summary显示p.values的重要性代码.是否有一个R函数将p.value转换为重要性代码？例如:0.02 - > '*'和0.005 - > '**'？
我已经使用 ggplot 很长时间了，并且在 R 中使用它非常舒服。我现在正在学校使用 Python，我最难理解这个错误。当我尝试使用 scale_color_manual 将颜色手动分配给名为“CellTypeOther”的具有唯一值 0/1 的变量时，我不断收到以下错误：
NameError: name 'c' is not defined
这是我创建 ggplot 的代码：
from plotnine import *
plot = (
ggplot(Y_tsne,aes(x = 'X',y = 'Y'))
+ geom_point(aes(color = 'CellTypeOther'),alpha = 0.4,size = 2)
+ scale_color_manual(c("blue","red"))
)
没有最后一行，情节渲染得很好。有没有人对可能发生的事情有任何线索？我不能分享我的数据，因为它很敏感。
重要说明：我正在使用 plotnine Python 模块来利用 ggplot2。
我有一个看起来像这样的列表:
things <- list(
"thing1" = "foo",
"thing2" = "bar",
"thing4" = c("baz", "qux"),
"thing5" = c("quux", "quuz", "corge"),
"thing6" = "grault"
)
我想要一个解决方案,将不规则列表转换为如下字符矩阵:
+----------+----------+
| "thing1" | "foo" |
| "thing2" | "bar" |
| "thing4" | "baz" |
| "thing4" | "qux" |
| "thing5" | "quux" |
| "thing5" | "quuz" |
| "thing5" | "corge" |
| "thing6" | "grault" |
+----------+----------+
真正的例子太长了,不能手工完成.
假设我有以下命名向量的命名列表：
structure(list(var1 = structure(c(-0.59588185761272, -1.40360179042903,
-0.930940964040855, 0.627327161612272, 2.5718263501814, -0.494398712878508
), .Names = c("W", "X", "J", "V", "Y", "A")), var2 = structure(0.845082248473655, .Names = "K"),
var3 = structure(c(-0.0445511021832538, 1.29597344526442), .Names = c("B",
"C"))), .Names = c("var1", "var2", "var3"))
# $var1
# W X J V Y A
# -0.5958819 -1.4036018 -0.9309410 0.6273272 2.5718264 -0.4943987
#
# $var2
# K
# 0.8450822
#
# $var3
# B C
# -0.0445511 1.2959734
如何派生data.frame值、向量名称和列表名称。派生输出如下所示：
# values vec var.name
# 1 -0.5958819 W …