使用绘图数据创建直方图(ggplot2)
使用绘图数据创建直方图(ggplot2)是一种数据可视化的方法，它基于R语言中的ggplot2包。直方图是一种用于展示数据分布的图表，通过将数据分成若干个区间（bin），并统计每个区间内数据的频数或频率来呈现数据的分布情况。
ggplot2是R语言中一个强大的数据可视化包，它提供了一套灵活且美观的语法，可以帮助我们轻松创建各种类型的图表，包括直方图。下面是使用ggplot2创建直方图的步骤：
- 准备数据：首先需要准备要绘制的数据，可以是一个向量、数据框或数据集。
- 安装和加载ggplot2包：在R环境中，可以使用以下命令安装和加载ggplot2包：install.packages("ggplot2") library(ggplot2)
- 创建直方图：使用ggplot函数创建一个基础的图表对象，并指定数据源和x轴变量。然后使用geom_histogram函数添加直方图的几何对象，并可以设置一些参数来调整直方图的外观。ggplot(data, aes(x = variable)) + geom_histogram(binwidth = binwidth, fill = "blue", color = "black") + labs(title = "Histogram", x = "Variable", y = "Frequency")
- data：要绘制的数据源，可以是一个向量、数据框或数据集。
- variable：要绘制的变量名，通常是数据源中的列名。
- binwidth：区间的宽度，可以根据数据的范围和分布情况进行调整。
- fill：直方图的填充颜色。
- color：直方图的边框颜色。
- title：图表的标题。
- x：x轴的标签。
- y：y轴的标签。
- 添加其他元素：可以使用labs函数来添加标题和轴标签，还可以使用其他函数来调整图表的样式，如theme函数来修改背景、字体等。
使用绘图数据创建直方图的优势在于可以直观地展示数据的分布情况，帮助我们了解数据的特征和趋势。直方图常用于数据探索、数据分析和数据挖掘等领域，特别适用于连续型数据的分布展示。
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请注意，以上只是腾讯云提供的一些相关产品，您还可以根据具体需求选择其他适合的产品和服务。
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geom_histogram绘制每个x值或更高值的计数/累积
r、dataframe、ggplot2、histogram、geom-bar
我试图在R中创建一个直方图/条形图，以显示我在dataset 和更高的中所拥有的每个x值的计数。我很难做到这一点，我不知道我是使用geom_histogram还是geom_bar (我想使用ggplot2)。为了进一步描述我的问题：
在X轴上，我有"Percent_Origins“，这是数据框架中的一列。在我的Y轴上-对于我所发生的每个Percent_Origin值，我希望条形图的高度表示具有该百分比值和更高值的行数。现在，如果我要使用直方图，我有：
plot <- ggplot(dataframe, aes(x=dataframe$Percent_Origins)) +
浏览 1提问于2017-12-01得票数 1
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qplot / ggplot中包含分数的直方图
r、ggplot2
到目前为止，我错过了y轴上带有分数的直方图函数。如下所示：
require(ggplot2)
data(diamonds)
idealD <- diamonds[diamonds[,"cut"]=="Ideal",]
fracHist <- function(x){
frac <- (hist(x,plot=F)$counts) / (sum(hist(x,plot=F)$counts))
barplot(frac)
}
### call
fracHist(idealD$carat)
它不是很漂亮，但基本上可以解释我想要什么:
浏览 2提问于2011-10-17得票数 5
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在R中设置直方图动画
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我正在尝试在R中创建直方图动画。我创建了以下数据集： library(ggplot2)
library(gganimate)
a = abs(rnorm(100,10,10))
b = abs(rnorm(100,10,10))
i = 1
c = data.frame(a,b,i)
a = abs(rnorm(100,10,10))
b = abs(rnorm(100,10,10))
i = 2
d = data.frame(a,b,i)
a = abs(rnorm(100,10,10))
b = abs(rnorm(100,10,10))
i = 3
e = data.fra
浏览 14提问于2021-10-08得票数 0
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1回答
geom_histogram:第一个回收站的默认来源是什么？
r、ggplot2、histogram
我想知道用ggplot2为给定的bin宽度创建的直方图中第一个bin的默认来源。不幸的是，我没有在geom_histogram、geom_bar和stat_bin的帮助页找到任何信息。请在下面找到一个ggplot2直方图的最小示例。
library(ggplot2)
x <- rnorm(25)
binwidth <- (range(x)[2]-range(x)[1])/10
ggplot(data.frame(x=x), aes(x = x)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = binwidth)
浏览 6提问于2015-10-06得票数 4
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1回答
ggplot2中的切点直方图
r、ggplot2、histogram、data-visualization
在中，很容易创建“切点”直方图。这可以在ggplot2中完成吗
例如,
df <- data.frame(x = c(0.08, 0.21, 0.25, 0.4, 0.5, 0.6))
ggplot(df, aes(x = x)) + geom_histogram(binwidth = 0.1)
正如您在这里看到的，R默认使用“中点”直方图。包含0.08的条形图在0.1上用条形图标记。包含0.21和0.25的条形将在0.2处进行标记，依此类推。
我能不能以某种方式改变这些条，使第一条条覆盖0和0.1之间的区域，第二条条覆盖0.2和0.3之间的区域，依此类推？
浏览 6提问于2016-07-23得票数 0
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我试图在医疗风险预测模型中模拟图4.6的输出:与机器学习的联系，定位
预测变量直方图叠加预测风险图
图为按年龄划分的卵巢过度刺激综合征(OHSS)的预测风险图。数据集ivf位于。
我无法将年龄直方图叠加在logistic回归平滑图的x轴上，使用R.
library(ggplot2)
ggplot(ivf) +
geom_smooth(aes(x=age, y=ohss), method=glm, method.args= list(family="binomial"))
ggplot(ivf) +
geom_smooth(aes(x=age, y=ohss), m
浏览 2提问于2022-02-28得票数 0
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在循环中使用ggplot2的直方图
r、loops、ggplot2、histogram
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library(gridExtra)
library(ggplot2)
df<-matrix(NA,2000,5)
df[,1]<-rnorm(2000,1,1)
df[,2]<-rnorm(2000,2,1)
df[,3]<-rnorm(2000,3,1)
df[,4]<-rnorm(2000,4,1)
df[,5]<-rnorm(2000,5,1)
df<-data.frame(df)
out<-NULL
for (i in 1:5){
out[[i]]<
浏览 4提问于2014-02-02得票数 4
2回答
如何在ggplot2上使用identity控制直方图的排序
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这个图具有很强的误导性，因为如果我创建一个Private表，我会得到
不是是的
212 565
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问题是如何生成这个直方图，以生成一个图来描绘新版本ggplot2的第二个直方图中正确的“是
浏览 2提问于2018-01-10得票数 0
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如何使用geom_vline和geom_histogram r ggplot2从填充比例图例中移除线条
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基础知识:使用R统计软件、ggplot2、geom_vline和geom_histogram来可视化一些数据。图例密钥有问题。
我正在尝试从一些随机模拟中绘制一对直方图，并在该直方图的顶部绘制几条线，表示确定性模拟的结果。我已经绘制了数据，但是直方图的图例键中间有一条不必要的黑线。你能帮我去掉那些黑线吗？下面是一些重现该问题的示例代码：
df1 <- data.frame(cond = factor( rep(c("A","B"), each=200) ),
rating = c(rnorm(200),rnorm(200
浏览 0提问于2013-02-19得票数 4
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ggplot图直方图颜色梯度
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我正试图将来自ggplot2的钻石数据可视化在一个直方图中，其中我显示了克拉的分布。
我尝试过将aes值从ggplot移动到geom_histogram()，尝试..fill.，并以不同的方式操作代码，但结果是一样的。
histogram<- ggplot(diamonds, aes(x=carat, fill=carat)) +
geom_histogram(binwidth = 0.1) + scale_fill_gradient(low='blue', high='yellow')
我希望看到我的直方图从蓝色到黄色，随着克拉数的增加，但我仍然看到
浏览 0提问于2019-03-31得票数 2
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如何将两个直方图合并成一个镜像直方图
r、ggplot2
我有以下代码：
library("ggplot2")
x1 = as.numeric(x=QualidadeARO3$Ilhavo)
ggplot (QualidadeARO3, aes(x=x1, color="Ílhavo")) +
geom_histogram(fill="black", position="dodge") +
theme(legend.position="top") +
xlab("microgramas por metro cúbico") +
浏览 3提问于2022-05-11得票数 0
2回答
我想画一张直方图，y轴显示观察值在仓位中的比例。我尝试按照这里的建议使用代码。
ggplot(data=diamonds, aes(x=carat, after_stat(density))) + geom_histogram(binwidth = 0.05, position="identity", fill = "white", colour = "black")
还有这里
ggplot(data=diamonds, aes(x=carat)) + geom_histogram(aes(y=..density..), binwid
浏览 19提问于2020-05-19得票数 0
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2回答
根据因子水平的R-分裂直方图
r、histogram、levels
这是我的数据：
type<-rep(c(0,1),100)
diff<-rnorm(100)
data<-data.frame(type,diff)
如果我想绘制diff的历史图表，我会这样做：
hist(data$diff)
但是我想要做的是根据type分割我的直方图。我可以这样做：
par(mfrow=c(1,2))
hist(data$diff[data$type==0])
hist(data$diff[data$type==1])
但这给了我两个并排的不同直方图。我想做的是生成一个直方图，一边是0的diff，另一边是1的diff。像这样的东西，条形是连续的，中间没有
浏览 3提问于2015-12-02得票数 23
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1回答
带经验密度和d范数函数的叠加直方图
r、ggplot2
我想要用经验的和正常的密度曲线来叠加一个ggg图直方图(y轴=计数)。我试过：
library(ggplot2)
set.seed(1234)
v <- as_tibble(rnorm(1000, 10, 2.5))
ggplot(v, aes(x = value)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..),
bins = 40, colour = "black", fill = "white") +
geom_line(aes(y
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
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1回答
在同一条形图/直方图上重叠的两个数据系列
r、statistics、ggplot2、histogram、bar-chart
我使用的是ggplot2，我需要在同一直方图上显示两组数据，并需要区分它们。目前，我只是将每个系列的颜色设置为50%不透明度，这样我就可以看到隐藏在彼此后面的条形图，但这远远不是理想的，看起来真的很难看，而且读起来相当混乱。
有没有一种方法可以让R智能地覆盖条形图，这样我就可以使用完全不透明的条形图，而不会有隐藏在视图中的条形图？下面是我目前的代码：
library(ggplot2)
dat <- data.frame(a=sample(10, size=100, replace=T),
b=sample(10, size=100, replace=T
浏览 2提问于2013-04-15得票数 2
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2回答
如何用颜色渐变填充直方图？
r、ggplot2、histogram、color-palette
我有一个简单的问题。如何用固定binwidth的ggplot2绘制直方图并填充彩虹颜色(或任何其他调色板)？
假设我有一个这样的数据：
myData <- abs(rnorm(1000))
我想要绘制直方图，例如使用binwidth=.1。然而，这将导致不同数量的箱，这取决于数据：
ggplot() + geom_histogram(aes(x = myData), binwidth=.1)
如果我知道存储桶的数量(例如n=15)，我会使用如下内容：
ggplot() + geom_histogram(aes(x = myData), binwidth=.1, fill=ra
浏览 4提问于2016-10-27得票数 4
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2回答
使用facet_grid时，ggplot2直方图会改变曲线图吗？
r、ggplot2
我想弄明白为什么当我添加一个facet_wrap时，使用qplot的直方图会发生变化。您可以找到我在这个示例中使用的数据
我的facet_grid中的因素来自于使用cut
library(ggplot2)
data <- read.csv("data.csv")
data$cuts <- cut(data$y, c(0, 50, 100, 500, Inf))
所以现在我有了这个：
> summary(data)
y x cuts
Min. : 10.00 Min.
浏览 1提问于2012-05-10得票数 3
1回答
在ggplot2中用计数数据在直方图中添加一条密度线
r、ggplot2、histogram、density-plot
我想在直方图中添加一条密度线(实际上是正常密度)。
假设我有以下数据。我可以用ggplot2绘制直方图
set.seed(123)
df <- data.frame(x = rbeta(10000, shape1 = 2, shape2 = 4))
ggplot(df, aes(x = x)) + geom_histogram(colour = "black", fill = "white",
binwidth = 0.01)
我可以使用以下方法添加密度
浏览 1提问于2014-12-26得票数 9
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2回答
R ggplot2直方图宾分配
r、ggplot2
我的问题是，当我用大于数据分辨率的ggplot2构造直方图时，回收箱有时包含来自底层数据的不均匀增量。这会导致直方图中的大峰值，这五次都是对数据有多尖峰的错误印象。有没有一种内置的方法来防止这种情况发生？也许在垃圾箱之间分配增量？
require(ggplot2)
require(ggplot2movies)
m <- ggplot(movies, aes(x = rating))
#Original resolution
plot(m + geom_histogram(binwidth = 0.1) + scale_y_sqrt())
#Downsampled
plot(m + geo
浏览 4提问于2017-11-16得票数 0
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2回答
基于ggplot2的刻面直方图中的单个帧宽度
r、ggplot2
我用facet_grid做了一系列的直方图，我希望网格中的每个直方图都有相同数量的类，例如下面的6个类。下面这个例子中的问题是，binwidth = diff(range(x$data))/6)根据a、b和c的总体范围来定义类，即为所有三个方面定义一个二进制宽度。
如何为面a、b和c分别定义宾宽度？
require("ggplot2")
a <- c(1.21,1.57,1.21,0.29,0.36,0.29,0.93,0.26,0.28,0.48,
0.12,0.38,0.83,0.82,0.41,0.69,0.25,0.98,0.52,0.11)
b
浏览 3提问于2014-07-04得票数 5
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