为什么我将列分隔并转换为as factor，但它不能用col=as.factor（）打印成两种颜色，只保留一种颜色

我使用收集功能改革数据格式
然后使用分离函数将“Petal.Width:分割为Petal（零件变量）和Width（测量变量）。 然后我想画一个基于花瓣和萼片的散点图，但是在我把部分变量转换成因子后，我不能用两种颜色作为部分的基础

     col=c('red','blue')[iris2$Part],
     xlab = 'Length',ylab='Width',
     xlim=c(1,10),ylim=c(0,5),type = 'p')

我使用col=c（'red'，'blue'）[iris2$part]，但它只使用蓝色或第二种颜色，以我选择的颜色为准

iris2<-gather(iris,'Part','Number',-Species)
iris2<-separate(iris2,col='Part',into=c('Part','Measure'))
#iris2<-iris2[rank(iris2$Part)]
iris2$Part<-as.factor(iris2$Part)
plot(iris2$Number[iris2$Measure=='Length'],iris2$Number[iris2$Measure=='Width'],
     col=c('red','blue')[iris2$Part],
     xlab = 'Length',ylab='Width',
     xlim=c(1,10),ylim=c(0,5),type = 'p')

---

问题在于打印定义中的过滤。

iris2$Number[iris2$Measure=='Length']

和

iris2$Number[iris2$Measure=='Width']

都是300个元素的向量，但是

iris2$Part

是600个元素的向量，因此只使用前300个元素。在这种情况下，所有的“花瓣”元素都是由“值为2的因子。
如果您在

iris2$Part[iris2$Measure=='Length']

中进行替换，这将提供更接近您期望的内容

plot(iris2$Number[iris2$Measure=='Length'],iris2$Number[iris2$Measure=='Width'],
     col=c('red','blue')[iris2$Part[iris2$Measure=='Length']],
     xlab = 'Length',ylab='Width',
     xlim=c(1,10),ylim=c(0,5),type = 'p')

---

问题在于打印定义中的过滤

iris2$Number[iris2$Measure=='Length']

和

iris2$Number[iris2$Measure=='Width']

都是300个元素的向量，但

iris2$Part

是600个元素的向量，因此只使用前300个元素。在这种情况下，所有值为2的“花瓣”因子。
如果您在

iris2$Part[iris2$Measure=='Length']

中进行替换，这将提供更接近您期望的内容

plot(iris2$Number[iris2$Measure=='Length'],iris2$Number[iris2$Measure=='Width'],
     col=c('red','blue')[iris2$Part[iris2$Measure=='Length']],
     xlab = 'Length',ylab='Width',
     xlim=c(1,10),ylim=c(0,5),type = 'p')