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我正在尝试使用 plotnine 来构建一个图，其大小基于它们的分类 1-4。

在下面的 MWE 中，我构建了一个与我的匹配的测试数据集。

from plotnine import *
import pandas as pd
import numpy as np

a = pd.DataFrame(data={'a':4*list(range(4)), 'x':np.random.random(16), 'y':np.random.random(16)})

ggplot(a, aes(x='x', y='y', size='a')) + geom_point() + scale_size_manual(values=(3,3,3,3))

但是，当我运行代码时，我收到以下消息：

TypeError：提供给离散刻度的连续值

认为问题在于该a列是非分类的，我尝试了以下 MWE：

from plotnine import *
import pandas as pd
import numpy as np

a = pd.DataFrame(data={'a':4*list(range(4)), 'x':np.random.random(16), 'y':np.random.random(16)})

a['a'] = a['a'].astype('category')

ggplot(a, aes(x='x', y='y', size='a')) + geom_point() + scale_size_manual(values=(3,3,3,3))

但是，这会给出错误消息：

ValueError：无法将浮点 NaN 转换为整数

在 R 的 ggplot （它 plotnine 试图镜像），以下

library(ggplot2)
a = data.frame(a=rep(1:4,4), x=runif(16), y=runif(16))
ggplot(a, aes(x=x, y=y, size=a)) + geom_point() + scale_size_manual(values=c(3,3,3,3))

给出熟悉的信息

错误：提供给离散刻度的连续值

引入一个因子可以解决这个问题：

library(ggplot2)
a   = data.frame(a=rep(1:4,4), x=runif(16), y=runif(16))
a$a = factor(a$a)
ggplot(a, aes(x=x, y=y, size=a)) + geom_point() + scale_size_manual(values=c(3,3,3,3))

因此，plotnine 似乎对分类信息的处理与 ggplot 略有不同。

我怎样才能让 plotnine 做我想做的事？

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这个问题最近在github上得到了回答，结果证明是一个错误，源于 plotnine 如何与 numpy 接口。

您可以通过以下方式避免该问题：

... + scale_size_manual(values=(3,3,3,3), na_value=-1)
于 2018-01-17T03:34:38.563 回答