我运行了以下代码，返回了正确的系数。然而，无论我在哪里调用plot函数，我都无法得到任何图形输出。
我不确定是否需要一个可复现的示例，因为我认为通过查看下面的gradientDescent函数可以解决这个问题？这是我在R中首次尝试运行这个算法：
gradientDescent <- function(x, y, learn_rate, conv_threshold, n, max_iter) { m <- runif(1, 0, 1) c <- runif(1, 0, 1) yhat <- m * x + c cost_error <- (1 / (n + 2)) * sum((y - yhat) ^ 2) converged = F iterations = 0 while(converged == F) { m_new <- m - learn_rate * ((1 / n) * (sum((yhat - y) * x))) c_new <- c - learn_rate * ((1 / n) * (sum(yhat - y))) m <- m_new c <- c_new yhat <- m * x + c cost_error_new <- (1 / (n + 2)) * sum((y - yhat) ^ 2) if(cost_error - cost_error_new <= conv_threshold) { converged = T } iterations = iterations + 1 if(iterations > max_iter) { converged = T return(paste("Optimal intercept:", c, "Optimal slope:", m)) } }}回答：
不清楚你之前尝试了什么方法但没有效果。基础图形函数plot和abline即使在函数内部使用也应该能生成输出。Lattice和ggplot2图形基于grid图形，因此需要在函数调用外包一层print()才能生成输出（如R-FAQ中所述）。所以试试这样做：
gradientDescent <- function(x, y, learn_rate, conv_threshold, n, max_iter) { ## plot.new() 或许不需要 plot(x,y) m <- runif(1, 0, 1) c <- runif(1, 0, 1) yhat <- m * x + c cost_error <- (1 / (n + 2)) * sum((y - yhat) ^ 2) converged = F iterations = 0 while(converged == F) { m_new <- m - learn_rate * ((1 / n) * (sum((yhat - y) * x))) c_new <- c - learn_rate * ((1 / n) * (sum(yhat - y))) m <- m_new c <- c_new yhat <- m * x + c cost_error_new <- (1 / (n + 2)) * sum((y - yhat) ^ 2) if(cost_error - cost_error_new <= conv_threshold) { converged = T } iterations = iterations + 1 if(iterations > max_iter) { abline( c, m) #计算的 dev.off() converged = T return(paste("Optimal intercept:", c, "Optimal slope:", m)) } } } 