数据分布图之统计直方图和和核密度估计图

ggplot2提供的geom_histogram()用于绘制统计直方图

该函数有两个主要参数，binwidth(箱型3宽度)和bins（箱型数量）

ggplot2提供的geom_density()用于绘制估计的和密度图

该函数两个主要参数bw(箱型的宽度)和kernel(核函数)，核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括：epanechnikov,rectangular,triangular,biweight,cosina,optcpsine.

1数据构造

统计直方图是对一个变量的统计，所以aex里面的参数是一个变量，不同于以往的x和y，这里我们对MXSPD进行统计

2绘制统计直方图

ggplot(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+

geom_histogram(binwidth = 1,alpha=0.55,colour="black",size=0.25)+

theme(

text=element_text(size=15,color="black"),

plot.title=element_text(size=15,family="myfont",face="bold.italic",hjust=.5,color="black"),#,

legend.position=c(0.8,0.8),

legend.background = element_blank()

)

3分开绘制统计直方图

ggplot(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+

geom_histogram(binwidth = 1,alpha=0.55,colour="black",size=0.25)+ #, aes(fill = ..count..) )

facet_grid(.~Location)+

theme_classic()+

theme(

text=element_text(size=15,color="black"),

plot.title=element_text(size=15,family="myfont",face="bold.italic",hjust=.5,color="black"),#,

legend.position=c(0.8,0.8),

legend.background = element_blank()

)

4绘制估计概率密度图

ggplot(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+

geom_density(alpha=0.55,bw=1,colour="black",size=0.25)+

theme(

text=element_text(size=15,color="black"),

plot.title=element_text(size=15,family="myfont",face="bold.italic",hjust=.5,color="black"),#,

legend.position=c(0.8,0.8),

legend.background = element_blank()

)