Error in barplot.default(coef, col = "red", names.arg = names(coef), main = "Marginal Model") : 'height'要么是向量，要么是矩阵

这个错误可能是由于 `coef` 不是一个向量或矩阵导致的。你可以使用 `is.vector()` 和 `is.matrix()` 函数来检查一下 `coef` 的类型。如果 `coef` 是一个数据框或列表等其他类型的数据，你需要将其转换为向量或矩阵才能使用 `barplot()` 函数进行绘图。

如果 `coef` 是一个数据框或列表，你可以使用 `unlist()` 函数将其转换为向量，例如：

coef_vector <- unlist(coef)
barplot(coef_vector, col = "red", names.arg = names(coef_vector), main = "Marginal Model")
abline(h = 0, lty = 2)

如果 `coef` 是一个矩阵，你可以使用 `as.vector()` 函数将其转换为向量，例如：

coef_vector <- as.vector(coef)
barplot(coef_vector, col = "red", names.arg = names(coef_vector), main = "Marginal Model")
abline(h = 0, lty = 2)

相关问题

Error in barplot.default(data, names.arg = c("183", "490", "566", "687", : 名字数目不对

这个错误通常是由于数据和名称参数的数量不匹配引起的。请确保您提供的数据和名称参数具有相同的长度。您可以通过以下两种方法解决此问题：

1.检查您提供的数据和名称参数是否具有相同的长度。例如，如果您有5个数据点，则名称参数应该有5个元素。

2.如果您使用的是barplot函数，请确保您已正确设置names.arg参数。names.arg参数应该是一个字符向量，其中包含与数据点相对应的名称。如果您没有提供names.arg参数，则barplot函数将使用默认的数字名称。

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

这段代码用于绘制游戏平台累计发行量和近五年游戏平台累计发行量的柱状图。下面是对代码的解释：

1. `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'`：这行代码将字体设置为中文宋体（SimHei），以支持中文显示。

2. `plt.figure(figsize=(20,15))`：这行代码创建一个大小为20x15英寸的画布。

3. `ax1=plt.subplot(211)`：这行代码创建一个包含两个子图的图像，并指定第一个子图的位置为(2, 1, 1)。

4. `Platform = data.groupby(by='Platform').sum()`：这行代码按照平台对数据进行分组，并计算每个平台的总和（包括全球销售额）。

5. `Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`：这行代码对计算后的数据进行处理，保留只有全球销售额一列，并按降序排列。

6. `sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第一个子图，x轴为平台名称，y轴为对应的全球销售额。

7. `plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14)`：这行代码设置第一个子图的标题为"游戏平台累计发行量"，字体大小为14。

8. `ax2=plt.subplot(212)`：这行代码指定第二个子图的位置为(2, 1, 2)。

9. `Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum()`：这行代码根据数据的年份筛选出近五年的数据，并按照平台对数据进行分组，并计算每个平台在这五年内的总和。

10. `Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`：这行代码对计算后的数据进行处理，保留只有全球销售额一列，并按降序排列。

11. `sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2)`：这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第二个子图，x轴为平台名称，y轴为对应的全球销售额。

12. `plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14)`：这行代码设置第二个子图的标题为"近五年游戏平台累计发行量"，字体大小为14。

13. `plt.show()`：这行代码显示绘制的柱状图。

通过这段代码，可以直观地观察到游戏平台的累计发行量和近五年的发行量情况，从而分析其发展趋势和变化。