R绘图: figure margins too large错误

最近在研究分类器,鸢尾花数据用得审美疲劳了,就从网上找了一个breast-cancer-wisconsin数据集。

建模前照例是做一些描述性统计,看下样本特征。数据集有9个自变量,1个因变量标签,先简单粗暴地对所有自变量出个直方图看分布特征:

par(mfcol=c(4,3))
for(i in 1:9){
print(hist(data.train[,i]))
}

本来以为这只是一次平常地出图,然而,运行时突然报错:“Error in plot.new() : figure margins too large”
这是什么鬼?margin? 页边距出问题了吗?

看不懂,问百度。一查,发现原来遇到这问题的朋友不少。原来是因为R绘图窗口的大小不够。好吧,我在par()里把绘图区分成了3*4个格子,好象是挺局促的。。。

网上的解决方案是在RStudio里把绘图区拉大,但时灵时不灵。哥试着拉了一下,直到把代码区挤得比门缝还细,才解决问题。
这样不行啊,还怎么看代码?

郁闷地去吃午饭。突然想到,绘图区不够大,那直接搞张大尺寸的jpg吧,生成jpg时把尺寸定义得足够大就解决问题了。

修改代码:

jpeg(filename, width=200*4, height=200*3)
par(mfcol=c(4,3))
for(i in 1:9){
print(hist(data.train[,i]))
}
dev.off()

问题解决!
在这里插入图片描述

> library(survival) > library(survminer) > library(timeROC) > library(rms) > library(regplot) > train="train.txt" #?????????ļ? > test="test.txt" > waibu="waibu.txt" > setwd("/Volumes/20240525/20250223/22586/40.Nomoxin") #???ù???Ŀ¼ > > Data_train=read.table(train, header=T, sep="\t", check.names=F, row.names=1) > Data_test=read.table(test, header=T, sep="\t", check.names=F, row.names=1) > Data_test_waibu=read.table(waibu, header=T, sep="\t", check.names=F, row.names=1) > library(nricens) > > #6因子模型 > cli_train<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ riskScore_cli,x=T,data=Data_train) > cli_test<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ riskScore_cli,x=T,data=Data_test) > cli_test_waibu<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ riskScore_cli,x=T,data=Data_test_waibu) > > rad_train<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ riskScore_rad,x=T,data=Data_train) > rad_test_rad<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ riskScore_rad,x=T,data=Data_test) > rad_test_waibu<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ riskScore_rad,x=T,data=Data_test_waibu) > > > Nomo_train<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ nomoRisk,x=T,data=Data_train) > Nomo_test_rad<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ nomoRisk,x=T,data=Data_test) > Nomo_test_waibu<-coxph(Surv(futime,fustat) ~ nomoRisk,x=T,data=Data_test_waibu) > set.seed(123) > d20250317DT <- nricens(mdl.std = rad_train, + mdl.new = cli_train, + t0=5, #设置要比较的时间点 + cut=0, #设置分类界值,结合临床实际确定 + updown = "diff", #指定为连续性NRI + niter = 1000) UP and DOWN calculation: #of total, case, and control subjects at t0: 302 29 273 #of subjects with 'p.new - p.std > cut' for all, case, control: 153 11 142 #of subjects with 'p.std - p.new < cut' for all, case, control: 149 18 131 Error in plot.new() : figure margins too large
最新发布
03-17
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