问题标签 [ggfortify]
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r - 使用 ggfortify R 包中的 ggplot2::autoplot 复制 stats::biplot
我正在尝试使用from package重现以下stats::biplot
情节。ggplot2::autoplot
ggfortify
R
这是我ggplot2::autoplot
的包中的代码ggfortify
R
及其输出。
问题
- 为什么两个情节不同?如何重现基础情节?
- 如何添加基本图中所示的标签?
r - R:ggfortify:“自动绘图不支持 prcomp 类型的对象”
我正在尝试使用 ggfortify 来可视化我使用 prcomp 所做的 PCA 的结果。
示例代码:
错误:自动绘图不支持 prcomp 类型的对象。请改用 qplot() 或 ggplot()。
奇怪的是,autoplot 是专门为处理 prcomp 的结果而设计的——ggplot 和 qplot 不能处理这样的对象。我正在运行 R 版本 3.2,刚刚从 github 下载了 ggfortify。
谁能解释这个消息?
r - 更改由 ggfortify::autoplot 创建的 ggplot 的构面标签
我正在尝试更改stl
分解图的构面标签,如下所示:
该图源自ggfortify 包。我希望将构面标签更改为:
我试图进入一个ggplot
(很多str
'ing)的结构,并发现以下存储这些名称:
但是,当我就地更改此因素时。我得到四个空地块,然后是正确的地块:
如何更改构面标签而不使这些空图位于顶部?
r - 没有设防的ggplot通用
我有一个数据结构,我想为其提供简单的 ggplot 能力。
通常你只需data.frame
通过提供一个fortify
通用方法将其转换为 a,但在这种情况下,这将是巨大的,因为我的数据是四维的 (n×n×v×v)。非常适合 ggplotx
和y
美学的是该矩阵的第 2 维和第 3 维,我们称它们v1
为v2
.
如果v1
和v2
已知,则剩下的点矩阵可以有效地转换为坐标和值的 3×n×n 矩阵,即最终x
的y
和colour
美学。
所以我想实现的是打电话
和 ggplot 在内部做(使用 aes 信息)
r - 更改点颜色和点周围框架/椭圆的颜色
首先我想说我是 R 的新手,尤其是这个网站的新手,所以如果有必要在这里澄清任何事情,请告诉我!我还不太了解所有内容,因此请随时“低调”。
问题:我想创建描述两组(在本例中为物种)的 PCA 图。我还想在它们周围绘制椭圆或框架。
谢天谢地,我已经使用 ggplot2 完成了这项任务!但是,我无法更改超出默认值的点或椭圆/框架的颜色。
你能在这件事上提供一些帮助吗?
请看下面的示例代码,这只是PCA示例中经常使用的传统鸢尾花数据集。
r - R,ggagplot,乳胶,最终pdf中的绘图没有点
我的目标是将 ggagplot 包含到乳胶文件中。这是在 R 中创建绘图的代码:
这是我在乳胶中包含情节的方式:
在 RStudio 中,绘图看起来像预期的那样,但是,在我使用上述乳胶代码创建的最终 pdf 中,绘图上的所有数据点都消失了。我只能看到 9 个空白面。当我通过“导出”和“另存为 pdf”使用 RStudio 导出图形时,它可以完美运行。请帮我!
r - 使用 ggfortify 作为叠加绘制多元时间序列时选择颜色
使用 ggfortify,如果我绘制一个时间序列,我可以设置线条颜色如下:
我可以在一张图中绘制两个 ts 对象:
但是如何设置例如第一个 ts 'blue' 和第二个 'red' 的线条颜色?在第二个示例中, ts.colour 根本不起作用。
编辑:这是一个工作示例
r - ggplot2:强化复制所有 SpPolyDaFr 条目多次
我的目标是绘制这个由特定列着色的shapefile 。
它包含 100 个多边形。我申请fortify()
并加入一些缺失的列
调用后fortify()
,每个条目存在五次。(见“订单”)。
调用str()
“data.df”:
这是由 介绍的fortify()
。但是,只要我根据匹配列 (= perc_ch.y) 加入缺少的列,它就不会改变绘图结果。如果我在没有匹配索引 (=perc_ch.x) 的情况下添加缺失的列,由于为多边形分配了错误的值,我会因为冗余条目而遇到麻烦。
我没有看到这种复制效果的原因?
r - 使用自动绘图(ggfortify)显示非默认主成分
我想使用autoplot()
package的功能来绘制 PC2 和 PC3 的图ggfortify
。默认只显示 PC1 和 PC2:
我可以通过重新排序和重命名 prcomp 对象中的列来得到我想要的:
我知道这是正确的,因为它与plot(myPCA$x[, c(2,3)])
.
但是必须有一种更清洁的方法来解决它。一些想法?