cowplot을 사용하여 플롯을 가리 키기 위해 cowplot을 사용하여 막대 플롯 (stat = identity)을 사용합니다. 오류

Question

막대 플롯과 cowplot을 사용하여 점 플롯을 결합하려고하면 오류가 발생합니다. 요청에 따라 작업 예제를 작성해 볼 수는 있지만, 명백한 문제를 발견 할 수 있는지 먼저 알 수 있다고 생각했습니다.

다음 막대 그래프의 코드 생성 플롯이다

가

dodge=position_dodge(width=0.9) 
pbar <- ggplot(data = dat,aes(x=npnts,y=power,fill=PrpSurvPerYr)) + 
    geom_bar(aes(fill=PrpSurvPerYr),stat="identity",colour="black",position=dodge) + 
    geom_hline(yintercept=80,linetype="dotted",size=1) + 
    ylab("Power") + xlab("Number of points per transect") + 
    scale_fill_manual(values = c("white","gray","black")) + 
    scale_y_continuous(breaks=seq(0,100,by=20)) + 
    theme(axis.text.x=element_text(size=20)) + 
    theme(axis.text.y=element_text(size=20)) + 
    theme(axis.title.x=element_text(size=30)) + 
    theme(axis.title.y=element_text(size=30)) + 
    geom_text(aes(label=ntrns),vjust=-0.3,size=8,position=dodge)+ 
    labs(fill="% transects \nsurveyed \nper year") + 
    theme(legend.title=element_text(size=20)) + 
    theme(legend.text=element_text(size=18)) 

Bar plot

는 다음 점 플롯 코드 및 생성 된 플롯이다 같이

ptrd <- ggplot(data = dat.plt,aes(x=X,y=med)) + 
    geom_point(size=3,alpha=0.3) + 
    geom_errorbar(aes(ymin=lo,ymax=hi),width=0.003,alpha=0.3) + 
    geom_hline(yintercept=0.98,linetype="dotted") + 
    scale_y_continuous(breaks=c(0.98)) + 
    scale_x_continuous(breaks=c()) + 
    ylab(expression(hat(lambda)[psi])) + xlab(NULL) + 
    theme(axis.text.x=element_blank()) + 
    theme(axis.title.x=element_blank()) + 
    theme(axis.title.y=element_text(size=35)) + 
    theme(axis.text.y=element_text(size=26)) 

Point plot 다음 두 가지를 함께 꿰매려고했습니다.

p <- ggdraw() + 
    draw_plot(pbar, x = 0, y = 0, width = 1, height = .0.75) + 
    draw_plot(ptrd, x = 0, y = 0.75, width = 1, height = .25) 

불행히도, "알 수없는 상수"에 관한 오류가 발생하며 허용되는 콘솔 공간에 과부하가 걸리는 출력이 뒤 따르기 때문에 오류를 잘 볼 수 없습니다.

모든 아이디어를 얻을 수 있습니다.

Answer 1

글쎄, 나는 재현 가능한 예제를 생성하는 과정을 시작했고 스크립트에서 오류를 발견했다. 첫 번째 'draw_plot'명령에서 'height'에 ".0.75"가있다.

추측 전 게으르지 않고 게시하기 전에 재현 가능한 예제를 생성하는 과정을 거쳐야합니다. 아마도 이러한 종류의 오류가 대부분 발견되는 단계 일 것입니다. 당신의 시선과 시간을 낭비해서 죄송합니다.