Discrete value supplied to continuous scale报错

时间: 2023-12-08 11:05:10 浏览: 32
这个报错通常发生在使用 ggplot2 包进行数据可视化时,是因为你在连续变量的地方使用了离散值,或者在离散变量的地方使用了连续值。 解决方法一般有两种: 1. 确认变量类型:首先需要确认你要绘制的变量的数据类型,是连续型还是离散型。然后在 ggplot 函数中相应的 aes 函数中指定对应的 scale,比如使用 `scale_continuous()` 或者 `scale_discrete()`。 2. 调整图层:如果确认数据类型无误,还可以尝试调整图层顺序,比如将数据点图层放在其他图层上方。另外,也可以尝试使用 `geom_jitter()` 函数来将离散值稍微随机化,以避免出现重叠的情况。 如果以上方法都无法解决问题,可以提供相关代码和数据,更好地帮助你解决问题。
相关问题

Discrete value supplied to continuous scale

这个错误通常是由于在ggplot2中使用了离散值(如字符型变量)来映射到连续的颜色或大小等美观属性上所引起的。 例如,下面的代码尝试使用字符型变量mpg$trans来映射连续的颜色属性: ``` ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = trans)) + geom_point() ``` 这段代码会出现"Discrete value supplied to continuous scale"的错误,因为变量trans是一个离散的字符型变量,而颜色映射是一个连续的颜色属性。 要解决这个问题,可以将离散的变量转换为连续的变量,例如使用`as.numeric()`函数将字符型变量转换为数值型变量: ``` ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = as.numeric(trans))) + geom_point() ``` 这样就可以成功地将离散变量映射到连续属性上了。

Error: Discrete value supplied to continuous scale

这个错误通常是因为您在使用 ggplot2 绘图时,将分类变量(如字符型或因子型变量)误认为是连续变量(如数值型变量)。这会导致 ggplot2 在绘图时尝试对分类变量进行连续变量的处理,从而出现错误。 解决这个问题的方法是将 ggplot2 中的 scale 函数中的参数 aes 中的变量类型正确设置为分类变量,例如: ``` ggplot(data, aes(x = factor(category), y = value)) + geom_bar(stat = "identity") + scale_x_discrete(labels = c("category1", "category2", "category3")) ``` 在这个例子中,我们将 x 轴的变量 category 转换为因子型变量,然后使用 scale_x_discrete 函数将 x 轴的标签设置为我们想要的分类标签。这样就可以正确地绘制分类变量的图形了。

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