我正在尝试以示例完整性样式创建一个 plot~多样性顺序 plot，如下所示，但引用了不同的数据集。 上面显示的 plot 是 Chao 等人的图 3a。 2020. 我想以这种方式为 iNEXT package 中包含的ciliate数据集创建一个iNEXT ，主要使用函数iNEXT::iN ...
我正在尝试转换这样的矩阵数据框（低地）： 我想转换为一个列表，我可以输入数据，因为 iNEXT 数据“纤毛虫”列表用于执行稀疏曲线中的示例（此链接中的“RAW INCIDENCE DATA FUNCTION：incident_raw”部分中的示例： https ://cran.r-project. ...
我很难将 iNEXT package 中的估计function 应用于我自己的数据。 我正在研究蜜蜂，我有一个非常大的数据集，其中包含覆盖特定区域的网格单元格中的记录计数。 我想通过按大小稀疏来计算每个网格单元的 Hill 多样性（以及按覆盖率，这两种方法都不适用于我自己的数据，但在这里我报告了我 ...
我有一个 OTU（观察）和植物物种的数据集。 我想可视化植物物种之间共享和独特的 OTU。 这是数据的一部分 ...
我不确定如何覆盖使用 ggplot 制作的自定义 plot 的美学属性。 我现在能想到的唯一方法是使用grid package 的功能，虽然这真的很hackish。 也许有一种更简单的方法，例如使用ggplot2中的guides左右，尽管我无法使其工作？ 下面是一个示例，我只想调整图表中的线宽。 当 ...
我希望压缩脚本中的步骤，但我遇到了 lapply() 的问题。 像往常一样，这似乎是我的代码的问题。 任何帮助将非常感激！ 我一直在做更长的路： 请注意，estimateD(sa4$Reptile, datatype="incidence_raw" 会产生错误，因为它只有一个物种。 是否可以通过 l ...
解决了我上一个问题后，我来到了下一个问题。 这一次我认为它涉及解释结果，并且是收集数据的问题。 这是我采取的步骤： 此时，我收到此错误 我想知道它是否与我的实际数据有关（也许我只有一个组合？我检查了 ct.inext 并且它给了我 1 的样本覆盖率（见下文：100% 样本覆盖率——这甚至可能吗？ ? ...
我在使用这个新数据集运行 iNEXT 时遇到了一些问题我试图从相机捕获工作中获得物种估计以及基于样本覆盖的累积曲线。 但是在将数据集加载到 iNEXT 时遇到问题。 我遵循了 iNEXT 手册（纤毛虫）中给出的发病率原始数据示例的格式，但无济于事。 这是数据以及我如何尝试将数据转换为物种关联矩阵（ ...
I have made a rarefaction curves using the iNEXT package in R and added two horizontal lines for the asymptotes of both curves manually (the package ...
我正在寻找的是一种创建数据的方法，如以下代码产生的数据： 如何从头开始创建一个“3个列表”，就像产生的ciliates一样？ 我有两个.csv文件，如下所示： 我希望我的问题很清楚。 否则请要求澄清。 ...
我收到警告消息： 在sqrt（var_obs）中：产生的NaN 在我运行iNEXT代码out.raw <- iNEXT(pwa, datatype="incidence_raw", endpoint = 125)后out.raw <- iNEXT(pwa, data ...
我正在将 iNEXT 应用于以下数据，但出现错误。 据我观察，我的数据与作者用于示例的蜘蛛数据的组织方式相同。 代码iNEXT(corn.list,q=0,datatype = "abundance") 错误 蜘蛛数据在这里http://johnsonhsieh.github.io/iNE ...
我正在使用iNEXT从丰富数据绘制稀疏曲线。 即使我将se = FALSE放入函数中，ggiNEXT函数也会返回错误“找不到对象'se'”。 救命？ ...
我计划使用iNEXT函数（来自iNEXT包）来分析两种池塘类型之间的潜在差异。 这些数据是存在/不存在，并且位于物种矩阵的位置，例如 如果将数据框划分为池塘类型并将其保留为矩阵，则可以运行函数，例如iNEXT(pond.type.a.dataframe) ，但是我无法在一个图上比较不同 ...
这是iNEXT软件包中给出的基本示例： 在我的数据集中，我有更多的样本，并且构面效果不佳： ，所以我想在对象“ p1”内部的facet_wrap / grid-call中更改ncol / nrow参数。 p1是ggplot对象，因此可以更改（fe p1 + xlab("")会删 ...