error: discrete value supplied to continuous scale
时间: 2023-05-31 12:18:16 浏览: 2432
### 回答1:
错误:离散值提供给连续比例尺
这个错误通常发生在使用连续比例尺的时候,但是提供了离散的数值。比如说,你使用了连续的颜色比例尺来表示一个分类变量,但是你提供的数值是离散的,比如是文本或者整数。这样会导致程序无法正确解析数据,从而出现错误。
解决方法是使用离散比例尺来表示离散的数据,或者将数据转换为连续的数值。如果你需要使用连续比例尺来表示分类变量,可以将分类变量转换为连续的数值,比如使用 one-hot 编码或者标签编码。
### 回答2:
error: discrete value supplied to continuous scale,是一种常见的数据可视化错误。该错误通常发生在使用ggplot2制图时,无法将离散数据应用于连续坐标轴的情况下。
在ggplot2中,如果一个变量是离散的,例如性别、地区、年龄段等,那么它应该被视为离散变量;如果一个变量是连续的,例如时间、温度、长度等,那么它应该被视为连续变量。离散变量只能使用离散坐标轴,而连续变量只能使用连续坐标轴。
当将离散变量应用于连续坐标轴时,ggplot2将会出现error: discrete value supplied to continuous scale错误。这是因为ggplot2无法将离散值映射到连续坐标轴上,它只能够将连续值映射到连续坐标轴上。
为了解决这个问题,可以采取以下方法之一:
1. 将离散变量转换为连续变量:如果可能的话,可以将离散变量转换为连续变量,例如将年龄段转换为年龄数值。
2. 将离散变量应用于离散坐标轴:将离散变量应用于离散坐标轴,例如将地区名称应用于x轴。
3. 将离散变量进行重新编码:可以将离散变量进行重新编码,例如将地区名称转换为数值代码,然后将数值代码应用于连续坐标轴上。
总之,error: discrete value supplied to continuous scale错误通常发生在将离散变量应用于连续坐标轴上时。为了解决这种问题,可以将离散变量转换为连续变量、将离散变量应用于离散坐标轴或对离散变量进行重新编码。
### 回答3:
在R语言中,我们经常使用ggplot2绘制数据可视化图表。在使用ggplot绘制图表时,有时候会出现以下错误提示:
error: discrete value supplied to continuous scale
出现这个错误的原因一般是我们在绘制图表时,在离散的变量上使用了连续的颜色或大小的映射。也就是说,我们使用了连续的颜色或大小来表示离散的数据,这是不正确的。
例如,我们在绘制一个柱状图时,将x轴设置为类别变量(discrete),然后使用连续的颜色映射来表示x轴的值。这时就会出现以上报错的提示。
解决这个问题的方法是要根据数据类型匹配使用正确的映射类型。当我们的数据是离散的时候,应该使用离散的映射,如颜色映射scale_color_discrete 或者大小映射scale_size_discrete。当我们的数据是连续的时候,应该使用连续的映射,如颜色映射scale_color_continuous 或者大小映射scale_size_continuous。
在绘制图表时,要仔细观察数据的类型,正确匹配映射类型,避免出现这种常见的错误。