ggplot(df_gc, aes(x = gc)) + + geom_density(fill = "blue") + + labs(x = "GC Content", y = "Density", title = "GC Content Distribution") Warning message: Removed 420 rows containing non-finite values (`stat_density()`). 报错解决办法

时间: 2024-03-03 20:48:40 浏览: 128
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利用STAR CCM+分割边界.doc

这个错误信息通常表示有非数字值（例如 NA）在数据中。您可以使用以下代码来查看哪些行包含非数字值： ```R # 找到包含非数字值的行 which(!is.finite(df_gc$gc)) ``` 然后，您可以使用以下代码将这些行从数据框中删除： ```R # 删除包含非数字值的行 df_gc <- df_gc[is.finite(df_gc$gc),] ``` 现在，您可以重新运行您的 ggplot 代码，应该就可以得到正确的结果了。
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R语言ggplot2安装与使用教程

ggplot(data = diamonds) + geom_density(aes(x = carat), fill = "blue") - geom_point()用于绘制散点图： R ggplot(data = diamonds) + geom_point(aes(x = carat, y = price)) 以上就是ggplot2的...

帮我修改以下代码，使他们可以正确运行：library(ggplot2) library(gridExtra) ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = z)) + geom_point() p1 <- ggplot(subset(df, z == 'a'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p2 <- ggplot(subset(df, z == 'b'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p3 <- ggplot(subset(df, z == 'c'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) centroids <- aggregate(df[, c('x', 'y')], by = list(df$z), FUN = mean) names(centroids)[1] <- 'z' p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'a'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) p2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'b'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) p3 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'c'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'a'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'a'), color = 'grey70') p2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'b'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'b'), color = 'grey70') p3 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'c'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'c'), color = 'grey70') grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3)

p1 <- ggplot(subset(df, z == 'a'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p2 <- ggplot(subset(df, z == 'b'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p3 <- ggplot(subset(df, z == 'c'...

ggplot(df_long_st, aes(x=site, y=st,fill = site)) + geom_half_violin(side = "r",scale="width",position=position_nudge(x=0.1))+ geom_boxplot(width = 0.15,fill="white",position=position_nudge(x=-0.1))+ geom_jitter(aes(color=site),width=0.1)修改代码将箱体上抖动点的位置集体左移0.1

ggplot(df_long_st, aes(x = site, y = st, fill = site)) + geom_half_violin(side = "r", scale = "width", position = position_nudge(x = 0.1)) + geom_boxplot(width = 0.15, fill = "white", position = ...

library(ggplot2)library(reshape2)# 绘制直方图ggplot(train_df, aes(x = Age)) + geom_histogram(binwidth = 5, fill = "lightblue", col = "black") + labs(title = "Age Distribution", x = "Age", y = "Count")# 绘制条形图ggplot(train_df, aes(x = Sex, y = Survived, fill = factor(Sex))) + geom_bar(stat = "summary", fun = mean, position = "dodge") + scale_fill_manual(values = c("lightblue", "pink"), name = "Sex") + labs(title = "Survival Rate by Sex", x = "Sex", y = "Survival Rate")# 绘制热力图cor_matrix <- cor(train_df)melted_cor_matrix <- melt(cor_matrix)ggplot(melted_cor_matrix, aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) + geom_tile() + scale_fill_gradient2(low = "lightblue", mid = "white", high = "pink") + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) + labs(title = "Correlation Matrix")出现以下错误Error in cor(train_df): 'x' must be numeric Traceback: 1. cor(train_df) 2. stop("'x' must be numeric")

ggplot(melted_cor_matrix, aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) + geom_tile() + scale_fill_gradient2(low = "lightblue", mid = "white", high = "pink") + theme(axis.text.x = element_text(angle = ...

data <- read.csv("C:/Users/lenovo/Desktop/09-01.csv",fileEncoding="GBK") head(data) str(data) summary(data) library(ggplot2) ggplot(data, aes(x = 年, y = 收入)) + geom_line() ggplot(data, aes(x = 年, y = 支出)) + geom_line() ggplot(data, aes(x = 年, y = 收入)) + geom_bar(stat = "identity") ggplot(data, aes(x = 年, y = 支出)) + geom_bar(stat = "identity") total_收入 <- sum(data$收入)total_expenses <- sum(data$支出) ggplot(data.frame(type = c("收入", "支出"), value = c(total_收入, total_支出)), aes(x = "", y = value, fill = type)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) + coord_polar("y", start = 0) ggplot(data.frame(type = c("支出", "收入"), value = c(total_支出, total_收入)), aes(x = "", y = value, fill = type)) + geom_bar(stat = "identity", width = 1) + coord_polar("y", start = 0)用的什么，方法

然后使用了 ggplot2 包中的各种函数，如 geom_line()、geom_bar() 和 coord_polar() 等来绘制了一些图表，如折线图、柱状图和极坐标图等，以展示数据的分布和趋势。最后，使用了 sum() 函数对收入和支出数据进行了...

ggplot() + geom_path(data = world_map, aes(x = long, y = lat, group = group), color = "gray") + geom_point(data = baiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "white")+ geom_point(data = qingyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "lightgreen") + geom_point(data = heiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "black") + geom_point(data = daye_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "yellowgreen") + geom_point(data = huyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "orange") + ggtitle("map")这段代码中哪里有问题

geom_path(data = world_map, aes(x = long, y = lat, group = group), color = "gray") + geom_point(data = baiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "white") + geom_point(data = ...

ggplot(data, aes(x=quarter, y=value, group=1)) + + geom_line(aes(y=Actual, color="Actual"), size=1.2) + + geom_line(aes(y=Pred, color="Predicted"), size=1.2) + + scale_x_yearqtr(n=8) + + xlab("Quarter") + + ylab("Stock Price") + + ggtitle("Actual vs. Predicted Stock Prices") + + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) Warning: Using size aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0. Please use linewidth instead.

这个警告是因为在 geom_line 函数中使用了 size 参数来设置线条粗细，而这个参数在 ggplot2 3.4.0 版本后被弃用了，建议使用 linewidth 参数来代替。 所以，你可以将原来的代码中的 size 参数改为 ...

ggplot(data, aes(x=age, fill=diabetes)) + geom_density(alpha = 0.5) + theme_classic()详细分析这段代码

1. ggplot(data, aes(x=age, fill=diabetes))：创建一个 ggplot2 对象，并指定数据集 data，x 轴变量为 age，fill 为 diabetes 变量，用于分组绘图。 2. geom_density(alpha = 0.5)：在 ggplot2 对象上...

ggplot(BQG,mapping = aes(x=groupf,y=FD_log,shape=groupf))+ geom_violin(aes(fill=groupf),alpha=0.2)+ scale_fill_manual("", values = c("red","green","blue"))+ geom_jitter(width = 0.25)+ labs(x="分组",y="lg(丰度)")+ theme_gdocs()+ theme_classic()+ guides(fill = guide_legend(title = ""), shape = guide_legend(title = "")) 修改这段代码，让图中字体全变为宋体

ggplot(BQG, mapping = aes(x = groupf, y = FD_log, shape = groupf)) + geom_violin(aes(fill = groupf), alpha = 0.2) + scale_fill_manual("", values = c("red", "green", "blue")) + geom_jitter(width = ...

修改这段代码，让图中出现的文字全变为宋体,ggplot(BQG,mapping = aes(x=groupf,y=FD_log,shape=groupf))+ geom_violin(aes(fill=groupf),alpha=0.2)+ scale_fill_manual("", values = c("red","green","blue"))+ geom_jitter(width = 0.25)+ labs(x="分组",y="lg(丰度)")+ theme_gdocs()+ theme_classic()+ guides(fill = guide_legend(title = ""), shape = guide_legend(title = ""))

ggplot(BQG,mapping = aes(x=groupf,y=FD_log,shape=groupf)) + geom_violin(aes(fill=groupf),alpha=0.2) + scale_fill_manual("", values = c("red","green","blue")) + geom_jitter(width = 0.25) + labs...

# 创建金字塔图 > ggplot(summary_data, aes(x = reorder(WklyStudyHours, ifelse(Gender == "female", AvgTotalScore, -AvgTotalScore)), y = AvgTotalScore)) + + geom_bar(stat = "identity", aes(fill = Gender), width = 0.5) + + scale_fill_manual(values = c("pink", "blue")) + + theme_bw() + + labs(x = "WklyStudyHours", y = "AvgTotalScore") + + coord_flip() + + geom_segment(aes(x = 0, xend = 0, y = min(summary_data$AvgTotalScore), yend = max(summary_data$AvgTotalScore)), color = "black", linetype = "dashed") + + scale_x_continuous(breaks = c(-300, 0, 300), labels = abs(c(-300, 0, 300))) Error: Discrete value supplied to continuous scale

这个错误提示意味着您在使用 scale_x_continuous() 函数时，将离散值传递给了连续的比例尺。您需要检查您传递给 scale_x_continuous() 函数的参数，确保这些参数是连续的值。可能原因是您传递给 scale_x_...

ggplot(mydata,aes(x=Var1,y=Var2))+ + geom_point(aes(size=AbsValue,fill=value),shape=21,colour=black)+ + scale_fill_gradientn(colours = c(brewer.pal(7,"Set1")[2],"white",brewer.pal(7,"Set1")[1]),na.value = NA)+ + scale_size_area(max_size = 12,guide=FALSE) 错误: 找不到对象'black'

ggplot(mydata,aes(x=Var1,y=Var2)) + geom_point(aes(size=AbsValue,fill=value),shape=21,colour="black") + scale_fill_gradientn(colours = c(brewer.pal(7,"Set1")[2],"white",brewer.pal(7,"Set1")[1]),na...

df <- data.frame(category = c("A", "B", "C"), value = c(1, 2, 3))ggplot(df, aes(x = category, y = value, fill = category)) + geom_bar(stat = "identity") + scale_fill_manual(values = c("red", "blue"))

这是一个 R 语言中使用 ggplot2 包绘制堆积条形图的代码，其中数据框 df 包含了三个类别 A、B、C，以及对应的数值 1、2、3。堆积条形图的 x 轴为类别，y 轴为数值，填充颜色为类别本身，颜色分别为红色和蓝色。

> bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=总分株数, fill= 品种))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+geom_errorbar(aes(ymax=总分株数+se,ymin=总分株数-se),position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale_fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=总分株数+se,label=显著性),position=position_dodge(0.9), size=3)+ylab("分株数(株)")+facet_grid('. ~ 栽培模式')我想把label=显著性，这个标签移到误差棒

bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=总分株数, fill=品种)) + geom_bar(stat="identity",position="dodge") + geom_errorbar(aes(ymax=总分株数+se,ymin=总分株数-se), position=position_dodge(0.9), ...

bar<- ggplot(data_CA,aes(x=ActivityName,fill=ErythemaGrade))+ geom_bar(position="stack",stat="count")+ geom_text( aes(label = ..count..), stat="count", position=position_stack(vjust=0.5), color="black", size=2) + facet_wrap(vars(Zone))+ #scale_color_hue() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1,size=5))+ labs(x=NULL,y="Erythema Grade") 我想修改这张plot的颜色，应该如何修改代码

ggplot(data_CA, aes(x = ActivityName, fill = ErythemaGrade)) + geom_bar(position = "stack", stat = "count") + geom_text(aes(label = ..count..), stat = "count", position = position_stack(vjust ...

p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene) > p_boxplot_exp_mt.gene = p_boxplot_exp_mt.gene + + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) + + xlab(NULL) + ylab("log2(CPM+1)") + + scale_color_manual(values = "black") + + stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18), + axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) + + geom_text(data = sample_exp_mt.gene, aes(x = sample, y = median_expression, + label = paste0("Median: ", round(median_expression, 2))), + vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black")+ + theme(panel.background = element_blank()) Error in p_boxplot_exp_mt.gene + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, : non-numeric argument to binary operator

ggplot(df_boxplot, aes(x = "", y = sample_exp_mt.gene)) + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) + xlab(NULL) + ylab("log2(CPM+1)") + scale_color_manual(values = "black") +...

bplot<-read.csv("eplot.csv",header=T) ggplot(data=bplot,aes(x=ss, y=bm, fill= mac))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+ge om_errorbar(aes(ymax=bm+se,ymin=bm-se),position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale _fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=bm+se+0.2,label=t),position=position_dod ge(0.9), size=3)+ylab("biomass (g)")+facet_grid('. ~ group')

2. ggplot(data = bplot, aes(x = ss, y = bm, fill = mac)) 创建一个基础绘图对象，数据来源是 bplot 数据框，x 轴映射到 ss 列，y 轴映射到 bm 列，fill 映射到 mac 列。 3. + geom_bar(stat = ...

b<-ggplot(data,aes(x=index,y=Cerebellum)) b+geom_point(size=2,color='blue')+ coord_fixed()+theme_classic()+ geom_smooth(method = "lm",formula = y ~ x,size=2,color="black",fill="green")+ theme (aspect.ratio=1,axis.text.x = element_text (size = 15),axis.title.x = element_text (size = 15),axis.title.y = element_text(size = 15),axis.text.y = element_text (size = 15))+ stat_cor(data=data, method = "pearson")将代码中输出的相关系数和显著性水平设为显示三位小数

b <- ggplot(data, aes(x = index, y = Cerebellum)) b + geom_point(size = 2, color = 'blue') + coord_fixed() + theme_classic() + geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, size = 2, color = "black", ...

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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。