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我有一项调查的结果。我正在尝试创建一个显示两个变量关系的图形：“Q1”和“Q9.1”。“Q1”是独立的，“Q9.1”是依赖的。这两个变量都有来自类似规模问题的响应：-2,-1,0,1,2。一个典型的情节将答案放在一起——不是很有趣或信息量不大。我在想 hexbin 将是要走的路。数据在 lpp 中。我无法对 x 和 y 使用“Q1”和“Q9.1”。然而：

> is.numeric("Q1")
[1] FALSE
q1.num <- as.numeric("Q1")
Warning message:
NAs introduced by coercion

Q1 的值为（数百个实例）：-2,-1,0,1,2

如何用这些数据制作一个 hexbin 图表？我应该考虑另一个图表吗？

到目前为止的错误消息：

Warning messages:
1: In xy.coords(x, y, xl, yl) : NAs introduced by coercion
2: In xy.coords(x, y, xl, yl) : NAs introduced by coercion
3: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
4: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
5: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
6: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
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2 回答 2

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采取稍微不同的方法怎么样？将您的回答视为因素而不是数字如何？然后，您可以使用这样的东西来获得数据的潜在有用表示：

# 为测试目的模拟数据
q1 = 样本(c(-2,-1,0,1,2),100,replace=TRUE)
q9 = 样本(c(-2,-1,0,1,2),100,replace=TRUE)
dat = data.frame(q1=因子(q1),q9=因子(q9))
图书馆（ggplot2）
# 生成堆积条形图
ggplot(dat,aes(q1,fill=q9)) + geom_bar()

您可能想要切换上面的 q1 和 q9，具体取决于您想要的数据视图。

于 2010-10-24T13:14:14.120 回答
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也许 ggplot2 的stat_binhex可以为您排序？

此外，我发现scale_alpha对于处理过度绘图很有用。

于 2010-10-24T15:22:19.420 回答