geom_signif: na.rm = FALSE, extend_line = 0, parse = FALSE, orientation = NA

这是 R 语言中 geom_signif 函数的参数说明：

- na.rm：逻辑值，是否忽略缺失值，默认为 FALSE。
- extend_line：数值型，用于指定标记线（significance line）的长度，默认为 0，即不显示标记线。
- parse：逻辑值，是否对标签进行解析，默认为 FALSE。
- orientation：字符型，用于指定标记线的方向，可选值为 "horizontal" 和 "vertical"，默认为 NA，即根据数据自动确定方向。

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p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene) > p_boxplot_exp_mt.gene = p_boxplot_exp_mt.gene + + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) + + xlab(NULL) + ylab("log2(CPM+1)") + + scale_color_manual(values = "black") + + stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) + + theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18), + axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) + + geom_text(data = sample_exp_mt.gene, aes(x = sample, y = median_expression, + label = paste0("Median: ", round(median_expression, 2))), + vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black")+ + theme(panel.background = element_blank()) Error in p_boxplot_exp_mt.gene + geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, : non-numeric argument to binary operator

看起来您的代码中有一些问题，主要是在 `p_boxplot_exp_mt.gene = boxplot(sample_exp_mt.gene)` 这行代码中，您将 `boxplot` 的输出结果赋值给了 `p_boxplot_exp_mt.gene` 变量。但是，在后面的代码中，您却又将 `p_boxplot_exp_mt.gene` 作为一个 `ggplot` 对象进行操作，这就导致了一个类型不匹配的错误。

建议您将 `boxplot` 的输出结果转换为一个数据框，再使用 `ggplot` 进行绘图，如下所示：

# 将 boxplot 的输出结果转换为数据框
df_boxplot <- as.data.frame(p_boxplot_exp_mt.gene)

# 使用 ggplot 绘制箱线图
ggplot(df_boxplot, aes(x = "", y = sample_exp_mt.gene)) +
  geom_boxplot(color = "black", size = 0.25, outlier.shape = NA) +
  xlab(NULL) +
  ylab("log2(CPM+1)") +
  scale_color_manual(values = "black") +
  stat_summary(fun = max, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) +
  stat_summary(fun = min, geom = "crossbar", color = "black", width = 0.1) +
  theme(axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25),
        axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.25),
        axis.text = element_text(color = "black", angle = 90, size = 18),
        axis.title = element_text(color = "black", size = 18)) +
  geom_text(data = df_boxplot, aes(x = 1, y = median, 
                                   label = paste0("Median: ", round(median, 2))), 
            vjust = -1, hjust = -0.5, size = 4, color = "black") +
  theme(panel.background = element_blank())

这样可以避免 `p_boxplot_exp_mt.gene` 类型不匹配的错误。

def render(self, mode='human'): if self.viewer is None: from gym.envs.classic_control import rendering self.viewer = rendering.Viewer(500,500) self.viewer.set_bounds(-2.2,2.2,-2.2,2.2) rod = rendering.make_capsule(1, .2) rod.set_color(.8, .3, .3) self.pole_transform = rendering.Transform() rod.add_attr(self.pole_transform) self.viewer.add_geom(rod) axle = rendering.make_circle(.05) axle.set_color(0,0,0) self.viewer.add_geom(axle) fname = path.join(path.dirname(__file__), "assets/clockwise.png") self.img = rendering.Image(fname, 1., 1.) self.imgtrans = rendering.Transform() self.img.add_attr(self.imgtrans) self.viewer.add_onetime(self.img) self.pole_transform.set_rotation(self.state[0] + np.pi/2) if self.last_u: self.imgtrans.scale = (-self.last_u/2, np.abs(self.last_u)/2) return self.viewer.render(return_rgb_array = mode=='rgb_array')

这是一个用于可视化的函数，用于渲染一个叫做 CartPole 的强化学习环境。这个函数使用 Python 的 gym 库提供的 rendering 模块来创建一个图形化界面，其中包含了一个杆子和一个小车。这个函数的主要作用是将当前状态（即杆子的角度和小车的位置）可视化出来，以便于观察算法的表现。具体来说，它会根据当前状态更新杆子的角度和小车的位置，并且还会根据上一次的动作更新小车的大小。最后，它会将渲染结果输出为一个可选的 RGB 数组或者人类可读的图像。