r语言nomo图绘制错误
r语言做nomo图时为什么r还是将0，1num变量的识别为连续变量
“Devil组”引证GPT后的撰写：
- 在 R 语言中，数值型变量默认会被识别为连续变量，而不是分类变量。这意味着，即使变量的值只有 0 和 1，它仍然会被视为连续变量。这对于一些数据分析和可视化操作可能会导致问题。
如果要将数值型变量视为分类变量，则需要将其转换为因子（factor）类型。您可以使用 factor() 函数来执行此操作。例如，假设数据框中有一个名为 my_var 的数值型变量，用以下代码将其转换为因子：
my_data$my_var <- factor(my_data$my_var)
然后，可以在绘制 nomogram 图时，将该变量视为分类变量。例如，可以用 ggplot2 包中的 geom_point() 函数绘制散点图，其中 my_var 变量被视为分类变量：
library(ggplot2)
ggplot(my_data, aes(x = x_var, y = y_var, color = my_var)) +
geom_point()
这将创建一个散点图，其中每个数据点根据 my_var 变量的值着色。
参考GPT和自己的思路，R语言在做图时，通常会将0和1作为连续变量处理，而不是将其视为离散变量。这是因为0和1通常被视为二元变量，而不是类别变量。
在R中，如果一个变量被编码为0或1，它通常被视为数值变量，而不是因素变量。这意味着R将0和1解释为在数轴上的位置而不是类别标签。因此，在绘制图形时，R会默认将0和1视为连续变量，而不是离散变量。
如果你希望将0和1视为类别变量而不是数值变量，你可以使用factor()函数将它们转换为因子变量。例如，假设你有一个名为mydata的数据框，其中有一个名为myvar的变量，它包含0和1的值，你可以使用以下代码将其转换为因子变量：
mydata$myvar <- factor(mydata$myvar, labels=c("Category1", "Category2"))
在这里，labels参数将0和1映射到相应的标签，以将其转换为因子变量。一旦变量被转换为因子变量，R将自动将其视为离散变量。
参考GPT的回答内容，在 R 语言中，通常会将数值变量分为两种类型：连续型变量和离散型变量。连续型变量指的是可以取任意实数值的变量，例如身高、体重、温度等。而离散型变量指的是只能取有限个或无限个离散值的变量，例如性别、血型、学历等。
在 R 中，通常会根据变量的类型来选择相应的统计方法和可视化方式。对于连续型变量，通常会使用直方图或密度图等方式进行可视化；而对于离散型变量，则通常会使用柱状图或饼图等方式进行可视化。
但是，当将 0 和 1 等数字表示的变量作为输入时，R 有时候会将它们识别为连续型变量，而不是离散型变量。这是因为 R 中的数值类型默认为连续型变量，而不是离散型变量。
为了解决这个问题，你可以将这些变量转换为因子类型。因子类型是一种特殊的离散型变量，它只能取有限个离散值。可以使用 factor() 函数将数字变量转换为因子变量，例如：
x <- c(0, 1, 0, 1, 1, 0)
x_factor <- factor(x)
这将把变量 x 转换为一个因子变量 x_factor，其中有两个离散值：0 和 1。然后，你可以使用 plot() 函数或其他可视化函数来对 x_factor 进行可视化。例如：
plot(x_factor)
这将生成一个柱状图，其中显示了变量 x_factor 中每个离散值的计数。
那是因为在R中，0被视为数值向量的一种特殊情况，并且在使用nomo图时，0通常表示无影响或没有效果。同样地，/num被视为一个数字变量是因为它表示除以另一个数字，也是一个数值向量的一种形式。
nomo图是一种特殊的统计图形，用于可视化因子变量之间的关系。nomo图的横轴和纵轴都是因子变量，每个单元格中的数字表示两个因子变量之间的相关性。在R语言中，可以使用ggplot2包中的ggmosaic函数来绘制nomo图。
如果在绘制nomo图时，0和1的因子变量被识别为连续变量，这可能是因为数据集中的0和1被存储为数值型变量（numeric）而不是因子型变量（factor）。要将数值型变量转换为因子型变量，可以使用factor函数。例如，假设数据集中的因子变量为var1和var2，可以使用以下代码将它们转换为因子型变量：
df$var1 <- factor(df$var1)
df$var2 <- factor(df$var2)
如果将数据集中的因子变量转换为因子型变量后，ggmosaic函数仍然将它们识别为连续变量，可以尝试使用as.character函数将因子变量转换为字符型变量，例如：
df$var1 <- as.character(df$var1)
df$var2 <- as.character(df$var2)
你把源码发给我看一下