Question

我正在用ggplot2建立一个条形图，代码如下。关于这个情节，我有两个问题。为什么'+ scale_y_log10（）＆＃39;在图的其余部分下方创建奇怪的0值？可以删除吗？并且在使用ggplot2和'geom_bar''填充'时，如何更改渐变的颜色可能是一个更简单的问题？我是新工作的ggplot2所以语法不是最简单的，非常感谢任何帮助。

更新：我找到了渐变的修复程序..继承人对我有用吗

bPlot + scale_fill_gradient2(low = "grey", mid ="lightgrey", high = "blue")

R代码：

# ggplot2 
bPlot <- ggplot(dat, aes(1:nrow(dat), dat$coverage, fill = dat$uniqueness)) + geom_bar(stat = "identity") + scale_y_log10()
bPlot + ylab("Coverage") + xlab("Length") + ggtitle("Covrage & Uniquness") + theme_bw()

dput（DAT）结构（list（coverage = c（0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，174L，173L，172L，171L，171L， 172L，172L，170L，170L，168L，169L，169L，168L，169L，175L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 279L，276L，278L，279L，277L，276L，282L，286L，291L，269L，269L， 264L，269L，277L，276L，276L，273L，275L，277L，279L，277L，275L， 271L，265L，265L，240L，240L，242L，242L，241L，239L，239L，240L， 229L，221L，213L，210L，222L，222L，223L，225L，227L，229L，238L， 239L，239L，243L，243L，243L，243L，245L，250L，247L，248L，249L， 250L，253L，252L，254L，257L，258L，265L，269L，274L，269L，258L， 266L，272L，286L，283L，291L，310L，383L，480L，500L，514L，523L， 523L，523L，525L，527L，528L，529L，530L，529L，531L，531L，527L， 521L，469L，424L，412L，413L，412L，410L，410L，409L，405L，403L， 402L，402L，400L，408L，408L，410L，410L，406L，408L，407L，407L， 402L，397L，393L，394L，394L，388L，390L，390L，390L，391L，394L， 394L，396L，394L，381L，383L，382L，382L，385L，411L，410L，412L， 408L，403L，401L，396L，397L，397L，395L，399L，398L，399L，398L， 395L，396L，399L，1035L，4068L，4058L，4046L，361L，359L，356L， 353L，352L，363L，363L，346L，343L，336L，332L，329L，327L，309L， 306L，306L，301L，300L，310L，315L，337L，339L，354L，354L，354L， 354L，354L，356L，354L，351L，354L，344L，343L，336L，334L，331L， 326L，323L，281L，258L，245L，234L，152L，40L，2473L，2446L， 1428L，1449L，1467L，1488L，1249L，1250L，1251L，1201L，1206L， 1211L，1213L，1215L，1175L，132L，124L，108L，111L，129L，134L， 140L，144L，155L，167L，170L，170L，174L，174L，174L，173L，176L， 177L，177L，180L，135L，137L，137L，140L，141L，146L，146L，146L， 141L，141L，141L，141L，142L，141L，141L，145L，145L，146L，145L， 147L，147L，148L，155L，156L，157L，157L，156L，155L，154L，155L， 155L，166L，167L，167L，167L，169L，169L，172L，176L，185L，191L， 188L，195L，195L，200L，201L，202L，205L，214L，224L，231L，235L， 239L，239L，239L，233L，238L，240L，242L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，194L，189L，173L，158L， 161L，164L，165L，165L，165L，166L，167L，167L，167L，162L，156L， 158L，158L，153L，154L，155L，155L，153L，152L，154L，154L，157L， 158L，161L，850L，851L，852L，852L，859L，856L，852L，854L，846L， 854L，155L，155L，156L，162L，174L，184L，191L，192L，191L，195L， 197L，202L，205L），唯一性= c（1,1,1,1,1,1,1,1,1， 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1， 1,1,1,1,0.956522,0.96,0.961538,0.961538,0.961538,0.96， 0.966667,0.967742,0.967742,0.96875,0.96875,0.96875,0.96875， 0.96875,0.96875,0.96875,0.96875,0.967742,0.966667,0.966667， 0.96875,0.96875,0.969697,0.969697,0.969697,0.969697,0.969697， 0.969697,0.969697,0.970588,0.970588,0.971429,0.946429,0.95， 0.95,0.95,0.95082,0.949153,0.948276,0.948276,0.948276， 0.949153,0.949153,0.949153,0.95082,0.95082,0.957447,0.931034， 0.928571,0.933333,0.931034,0.931034,0.933333,0.933333,0.931034， 0.931034,0.931034,0.931034,0.931034,0.931034,0.928571,0.928571， 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0.959184,0.951613,0.951613,0.951613,0.95082,0.95082,0.95082， 0.95082,0.95082,0.95082,0.95082,0.95082,0.95082,0.95082， 0.95082,0.951613,0.951613,0.951613,0.951613,0.951613,0.951613， 0.953125,0.9532381,0.952381,0.95,9.951613,0.951613,0.951613， 0.951613,0.951613,0.936508,0.936508,0.951613,0.951613,0.951613， 0.951613,0.951613,0.951613,0.936508,0.936508,0.935484,0.935484， 0.888889,0.888889,0.888889,0.888889,0.883333,0.898305,0.898305， 0.898305,0.898305,0.898305,0.898305,0.9,0.898305,0.898305， 0.896552,0.896552,0.896552,0.890625,0.670588,0.6744419,0.670588， 0.830986,0.830986,0.816901,0.819444,0.819444,0.819444,0.819444， 0.816901,0.819444,0.819444,0.813333,0.808219,0.808219,0.819444， 0.819444,0.819444,0.819444,0.816901,0.194631,0.195286,0.191419， 0.194079,0.103691,0.103873,0.103691,0.109948,0.11014,0.11014， 0.110333,0.113074,0.113074,0.113074,0.114841,0.114437,0.110721， 0.110915,0.109541,0.108772,0.11014,0.111702,0.110915,0.110915， 0.110915,0.1125,0.0906516,0.0911681,0.0981308,0.0978261， 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Name = c（＆＃34; coverage＆＃34;，＆＃34;唯一性＆＃34;），row.names = c（NA，500L），class =＆＃34; data.frame＆＃34;）

使用ggplot2和geom_bar

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