R 几何点最小点大小不成比例

我使用点大小可视化变量。 我的问题是，第一个（最小的）点大小（在本例中为“70”）明显（不成比例）小于其余的点大小。（参见CP的图例）

这是我正在使用的代码：

ggplot(data=testdata, aes(x=variable, y=value, group=ID, size=CP)) + geom_point()

关于这些数据：

   ID  CP variable value
1  C1  70        A    76
2  C2  95        A    20
3  C3 100        A    30
4  C4  NA        A    17
5  C1  70        B    36
6  C2  95        B    10
7  C3 100        B    51
8  C4  NA        B    41
9  C1  70        C    89
10 C2  95        C     1
11 C3 100        C    94
12 C4  NA        C     6
13 C1  70        D   100
14 C2  95        D    98
15 C3 100        D    16
16 C4  NA        D    33

现在，当我尝试调整点大小时，R不喜欢它：

> testplot = ggplot(data=testdata, aes(x=variable, y=value, group=ID, size=CP)) + geom_point()
> testplot = testplot + scale_size_discrete(range=c(3,5))
Warning message:
Using size for a discrete variable is not advised. 
> testplot
Error: Continuous value supplied to discrete scale

没有情节产生。这一点也一样：

> testplot = ggplot(data=testdata, aes(x=variable, y=value, group=ID, size=CP)) + geom_point()
> testplot = testplot + scale_size_continuous(to=c(3,5))
Error in scale_size_continuous(to = c(3, 5)) : 
  unused argument (to = c(3, 5))
> testplot
Error: Continuous value supplied to discrete scale

事实证明，这是“人类感知的人工制品”，这意味着点的缩放是正确的，但人们可能会有这样的印象：它不是。请参阅开发人员的讨论

对我来说，最好的解决办法是使用

scale\u半径（范围=c（1,6））

---

进一步阅读感知和缩放的关系：

解决方法：

scale\u size（限制=c（1，max（testdata$CP），中断=unique（testdata$CP））

，但我不确定为什么默认值不起作用。您不能对连续的

大小
变量使用
离散的
大小缩放，这就是为什么
缩放大小\u离散的
无法修复的原因。您只是缺少了
范围
参数，而不是
到
参数-
缩放大小\u连续（range=c（3，5））
。谢谢@aosmith确实
scale\u size\u continuous（range=c（3，5））
按预期工作。我仍然想知道为什么第一个点的大小如此小，除非我指定了一个与图例中的步骤相等的范围。数据的分类性质是否把它弄乱了？我是否必须为每个图形手动调整范围？您的数据不是分类的（不管怎样，不是在
类中的
）.同意@Gregor，当我将
CP
中的数据更改为
77 95 84 NA
（依此类推）时，数据不是分类的图例变为正常-并且绘图仍然有一些点，这些点与图例不再匹配！在本例中，这显然是不正确的-问题中显示为70的点明显小于显示为100的点大小的70%。这不是人类感知的人工制品。@Ben，它小得多，并且有一个背后的原因。请特别注意。非默认缩放选项，如
scale\u radius（）
提供了备选方案。