相关疑难解决方法(0)

使用时geom_histogram有错误

unit(tic_pos.c, "mm") : 'x' and 'units' must have length > 0. 

为什么？

p4<-ggplot(BCIcor,aes(x=cor))+geom_histogram(binwidth = 0.2)    

这显示了黑色条形图.但是,当我想将数据分组p以使情节丰富多彩时,我补充道fill=p,

p4<-ggplot(BCIcor,aes(x=cor,fill=p))+geom_histogram(binwidth = 0.2)

我得到以下内容:

error :"unit(tic_pos.c, "mm") : 'x' and 'units' must have length > 0".

怎么了？？

数据框是:

  cor        pvalue   p 

1  0.87882370 0.049710 2       
2 -0.83041880 0.081660 1         
3 -0.12989750 0.835100 1        
4 -0.75309860 0.141700 1        
5 -0.88553450 0.045680 2

我想在地图上绘制事件(旧金山).由于我的事件太多(800k点),我最终会出现过度绘图问题.因此,为了避免这种情况,我想制作二维密度以获得所需的洞察力.问题在于,虽然事件遍布地图,但geom_density2d仅显示了城市的一小部分区域.当然,预期的结果是覆盖几乎所有城市的密度.任何想法为什么会发生这种情况？

码

 a<-get_map("San Francisco",zoom=12,source='osm')

 ggmap(a,extent='device')+    geom_density2d(data=train,aes(x=X,y=Y))+  
 stat_density2d(data=train,aes(x=X,y=Y,fill=..level..,alpha=..level..),
                  geom='polygon')

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起初,@ ajrwhite感谢你的回答和态度.你也是对的,在处理这个大数据集时,你需要进行子集才能进行实验.就bin的数量而言,我认为像geom_density一样,内部计算最佳内核binwidth/bin数.看起来,在二维情况下,你必须自己调整它.

现在,我提到的问题是,我从未想过城市中的罪行会如此集中.这个发现很清楚,我的输出似乎是假的.事实证明,这个城市就是这种情况.这个人对这个数据集的各种可视化还有一个更详细的方法.

https://www.kaggle.com/mircat/sf-crime/violent-crime-mapping

最后,谢谢你的重定向.这个主题确实有广泛的涵盖.