错误是什么：Error in `geom_line()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in `FUN()`: ! object 'cvm' not found Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

这个错误提示是在使用`ggplot2`绘图时出现的，一般是由于在`aes()`中使用了未定义的变量导致的。具体来说，这个错误提示中提到了`geom_line()`函数，这意味着在绘制线条时出现了问题。

根据错误提示，其中的`cvm`变量未找到，可能是因为没有定义或没有正确加载所需的包。要解决这个错误，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确认`cvm`变量是否被正确定义并且在`geom_line()`函数中被正确引用。
2. 确认是否已经正确加载了所有必要的包，特别是与`cvm`变量相关的包。
3. 如果上述两个步骤都没有解决问题，可以使用`rlang::last_trace()`命令查看详细的错误信息，以帮助进一步诊断问题。

总的来说，这个错误提示通常是由于在绘图时使用了未定义的变量或未正确加载必要的包所导致的，需要仔细检查代码以找到并解决问题。

相关问题

Error in `geom_density()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error: ! 找不到对象'CPM'

这个错误提示表明你在使用ggplot2库的`geom_density()`函数绘制图形时遇到了问题。具体来说，它找不到名为`CPM`的对象，这可能是以下几个原因：

1. **变量未定义**：`CPM`可能是你要在图上表示的数据列名，你需要确认这个列是否存在并且已经被正确地导入到数据框中。

# 确保数据框里有 'CPM' 这个列
head(data) # 查看前几行数据看看 'CPM' 是否在其中

2. **拼写错误**：检查一下列名是否准确无误，有时候打字错误也可能导致这个问题。

names(data) # 检查列名是否正确写成了 "CPM" 而不是 "cpm" 或其他形式

3. **非数值数据**：`geom_density`通常用于连续数值数据，如果你的`CPM`列包含非数值或者分类数据，那么需要转换或者排除这部分数据。

4. **缺失值处理**：如果有缺失值影响了`CPM`列，也需要提前处理，比如使用`na.omit()`去除缺失值。

5. **绘图范围限制**：如果`CPM`的值范围过大，可能会超出默认的绘图范围，尝试调整`xlim`或`ylim`。

6. **绘图对象问题**：确保你是在正确的数据框或者图层上调用`geom_density`。

解决完这些问题后，再尝试运行你的代码应该就可以正常绘图了。

in `geom_density()`: ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error: ! 找不到对象'variable'

在使用`ggplot2`包的`geom_density()`函数创建密度图时，遇到"找不到对象'variable'"的问题，这通常是由于以下几个原因：

1. **缺失的Aesthetics**：`geom_density()`需要你提供x轴（默认是`stat = density()`计算得到的结果）以及颜色或填充依据的变量。比如，如果你想根据'variable'列生成密度图，你需要在`aes()`函数中指明`x = variable`和`fill = variable`或`color = variable`。

   ggplot(data, aes(x = variable, fill = variable)) +
       geom_density()

2. **拼写错误**：检查你在`aes()`中使用的变量名是否与数据集中的实际变量名一致，大小写敏感。

3. **变量未绑定到数据集**：确认`variable`确实存在于你的"data"数据帧中，可以使用`head(data)`或`names(data)`来查看数据集内容。

4. **变量不是一个数值型**：非数值类型的变量（如因子或字符）无法直接作为密度图的输入。如果是这种情况，可能需要先转换成数值形式。

5. **异常值或缺失值**：`variable`中有缺失值或极端值可能导致绘图出现问题。使用`na.rm = TRUE`或对数据预处理去除异常值可能是解决方案。

如果问题依然存在，确保已正确安装并加载了`ggplot2`和其他依赖库，然后逐步排查上述问题。