问题标签 [autoplot]

我正在尝试使用 autoplot 绘制多面生存曲线，但是协变量的组合和对它们进行多面化会在因子内重复水平

有没有人用自动绘图成功地绘制了多面生存曲线？我尝试了survminer，但由于协变量占据了大部分情节区域，情节看起来很可怕。

我发现很难在 autoplot 或 ggplot 中为带有 DCA 的站点添加标签。
我还想根据它们的组来区分 autoplot/ggplot 上的点。
这是我使用的数据和代码，它运行良好，直到自动绘图/ggplot 的命令：

这是获得的自动绘图：

我正在使用简单的编码，我尝试了这些代码，但它们并没有引导我到任何地方：

如果有人有一个简单的建议，那就太好了。

我正在观察 R 的一个非常奇怪的行为。

当我将以下代码逐行键入到从终端运行的 R 实例中时，以下代码将起作用。（操作系统是 Debian Linux。）

但是，当我尝试运行时它不起作用source("script.R")。

它也不能在 R Studio 中工作。

具体来说，它无法生成带有autoplot. 写入 pdf 文件不起作用，如果我删除pdf()和dev.off()行，则不会打开包含该图形的窗口。

这是我的脚本的副本...

为方便起见，这里有一个数据文件。

很困惑，因为它看起来像一个微不足道的脚本！

这最好地解释了挑战（代码取自@Chris Snow）

请我需要将颜色更改为绿色和红色，而不是统一的黑色。此外，垂直线将在 1 月中旬和 4 月和 7 月引入

您好，我有一个显示 PCA reuslt 的图，问题是我想根据两个变量显示点在图中的行为方式，比如说采样日期和采样深度：

我对这个porpuse使用自动绘图：

我不得不使用scale_shape_identity()，因为“depth_m”变量有两个连续值（5米和20米）并且没有被接受scale_shape_identity()

结果图如下：

因此，除了在图例中显示 sample_date 变量之外，我还想显示深度一，我该怎么做？帮助菜单的描述scale_shape_identity()指定“除非您还提供所需的中断、标签和指南类型，否则这些比例不会产生图例。” 但我不确定如何提供标签、休息时间和指南类型。

我是生物学家，不是程序员，所以请保持温柔。

所以我有一个看起来像的数据集

然后我有样本表，其中包含样本信息，例如：

我在用：

然后我想做

我希望使用样本表中的信息使用自动绘图功能根据状态（健康/疾病）为我的 PCA 着色。有没有办法做到这一点？

我正在尝试自定义 stl 分解图的 x 轴。我的代码顺序是：

1. 我有一个矩阵，其中包含索引、每个月的月底和观察到的幅度

矩阵样本

等等等等。

2. 创建时间序列对象及其分解，

3. 这是我发现难题的地方：

   • 如果我使用plot()：

我得到了情节，但日期是十进制格式。

• 而，如果我使用autoplot()：

它允许我自定义日期标签，但绘图的其余部分具有与 plot() 不同的线型。但是，因为是余数，所以我认为最好将线型保持为广告垂直线。

那么，如果使用绘图，我如何自定义 x 轴标签，或者如果使用自动绘图，我该如何更改绘图类型。

在众多方法中，我尝试过该方法axis(1, xaxp = date)，但“参数 xaxp 有错误的一面”。有什么建议吗？

预先感谢。

我正在尝试拟合生存曲线，并且发生了其他数据集没有发生的不寻常的事情。当我尝试绘制曲线时，我得到两条曲线，每条曲线都有一个 CI。通常我有以下数据摘要：

对于不同的数据集，我得到两条曲线，摘要看起来完全不同。如何选择仅绘制其中一条曲线？我使用自动绘图来绘制它们。这是摘要：

为什么我不能将 ggsurvplot 用于第二个数据集 (d2)？这是错误消息：

我正在使用自动绘图制作 PCA 图，我想扩大点大小。我为此目的使用了 geom_point()，但是，这使得较大的点位于（并覆盖）我的变量文本的顶部。我该如何解决这个问题？

这是我的代码：

以及它的输出图：

正如你所看到的，一些变量名被点覆盖了。

谁能帮我修改这个图，使这些点不覆盖标签？

是否可以删除分解图（附加）右侧出现的空灰色框（红色圆圈内突出显示）？

此外，是否可以将个人的标题字体（在绿色圆圈内突出显示）更改为 Times New Roman 或任何其他选择的字体？

用于创建绘图的 r 代码如下

autoplot(decompose(x, type = "additive"))+labs(y=expression(Chl[a]~(µg/L)), x="Year") + ggtitle(expression(Decomposed~Chl[a]~Time~Series~BB1)) + theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))

时间序列分解图