“R”的矩阵）如下所示，有几千行：

         DJINDUS       GSCITOT      NASCOMP       DJTRSPT       DJUTILS     PORTFOLIO
 [1,] -0.0051797207  0.0038918968 -0.014959142 -0.0100216161  0.0025465706 -0.0047444023
 [2,]  0.0103448153 -0.0023765810  0.013946279  0.0164086084  0.0073205395  0.0091287322
 [3,]  0.0038053079 -0.0131512085  0.004045313 -0.0046264989  0.0053159370 -0.0009222299
 [4,]  0.0234136525 -0.0107384963  0.013765670  0.0120004619  0.0099954557  0.0096873488
 [5,] -0.0019038671 -0.0064305092  0.006087090  0.0026823416  0.0046855706  0.0010241253
 [6,]  0.0103801289  0.0012181536  0.009976454  0.0081995006  0.0015569907  0.0062662457
 [7,] -0.0005007307  0.0075137168  0.004886162  0.0041719526 -0.0009155833  0.0030311035
 [8,]  0.0058533353  0.0066382973  0.003438548  0.0047356660  0.0011900949  0.0043711882
 [9,]  0.0058077604  0.0080331085  0.003620382  0.0058304700 -0.0024733215  0.0041636798
[10,] -0.0039335841  0.0120232095  0.006624884  0.0074794664 -0.0043200582  0.0035747834

par(mfcol=c(3,2))

for (i in 1:6){
  ACF.R <-acf(R[,i], lag.max=20, type="correlation", na.action = na.fail)
  header <- colnames(R)[i]
  plot(ACF.R, ci=0.95, type = "h", xlab = "Lag",
       ylab = "ACF", ci.type = "white", main = header)
}

这就是（假）图形输出looks like的方式

能否请您检查我的代码并告诉我问题所在？

【问题讨论】：

标签： r loops plot

【解决方案1】：

只需在您的 acf 通话中添加 plot=FALSE：

for (i in 1:6){
  ACF.R <-acf(R[,i], lag.max=20, type="correlation", na.action = na.fail, 
              plot=FALSE)
  header <- colnames(R)[i]
  plot(ACF.R, ci=0.95, type = "h", xlab = "Lag",
       ylab = "ACF", ci.type = "white", main = header)
}

这应该会产生以下情节：

【讨论】：

【解决方案2】：

默认情况下，每个acf() 调用也会打印一个图。添加plot=FALSE 以防止它这样做：

labels <- c("DJINDUS","GSCITOT","NASCOMP","DJTRSPT","DJUTILS","PORTFOLIO")
R <- matrix(rnorm(10*length(labels)), nrow=10)
colnames(R) <- labels
par(mfcol=c(3,2))
for (i in 1:6) {
  ACF.R <-acf(R[,i], lag.max=20, type="correlation", na.action = na.fail, plot=FALSE)
  header <- colnames(R)[i]
  plot(ACF.R, ci=0.95, type = "h", xlab = "Lag", ylab = "ACF", ci.type = "white", main = header)
}

【讨论】：