error: continuous value supplied to discrete scale
时间: 2023-05-31 18:18:17 浏览: 209
### 回答1:
这个错误提示是因为在使用离散型比例尺时,提供了连续型的数值。比如说,在使用柱状图时,如果将连续型的数值作为x轴的值,就会出现这个错误。解决方法是将连续型的数值转换为离散型的数值,或者使用连续型的比例尺。
### 回答2:
这个错误是因为在使用ggplot2作图时,将连续值(continuous value)赋值给类别型变量(discrete scale),导致了该错误的出现。
ggplot2的默认图像的x轴和y轴都被设为连续变量。例如,当我们创建一个散点图时,我们通常会使用连续变量作为x轴和y轴坐标轴。然而有时我们会出现将一个说明性分类变量(例如性别或者地区)用于坐标轴上,并且会发生上述错误。
举个例子, 我们有一个数据集,分别包括城市和该城市降雨量的数值。 我们可以用散点图来表示,x轴表示城市,y轴表示降雨量,并将降雨量作为连续变量来绘制。 但是,如果我们想将每个城市分组到一个特定的区域中,并根据组来为每个城市分配颜色,我们就需要使用区域特征(这是一个分类变量,discrete scale)并错误地将它应用到y轴上,最终导致了上述错误。
解决方案是要检查我们正在使用的数据集,并确定我们将哪些变量分配为连续性或分类特征。如果数据集中有分类变量,则应将它们与适当的属性进行分组,并使用相应的图示来呈现。
### 回答3:
这个错误是在使用ggplot2包中的函数时出现的,具体是在使用离散的比例尺(discrete scale)时,却向其提供了连续的数值数据。
比例尺在ggplot2中用于将原始数据映射到可视化元素上,将它们呈现为视觉特征,例如颜色、形状、大小和位置等。离散比例尺用于将离散值映射到离散的视觉特征上,例如将类别数据映射到颜色或形状上;而连续比例尺用于将连续数据映射到连续的视觉特征上,例如将数值数据映射到颜色深度或点的大小上。
因此,如果向离散比例尺提供连续的数值数据,就会出现上述错误。例如,在将温度数据映射到柱状图的颜色上时,就必须使用连续比例尺;而在将月份数据映射到柱状图的颜色上时,则必须使用离散比例尺。如果使用错误的比例尺会导致数据不合理,或者视觉特征不符合预期。
解决这种问题的方法通常是将数据转换为正确的类型,或者使用正确的比例尺。例如,如果你的数据是连续的,那么你应该使用连续比例尺;而如果你的数据是离散的,那么你应该使用离散比例尺。如果你使用的是错误的比例尺,可以通过在映射数据之前,使用适当的函数,将数据转换为正确的类型。如果若干次尝试仍未成功,可以考虑另外一种可视化方案,以避免使用错误的比例尺。