将for循环的输出添加到data.frame中，这样我就可以在r中使用ggplot2绘制它们

我想计算一个食饵-捕食者系统在一个一致的时间段后的人口数量，为此，我根据以下公式创建了我的代码：

r中的代码：

matrixA <- matrix(c(0.4,-0.5,0.3,1.2),nrow = 2) #population change matrix
basepop <- matrix(c(10,30),nrow = 2)            #base population

plot(basepop[1,1],basepop[2,1])
for(k in 1:50){
population <- matrixA %*% basepop  #population[1,2] - predator
basepop <- population              #population[2,1] - prey
  print(population)

}

---

matrixA您可以将总体矩阵的每次迭代添加到数据框中进行绘图：

matrixA <- matrix(c(0.4,-0.5,0.3,1.2),nrow = 2) #population change matrix
basepop <- matrix(c(10,30),nrow = 2)            #base population

plot(basepop[1,1],basepop[2,1])
continued.df <- data.frame("predator" = rep(NA, times = 50), "prey" = rep(NA, times = 50))
for(k in 1:50){
  population <- matrixA %*% basepop  #population[1,2] - predator
  basepop <- population       #population[2,1] - prey
  print(population)
  continued.df$prey[k] <- population[2]
  continued.df$predator[k] <- population[1]
}
plot(continued.df)

matrixA您可以将总体矩阵的每次迭代添加到数据框中进行绘图：

matrixA <- matrix(c(0.4,-0.5,0.3,1.2),nrow = 2) #population change matrix
basepop <- matrix(c(10,30),nrow = 2)            #base population

plot(basepop[1,1],basepop[2,1])
continued.df <- data.frame("predator" = rep(NA, times = 50), "prey" = rep(NA, times = 50))
for(k in 1:50){
  population <- matrixA %*% basepop  #population[1,2] - predator
  basepop <- population       #population[2,1] - prey
  print(population)
  continued.df$prey[k] <- population[2]
  continued.df$predator[k] <- population[1]
}
plot(continued.df)

matrixA与@JustinCocco的答案相似，但有点不同

我使总体成为一个矩阵，列数等于模拟周期数
完成模拟后，我将转换为数据帧
matrixA与@JustinCocco的答案相似，但有点不同

我使总体成为一个矩阵，列数等于模拟周期数
完成模拟后，我将转换为数据帧
matrixA哦，这是一个很好的、很好的添加k值的方法。非常感谢你们两位的快速回答。如果你们不介意的话，可以告诉我如何将图形居中到0，这样它就可以显示负x、y轴。你可以用例如
coord\u笛卡尔
这样的方法设置限制：
+coord\u笛卡尔（xlim=c（-1,1）*max（种群密度$捕食者），ylim=c（-1，1）*最大值（种群密度$猎物））
。这是一个很好的添加k值的方法。非常感谢你们两位的快速回答。如果你不介意的话，你能告诉我如何将图形居中到0，这样它可以同时显示负x，y轴。你可以使用例如
坐标笛卡尔
这样的方法设置限制：
+坐标笛卡尔（xlim=c（-1,1）*max（人口df$predator），ylim=c（-1，1）*最大（种群密度$prey））
。