這篇文章給大家分享的是有關R語言作圖之直方圖histogram繪制過程詳解的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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直方圖和條形圖較大的不同則是直方圖可以用于顯示出一個數(shù)據(jù)的頻數(shù)，具有統(tǒng)計的作用，我們下面來看一一看直方圖在R語言當中是如何繪制的吧！

首先創(chuàng)建一系列的數(shù)據(jù)：

h<-c(4,6,3,46,3,5,7,8,3,4,3,4,5)

創(chuàng)建完之后將這個數(shù)據(jù)納入到直方圖histogram的繪制函數(shù)hist()當中，如下所示：

hist(h,xlab = "number'scale",ylab="Right",col="blue",border = "red")

其中的參數(shù)h表示我們納入進來的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將會在x軸上進行標定，xlab表示的是x軸的標簽，ylab表示的是y軸的標簽，col表示的是直方圖的顏色，border表示的是直方圖邊緣的顏色，繪制的結(jié)果如下所示：

 如果想要對繪制的數(shù)據(jù)加以限制，比如說x軸上只繪制從0到20的數(shù)據(jù)，y也只繪制0到10的數(shù)據(jù)的話，則可以直接使用xlim和ylim來進行指定，指定的參數(shù)應當為向量（這個是R語言當中的規(guī)定）。

重新編寫的代碼如下所示：

> hist(h,xlab = "number'scale",ylab="Right",col="blue",border = "red",xlim=c(0,20),ylim=c(0,10))

出來的圖像如下所示：

 這就是繪制直方圖當中所有的內(nèi)容了，它也是R語言當中繪圖最簡單的一個。

知識點擴展：R語言作圖——histogram(直方圖)

最近小仙同學很是煩惱，本以為自己已經(jīng)掌握了ggplot2作圖的語法，用read.csv(),ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()…就可以畫遍天下圖表，結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)到真正畫圖的時候，還是會出現(xiàn)不少的小問題。

比如小仙最近要畫一個直方圖，最開始用hist()函數(shù)試了一下，看了下形狀, 好像因為數(shù)據(jù)取值范圍跨度太大(較大值104,724,最小值30)，這個圖畫出來有點丑，于是決定用ggplot美化一下。

調(diào)整之后好看是好看了，但是大家有沒有看出什么不對的地方，明明bins=10但是只畫出8個格子，之后調(diào)整bins的值，每次都會比我指定的值少2個格子。而且，圖中第一個格子（取值范圍0-1250）應該有700多個數(shù)據(jù)，但是圖上顯示只有不到300個，問題出在哪里呢？小仙同學百思不得其解。在geom_histogram()函數(shù)中，bins就是用來指定分組數(shù)目（格子），為什么總是會少兩個？

小仙同學考慮到自己能力有限，決定量力而行，另辟蹊徑。

于是設置另外一個參數(shù)breaks，終于找回了丟失的格子

經(jīng)過此事，小仙同學深刻認識到了自己的有限水平，哈哈。不過還是分享一下，希望能幫助到大家。實際的數(shù)據(jù)可真是比書上的例子難處理呢。

按照慣例寫一下整個作圖的過程。

Step1. 繪圖數(shù)據(jù)的準備

首先要把你想要繪圖的數(shù)據(jù)調(diào)整成R語言可以識別的格式，建議大家在excel中保存成csv格式。

Step2. 繪圖數(shù)據(jù)的讀取

data<-read.csv(“your file path”, header = T)
#注釋：header=T表示數(shù)據(jù)中的第一行是列名，如果沒有列名就用header=F

Step3.繪圖所需package的安裝、調(diào)用

library(ggplot2)
#注釋：package使用之前需要調(diào)用

Step4.繪圖

p<-ggplot(data, aes(x=data$銷量)) +
geom_histogram(breaks=seq(0,10000,1000))+ xlim(0,10000)
p

感謝各位的閱讀！關于“R語言作圖之直方圖histogram繪制過程詳解”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

標題名稱：R語言作圖之直方圖histogram繪制過程詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
路徑分享：http://jinyejixie.com/article38/pippp.html

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