在 ggplot2 中设置直方图中断
Setting histogram breaks in ggplot2
我是 ggplot2 的新手,我正在尝试获得与 hist(results, breaks = 30)
.
相同的直方图
如何使用 ggplot2 复制相同的直方图?我正在使用 geom_histogram
的 binwidth
参数,但我很难使两个直方图看起来完全相同。
如果您使用代码,您将看到 R 如何决定分解您的数据:
data(mtcars)
histinfo <- hist(mtcars$mpg)
从 histinfo
您将获得有关休息的必要信息。
$breaks
[1] 10 15 20 25 30 35
$counts
[1] 6 12 8 2 4
$density
[1] 0.0375 0.0750 0.0500 0.0125 0.0250
$mids
[1] 12.5 17.5 22.5 27.5 32.5
$xname
[1] "mtcars$mpg"
$equidist
[1] TRUE
attr(,"class")
[1] "histogram"
>
现在你可以调整下面的代码来制作你的 ggplot 直方图,看起来更像基础图。您将不得不更改轴标签、比例和颜色。 theme_bw()
将帮助您按顺序进行一些设置。
data(mtcars)
require(ggplot2)
qplot(mtcars$mpg,
geom="histogram",
binwidth = 5) +
theme_bw()
并将 binwidth
值更改为适合您的值。
添加到 @Konrad 的答案,而不是使用 hist
你可以直接使用 nclass.*
函数之一(见 nclass
documentation)。 hist
:
使用了三个函数
nclass.Sturges
uses Sturges' formula, implicitly basing bin sizes on
the range of the data.
nclass.scott
uses Scott's choice for a normal distribution based on
the estimate of the standard error, unless that is zero where it
returns 1.
nclass.FD
uses the Freedman-Diaconis choice based on the
inter-quartile range (IQR
) unless that's zero where it reverts to
mad(x, constant = 2)
and when that is 0 as well, returns 1.
hist
function默认使用nclass.Sturges
.
我是 ggplot2 的新手,我正在尝试获得与 hist(results, breaks = 30)
.
如何使用 ggplot2 复制相同的直方图?我正在使用 geom_histogram
的 binwidth
参数,但我很难使两个直方图看起来完全相同。
如果您使用代码,您将看到 R 如何决定分解您的数据:
data(mtcars)
histinfo <- hist(mtcars$mpg)
从 histinfo
您将获得有关休息的必要信息。
$breaks
[1] 10 15 20 25 30 35
$counts
[1] 6 12 8 2 4
$density
[1] 0.0375 0.0750 0.0500 0.0125 0.0250
$mids
[1] 12.5 17.5 22.5 27.5 32.5
$xname
[1] "mtcars$mpg"
$equidist
[1] TRUE
attr(,"class")
[1] "histogram"
>
现在你可以调整下面的代码来制作你的 ggplot 直方图,看起来更像基础图。您将不得不更改轴标签、比例和颜色。 theme_bw()
将帮助您按顺序进行一些设置。
data(mtcars)
require(ggplot2)
qplot(mtcars$mpg,
geom="histogram",
binwidth = 5) +
theme_bw()
并将 binwidth
值更改为适合您的值。
添加到 @Konrad 的答案,而不是使用 hist
你可以直接使用 nclass.*
函数之一(见 nclass
documentation)。 hist
:
nclass.Sturges
uses Sturges' formula, implicitly basing bin sizes on the range of the data.
nclass.scott
uses Scott's choice for a normal distribution based on the estimate of the standard error, unless that is zero where it returns 1.
nclass.FD
uses the Freedman-Diaconis choice based on the inter-quartile range (IQR
) unless that's zero where it reverts tomad(x, constant = 2)
and when that is 0 as well, returns 1.
hist
function默认使用nclass.Sturges
.