改写；scores(nmds)$sites %>% cbind(df) %>% ggplot(aes(x = NMDS1, y = NMDS2)) + geom_point(aes(size = 0.5, color = Group)) + stat_chull(geom = "polygon", aes(group = Group, color = Group, fill = Group), alpha = 0.1) + annotate("text", x = -0.15, y = 0.1, label = paste0("stress: ", format(nmds$stress, digits = 4)), hjust = 0) + theme_bw(base_size = 18)+ theme(text=element_text(family="A",size=20))，不使用$得到相同结果

可以使用`extract()`函数来从分析结果对象中提取所需的元素。下面是使用`extract()`函数重新编写代码的例子：

nmds_scores <- extract(scores(nmds), "sites")
nmds_df <- cbind(nmds_scores, df)
ggplot(nmds_df, aes(x = NMDS1, y = NMDS2)) + 
  geom_point(aes(size = 0.5, color = Group)) + 
  stat_chull(geom = "polygon", aes(group = Group, color = Group, fill = Group), alpha = 0.1) + 
  annotate("text", x = -0.15, y = 0.1, label = paste0("stress: ", format(nmds$stress, digits = 4)), hjust = 0) + 
  theme_bw(base_size = 18) + 
  theme(text = element_text(family = "A", size = 20))

这个代码与原始代码的作用是相同的，但使用`extract()`函数来代替了$符号，以便从NMDS分析结果对象中提取所需的元素。

相关问题

修改下面的代码：nmds <- metaMDS(select(df, starts_with("OTU"))) str(nmds) scores(nmds)$sites %>% cbind(df) %>% ggplot(aes(x = NMDS1, y = NMDS2)) + geom_point(aes(size = 0.5, color = Group)) + stat_chull(geom = "polygon", aes(group = Group, color = Group, fill = Group), alpha = 0.1) + annotate("text", x = -0.15, y = 0.1, label = paste0("stress: ", format(nmds$stress, digits = 4)), hjust = 0) + theme_bw(base_size = 18)+ theme(text=element_text(family="A",size=20))

这段代码是一个简单的NMDS分析和绘图的代码，如果你想对其进行修改，可以考虑以下方面：

1. 数据处理：这段代码中使用了select函数从数据框df中选择以"OTU"开头的列进行分析，你可以根据你的数据框的实际情况修改这个参数。例如，如果你的数据框中的列名包含其他字符串，可以将"OTU"改为其他字符串。

2. 绘图：这段代码中使用了ggplot2包绘制NMDS分析结果的散点图和多边形边界图。你可以根据你的需要修改绘图参数，例如修改点的大小、颜色和形状，修改多边形的透明度和填充色等等。

3. 分析方法：这段代码中使用了vegan包中的metaMDS函数进行NMDS分析，你可以根据需要选择其他方法或改变参数。例如，你可以使用其他包中的函数进行NMDS分析，或者设置不同的维数和距离度量方法。

以下是修改后的代码示例：

# 读取数据
df <- read.csv("mydata.csv", header = TRUE)

# nmds分析
nmds <- metaMDS(df, distance = "bray", k = 2)

# 绘图
scores(nmds)$sites %>% 
  cbind(df) %>% 
  ggplot(aes(x = NMDS1, y = NMDS2)) + 
  geom_point(aes(size = 2, color = Group, shape = Treatment)) + 
  stat_ellipse(aes(color = Group, fill = Treatment), geom = "polygon", alpha = 0.2) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set2") + 
  theme_bw(base_size = 18) +
  theme(text=element_text(family="A",size=20))

这里使用了bray距离度量和2维的NMDS分析方法，同时对点的大小、颜色和形状进行了修改，添加了椭圆边界和调整了调色板。请根据你的实际情况进行适当的修改。

library(tidyverse) library(vegan) library(ggpubr) #设置新罗马字体 windowsFonts(A=windowsFont("Times New Roman"), B=windowsFont("Arial")) #读取数据 setwd("D:/R") df <- read.csv("NMDS.csv",header = T) #nmds分析 nmds <- metaMDS(select(df, starts_with("OTU"))) str(nmds) scores(nmds)$sites %>% cbind(df) %>% ggplot(aes(x = NMDS1, y = NMDS2)) + geom_point(aes(size = 0.5, color = Group)) + stat_chull(geom = "polygon", aes(group = Group, color = Group, fill = Group), alpha = 0.1) + annotate("text", x = -0.15, y = 0.1, label = paste0("stress: ", format(nmds$stress, digits = 4)), hjust = 0) + theme_bw(base_size = 18)+ theme(text=element_text(family="A",size=20))

这段代码是一段NMDS分析的代码，如果你想修改这段代码，可以根据你的具体需求进行修改，以下是一些可能的修改建议：

1. 修改文件路径：根据你的数据存储位置，修改以下代码中的路径：

setwd("D:/R")
df <- read.csv("NMDS.csv",header = T)

2. 修改绘图参数：根据你的绘图需求，修改以下代码中的绘图参数，如颜色、点的大小、字体等等：

geom_point(aes(size = 0.5, color = Group)) +   # 修改点的大小和颜色
annotate("text", x = -0.15, y = 0.1, label = paste0("stress: ", format(nmds$stress, digits = 4)), hjust = 0) +  # 修改注释的位置和字体
theme_bw(base_size = 18)+   # 修改字体大小
theme(text=element_text(family="A",size=20))  # 修改字体类型和大小

3. 修改分析方法：根据你的分析需求，修改以下代码中的分析方法和参数：

nmds <- metaMDS(select(df, starts_with("OTU")))

这里使用了vegan包中的metaMDS函数进行NMDS分析，你可以根据需要选择其他方法或改变参数。

希望这些修改建议对你有所帮助。