不确定这是由于我对 R 的了解有限还是完全不可能，但这是我的问题。
我有一个由许多样本的化学特征组成的数据集。为了找到可能的相关性，我运行了一个 PCA，现在我需要根据其样本数绘制每个样本（一旦投影到每个组件上），而不是使用两个主要组件的双标图（是的，我知道这很奇怪，但我真的需要这样做）。
我将发布一个虚拟数据集以及我运行 PCA 的方式
depth<-c(1:1000)
Na<-runif(1000, min=50, max=100)
K<-runif(1000, min=0, max=10)
Mg<-runif(1000, min=5, max=20)
Ca<-runif(1000, min=5, max=20)
Cl<-runif(1000, min=50, max=50)
NO3<-runif(1000, min=10, max=75)
SO4<-runif(1000, min=50, max=200)
data<-data.frame(depth, Na;K,Mg,Ca,Cl,NO3,SO4)
GV7.pca<-prcomp(data[,c(2:8)])
现在我被困住了。我需要绘制它们并查看每个样本，本质上，它的“值”一旦投影到每个组件上，然后查看样本深度函数的可变性：通常我会用它ggbiplot(GV7.pca)来获得我的数据的快速图形表示，但这只考虑了前两个主要组成部分（我对一些不太重要的部分感兴趣）和我制作的数据数量，因此几乎看不到任何东西。
任何想法？