PDF-format

y
10
8
6
4
2
0
2 4 6 8 10
Hvis man på tilsvarende måde vil vise tredie kolonne mod første må man være lidt mere snedig og bruge map for
at generere den ønskede liste af talpar:
> data13:=map(r->[r[1],r[3]],data);
data13 := [[1.2, 5.6], [3., 9.], [4.5, 8.9], [9., 3.]]
Det kan jo også være at man ønsker at transformere lidt på værdierne og for eksempel lave et enkeltlogaritmisk
plot:
> pointplot(map(r->[log[10](r[1]),r[2]],data13),style=line,labels=["log
> (x)","z"]);
9
8
7
z 6
5
4
3
0.2 0.4 0.6 0.8
x
log(x)
Ofte ønsker man at tilpasse en kurve så den går igennem (eller tæt på) ens datapunkter. Dette kan man gøre med
pakken CurveFitting. Med denne pakke kan man for eksempel lave lineær regression, tilpasse polynomier eller tilpasse
med stykkevis polynomielle kurver (splines).
> with(CurveFitting):
Som eksempel vil brugen af funktionen LeastSquares fra pakken CurveFitting blive beskrevet. Denne er ikke at
forveksle med funktionen af samme navn fra pakken LinearAlgebra (som jo bruges til at finde mindste kvadraters
37