R语言-如何给直方图加标签

看代码吧~

hist(data$MEDV,col="grey")#可以看到目标数据的总体分布
legend(35,170,c("min:5","median:21.2","mean:22.51","max:50"),fill=c("lightblue","wheat"))

补充:R语言作图——histogram(直方图)

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。

Step1. 绘图数据的准备

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。

Step2. 绘图数据的读取

data<-read.csv(“your file path”, header = T)

#注释:header=T表示数据中的第一行是列名,如果没有列名就用header=F

Step3.绘图所需package的安装、调用

library(ggplot2)

#注释:package使用之前需要调用

Step4.绘图

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

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • R语言—自定义函数求置信区间的操作

    看代码吧~ #求单正态均值mu的置信区间 #参数依次为置信水平alpha,正态样本x,已知总体方差(默认为未知) mu <- function(alpha,x,sigma=NA){ n <- length(x) meanx <- mean(x) if(is.na(sigma)){ t1 <- qt(1-alpha/2,n-1) t2 <- qt(1-alpha,n-1) mu11 <- meanx - t1*sqrt(sum((x-meanx)^2)/(n-1))/sq

  • R语言 实现选取某一行的最大值

    可以先自定义函数 也可以用的时候再定义. > mat <- matrix(c(1:3,7:9,4:6), byrow = T, nc = 3) > mat [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 7 8 9 [3,] 4 5 6 > apply(mat, 2, function(x){order(x, decreasing=T)[1]}) # 查找每一列 [1] 2 2 2 > apply(mat, 1, function(x){order(x, dec

  • R语言-绘制双坐标图直方图与折线的结合方式

    看代码吧~ par(mar = c(5, 5, 3, 4)+0.1) #似乎是设置图片位置 bar<-barplot(gu[1:22,6],xlim=c(0.5,26),ylim=c(0,200000),ylab="交易量", col="blue",col.axis="blue",col.lab="blue") mtext(c(1:22),side=1,line=1,at=bar,cex=0.8,col="bl

  • R语言wilcoxon秩和检验及wilcoxon符号秩检验的操作

    说明 wilcoxon秩和及wilcoxon符号秩检验是对原假设的非参数检验,在不需要假设两个样本空间都为正态分布的情况下,测试它们的分布是否完全相同. 操作 #利用mtcars数据 library(stats) data("mtcars") boxplot(mtcars$mpg~mtcars$am,ylab='mpg',names = c('automatic','manual)) #执行wilcoxon秩和检验验证自动档手动档数据分布是否一致 wilcox.test(mpg~am,

  • R语言-在一张图上显示多条线的实现

    查询百度之后,发现在R上一次显示多张图的函数很多,比如layout()或者分屏函数,但是这些都不是我想要的结果. 之后,发现了line()函数可以保留原来图片继续作图,在括号中填入所需画图的部分即可(我是将一个矩阵作图). 先运行plot()函数,再注释掉plot()函数运行line()函数即可. 效果如下: 补充:R语言:在同一张图作不同曲线 R语言将两条曲线作在同一张图的方法是 library(ggplot2) year<-c(1993,1998,2003,2008) Res<-c(0.0

  • 基于R语言for循环的替换方案

    R语言中,for循环运行比较慢 for(i in 1:1000){ print(i^2) } 补充:R语言:for循环使用小结 基本结构展示: vals =c(5,6,7) for(v in vals){ print(v) } #即把大括号里的内容对vals里的每一个值都循环run一遍 实例展示: 1. paste() 命令是把几个字符连接起来 如paste("A","B","C",sep=" ")得到的就是"A B

  • R语言-如何实现卡方检验

    卡方检验 在数据统计中,卡方检验是一种很重要的方法. 通常卡方检验的应用主要为: 1. 卡方拟合优度检验 2.卡方独立性检验 本文主要通过使用自己编程的方法实现相关检验. 卡方拟合优度检验 理论: 1.我们先做出0假设:H0:总体服从假定的理论分布 2.我们再构造一个统计量: 3.当n充分大时 4.我们得到该拒绝域 代码 #Chi_square Goodness Of Fit Test #函数说明: #n为所得样本数据:p为理论概率 #alpha为置信水平,df为自由度 cgoft <- fun

  • R语言-如何给直方图加标签

    看代码吧~ hist(data$MEDV,col="grey")#可以看到目标数据的总体分布 legend(35,170,c("min:5","median:21.2","mean:22.51","max:50"),fill=c("lightblue","wheat")) 补充:R语言作图--histogram(直方图) 最近小仙同学很是烦恼,本以为自己已经掌握了gg

  • R语言作图之直方图histogram绘制过程详解

    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,我们下面来看一一看直方图在R语言当中是如何绘制的吧! 首先创建一系列的数据: h<-c(4,6,3,46,3,5,7,8,3,4,3,4,5) 创建完之后将这个数据纳入到直方图histogram的绘制函数hist()当中,如下所示: hist(h,xlab = "number'scale",ylab="Right&

  • R语言绘制频率直方图的案例

    频率直方图是数据统计中经常会用到的图形展示方式,同时在生物学分析中可以更好的展示表型性状的数据分布类型:R基础做图中的hist函数对单一数据的展示很方便,但是当遇到多组数据的时候就不如ggplot2绘制来的方便. *** 1.基础做图hist函数 hist(rnorm(200),col='blue',border='yellow',main='',xlab='') 1.1 多图展示 par(mfrow=c(2,3)) for (i in 1:6) {hist(rnorm(200),border=

  • R语言绘图数据可视化pie chart饼图

    目录 Step 1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的调用 Step4. 饼图百分比标签准备 Step5.绘图 今天要给大家介绍的Pie chart(饼图),本来是不打算写这个的,因为用Excel画饼图实在是太方便了.本着能少动一下是一下的懒人原则,是不打算用R画的,再说,本小仙不是掌握了R作图大器ggplot2么,实在需要用的时候我就一句ggplot()+geom_pie()不就搞定了. 结果后来用Excel画饼图调整颜色.大小的时候着实有些崩

  • R语言常见面试题整理

    尊敬的读者,这些R语言面试题是专门设计的,以便您应对在R语言相关面试中可能会被问到的问题. 根据我的经验,良好的面试官几乎不打算在你的面试中问任何特定的问题,通常都是以如下的问题为开端进一步展开后继的问题. 什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么? 它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什

  • R语言-计算频数和频率的操作

    首先,筛选出需要的列: data <- data2[,which(colnames(data2) %in% c("产品分类", "期数", "逾期月数"))] 产品分类 期数 逾期月数 委托贷款 24 1 委托贷款 36 1 担保贷款 24 2 委托贷款 24 2 信用贷款 36 4 担保贷款 24 3 信用贷款 24 1 委托贷款 36 3 担保贷款 24 2 现在希望得到每种产品种类在不同期数时 逾期月数的占比,使用table函数: #

  • R语言柱状图排序和x轴上的标签倾斜操作

    R语言做柱状图大致有两种方法, 一种是基础库里面的 barplot函数, 另一个就是ggplot2包里面的geom_bar 此处用的是字符变量 统计其各频数,然后做出其柱状图.(横轴上的标签显示不全) t <- sort(table(dat1$L), decreasing = TRUE) #将频数表进行排序 r <- barplot(t, col = "blue", main = "柱状图", ylim = c(0,12), names.arg = di

  • R语言histogram(直方图)的具体使用

    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

  • R语言绘制直方图实例讲解

    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hist()函数创建直方图. 此函数使用向量作为输入,并使用一些更多的参数来绘制直方图. 语法 使用R语言创建直方图的基本语法是 hist(v,main,xlab,xlim,ylim,breaks,col,border) 以下是所使用的参数的描述 v是包含直方图中使用的数值的向量. main表示图表的标题. col用于设置条的颜色. b

  • R语言学习ggplot2绘制统计图形包全面详解

    目录 一.序 二.ggplot2是什么? 三.ggplot2能画出什么样的图? 四.组装机器 五.设计图纸 六.机器的零件 1. 零件--散点图 1) 变换颜色 2) 拟合曲线 3) 变换大小 4) 修改透明度 5) 分层 6) 改中文 2. 零件--直方图与条形图 1) 直方图 2) 润色 3) 条形图 3. 零件--饼图 4. 零件--箱线图 5. 零件--小提琴图 6. 零件打磨 7. 超级变变变 8. 其他常用零件 七.实践出真知 八.学习资源 九.参考资料 一.序 作为一枚统计专业的学

随机推荐