p <- p + geom_bar(aes(log2(CPM+1)), stat = "identity") 错误: unexpected symbol 于 "# 再添加geom_bar图层 p"

时间: 2024-09-27 09:09:54 浏览: 53

35.R语言geom_contour等高线图绘制教程.pdf

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R语言geom_contour等高线图绘制教程 R语言中的geom_contour是一种常用的等高线图绘制方法，用于绘制等高线图，以便更好地展示数据之间的关系。本教程将详细介绍如何使用R语言中的ggplot2包和metR包来绘制等高线图。需要安装和加载必要的包，包括ggplot2和metR包。可以使用install.packages()函数来安装这些包，然后使用library()函数来加载它们。 install.packages("metR") library(ggplot2) library(metR) 接下来，需要准备数据。在本教程中，我们使用volcano数据来绘制等高线图。可以使用data.table::melt()函数来将volcano数据转换为适合绘图的格式。 v <- data.table::melt(volcano) 然后，可以使用ggplot()函数来绘制等高线图。geom_contour_filled()函数用于绘制填充图，geom_contour()函数用于绘制等高线图。 ggplot(v, aes(Var1, Var2)) + ggplot2::geom_contour_filled(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity') + geom_contour(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity', color = "#1F77B4", lineend = "round", breaks = seq(100, 200, 10), show.legend = F, linemitre = 50) + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + coord_flip() 在上面的代码中，我们使用ggplot()函数来绘制等高线图，然后使用geom_contour_filled()函数和geom_contour()函数来绘制填充图和等高线图。binwidth参数用于控制等高线图的精度，position参数用于控制等高线图的位置。color参数用于控制等高线图的颜色，lineend参数用于控制等高线图的线末端样式，breaks参数用于控制等高线图的断点，show.legend参数用于控制是否显示图例，linemitre参数用于控制等高线图的线 style。接下来，可以使用metR包中的geom_text_contour()函数来添加文本标签。 ggplot(v, aes(Var1, Var2)) + ggplot2::geom_contour_filled(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity') + geom_contour(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity', color = "#1F77B4", lineend = "round", breaks = seq(100, 200, 10), show.legend = F, linemitre = 50) + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + coord_flip() + metR::geom_text_contour(aes(z = value), stat = "text_contour", binwidth = 10, check_overlap = T, skip = 0, stroke = 0, color = "red") 在上面的代码中，我们使用geom_text_contour()函数来添加文本标签，stat参数用于控制文本标签的统计方式，binwidth参数用于控制文本标签的精度，check_overlap参数用于控制文本标签的重叠，skip参数用于控制文本标签的跳过，stroke参数用于控制文本标签的线 style，color参数用于控制文本标签的颜色。本教程详细介绍了如何使用R语言中的ggplot2包和metR包来绘制等高线图，包括如何安装和加载必要的包，如何准备数据，如何绘制等高线图，如何添加文本标签等等。

这个R语言代码看起来像是在一个数据可视化场景中创建一个条形图，并尝试将对数转换应用于`CPM+1`列的数据。命令`p <- p + geom_bar(aes(log2(CPM+1)), stat = "identity")`表示在当前图形`p`的基础上增加一个新的条形图层，其中`log2(CPM+1)`用于计算每个值的对数，并且使用了统计方法`stat = "identity"`，这意味着它会直接显示数据的分布。然而，出现错误提示"unexpected symbol"可能是由于缺少了一个预期的操作符、括号或其他语法结构。可能是你在键入`log2(CPM+1)`时少打了一些字符，比如忘记了括号，或者`CPM`是一个变量名，需要加上$前缀来明确是指当前数据框中的这一列。修复后的代码可能应该是这样的： ```r p <- p + geom_bar(aes(fill = log2(CPM + 1)), stat = "identity") ``` 或者如果`CPM`是一个列名且已经在当前的数据框中进行了处理，可以简化为： ```r p <- p + geom_bar(aes(fill = log2(CPM)), stat = "identity") ```

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p <- p + geom_bar(aes(log2(CPM+1)), stat = "identity") 错误: unexpected symbol 于 "# 再添加geom_bar图层 p"

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Exercise 1- 18BCE1183_r_rstudio_visualc++_

p <- p + geom_bar(aes(fill = log2(CPM + 1)), stat = "identity") 错误: unexpected symbol 于 "# 再添加geom_bar图层 p"

p <- p + geom_bar(stat = "identity") 错误: unexpected symbol 于 "# 再添加geom_bar图层 p"

p <- p + geom_bar(stat = "identity") 错误: unexpected symbol 于 "# 然后加上geom_bar()层 p"

x<-seq(-5,5,by=0.01); y<-f1(x,a,b); df<-data.frame(x,y); g<-ggplot(df,aes(x,y)); g<-g+geom_line(col=’red’); #红色曲线 g<-g+geom_vline(yintercept=0)+geom_hline(yintercept=0); #坐标轴 g<-g+ggtitle(paste(“y=”,a,”*x+”,b));

p2 <- ggplot(df2, aes(date, yy)) + geom_point() p2 <- p2 + scale_x_date(date_labels = "%b%d") p2 <- p2 + facet_wrap( ~ type, scales = "free_y", nrow = 2)

> bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=RII, fill= 品种))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale_fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=RII),position=position_dodge(0.9), size=3)+ylab("RII")帮我检查下代码

Error: unexpected ',' in "bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=RII, fill= 品种))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+,"

p <- ggplot(data = data, aes(x = log2(CPM+1), color = variable)) + 错误: unexpected symbol 于 "#美化-线条#

volcano_plot <- volcano_plot + geom_text(aes(label = labels), position = position.coords, vjust = -0.5) 错误: 找不到对象'position.coords'

p_aov_cpm_median_T <- ggplot(median_T, aes(x = Tissue, y = median_expression)) + geom_boxplot(wide = 2) + scale_x_discrete(linetype = "solid", color = "black") + scale_y_continuous(linetype = "solid", color = "black")

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