时间:2021-05-20
最近小仙同学很是烦恼,本以为自己已经掌握了ggplot2作图的语法,用read.csv(),ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()…就可以画遍天下图表,结果却发现到真正画图的时候,还是会出现不少的小问题。
比如小仙最近要画一个直方图,最开始用hist()函数试了一下,看了下形状, 好像因为数据取值范围跨度太大(最大值104,724,最小值30),这个图画出来有点丑,于是决定用ggplot美化一下。
调整之后好看是好看了,但是大家有没有看出什么不对的地方,明明bins=10但是只画出8个格子,之后调整bins的值,每次都会比我指定的值少2个格子。而且,图中第一个格子(取值范围0-1250)应该有700多个数据,但是图上显示只有不到300个,问题出在哪里呢?小仙同学百思不得其解。在geom_histogram()函数中,bins就是用来指定分组数目(格子),为什么总是会少两个?
小仙同学考虑到自己能力有限,决定量力而行,另辟蹊径。
于是设置另外一个参数breaks,终于找回了丢失的格子
经过此事,小仙同学深刻认识到了自己的有限水平,哈哈。不过还是分享一下,希望能帮助到大家。实际的数据可真是比书上的例子难处理呢。
按照惯例写一下整个作图的过程。
首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式。
到此这篇关于R语言histogram(直方图)的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关R语言 直方图内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
先给大家介绍下R语言入门:直方图histogram的绘制,具体内容如下所示:直方图和条形图最大的不同则是直方图可以用于显示出一个数据的频数,具有统计的作用,我们
直方图表示被存储到范围中的变量的值的频率。直方图类似于条形图,但不同之处在于将值分组为连续范围。直方图中的每个柱表示该范围中存在的值的数量的高度。R语言使用hi
前言直方图(Histogram)是RDBMS中提供的一种基础的统计信息,最典型的用途是估计查询谓词的选择率,以便选择优化的查询执行计划。常见的直方图种类有:等宽
本文实例讲述了Python使用pylab库实现绘制直方图功能。分享给大家供大家参考,具体如下:Python直方图#!/usr/bin/python#-*-cod
利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。直方图初判:直方图+密度线QQ图判断:(s_r.ind