Error in scatterplot3d(pca_result_All$x[, 1:3], pch = 16, color = colors_All, : length(color) must be equal length(x) or 1
时间: 2024-01-12 21:04:58 浏览: 55
这个错误提示的意思是 `color` 参数的长度必须和 `x` 参数的长度相等或者为1。`scatterplot3d` 函数是绘制三维散点图的函数。它需要三个参数:`x`、`y`和`z`,分别表示三个维度的数据。另外,`color` 参数用于指定每个点的颜色。
根据错误提示,你传递给 `color` 参数的对象长度不正确。可能的原因是 `colors_All` 对象的长度和 `pca_result_All$x` 的长度不同。你需要确保这两个对象长度相同。你可以尝试重新检查一下这两个对象的长度,或者尝试使用其他的颜色映射方案来解决这个问题。
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Error in scatterplot3d(pca$x[, 1], pca$x[, 2], pca$x[, 3], color = group$Group, : length(color) must be equal length(x) or 1
这个错误是由于color参数的长度与x参数的长度不匹配导致的。您需要确保color参数的长度与x参数中任一维度的长度相同,或者为1。您可以使用以下代码来检查这些参数的长度:
```
length(pca$x[, 1])
length(pca$x[, 2])
length(pca$x[, 3])
length(group$Group)
```
确保它们的长度相同或其中有一个长度为1,然后再次运行scatterplot3d函数。
PCA_df = pd.DataFrame(PCAPipeline.fit_transform(X_train)) y_train.reset_index(drop=True, inplace=True) PCA_df = pd.concat([PCA_df, y_train], axis=1, ignore_index=True ) PCA_df.head(); plt.figure(figsize=(8,8)) sns.scatterplot(PCA_df[0],PCA_df[1],hue=PCA_df[3],palette=sns.color_palette("tab10", 2)) plt.show()
这段代码看起来像是使用PCA对训练数据进行降维,然后将降维后的数据和对应的标签合并成一个新的DataFrame,并画出散点图。其中,PCA_df是降维后的数据,X_train是原始数据,y_train是对应的标签,PCAPipeline是PCA模型的Pipeline。第一行代码使用fit_transform函数将训练数据进行降维,第二行代码将标签的索引重置并与降维后的数据进行合并,第三行代码画出散点图。