自定义 x 轴范围
Customize x axis range
我想更改直方图的 x 轴范围。
如何删除 x 轴上没有数据的所有时间?
帮助将不胜感激。
可以人为地将这些值压缩在一起的一种方法是更改 bin 大小。这是一个像您一样随机生成的极端双峰分布。每个条形中有 500 个数据计数:
hist(rbinom(n=1000,
size=1,
prob = .50))
如果我们简单地减少值进入的 bin 数量,它会减少值和它们所在位置下方的标签之间的差距:
hist(rbinom(n=1000,
size=1,
prob = .50),
breaks = 3)
问题在于,根据您所做的事情,数据将无法准确表示,因此如果您在其他地方分享此信息,我建议您解释为什么您做出该决定.
下面是一个不太极端的例子,有各种计数但仍有差距:
hist(rbinom(n=1000,
size=10,
prob = .20))
在这里,如果我们再次移动箱子,它们将以更小的间隙分布在图中,使其更右偏,但在条形图内分布更多:
hist(rbinom(n=1000,
size=10,
prob = .20),
breaks = 6)
据我所知,没有真正的方法可以删除绘图之间的值。首先,它是一个分布图,因此无论您先验删除什么值,都会在您生成该图时重新分布。其次,如果真的有办法,我毫不怀疑,你的 x 轴会看起来很奇怪,因为你会有一堆下落不明的丢失数据,看起来像这样:
因此,更改 bin 以显示数据的实际分配位置可能是最佳选择。
我想更改直方图的 x 轴范围。 如何删除 x 轴上没有数据的所有时间?
可以人为地将这些值压缩在一起的一种方法是更改 bin 大小。这是一个像您一样随机生成的极端双峰分布。每个条形中有 500 个数据计数:
hist(rbinom(n=1000,
size=1,
prob = .50))
如果我们简单地减少值进入的 bin 数量,它会减少值和它们所在位置下方的标签之间的差距:
hist(rbinom(n=1000,
size=1,
prob = .50),
breaks = 3)
问题在于,根据您所做的事情,数据将无法准确表示,因此如果您在其他地方分享此信息,我建议您解释为什么您做出该决定.
下面是一个不太极端的例子,有各种计数但仍有差距:
hist(rbinom(n=1000,
size=10,
prob = .20))
hist(rbinom(n=1000,
size=10,
prob = .20),
breaks = 6)
据我所知,没有真正的方法可以删除绘图之间的值。首先,它是一个分布图,因此无论您先验删除什么值,都会在您生成该图时重新分布。其次,如果真的有办法,我毫不怀疑,你的 x 轴会看起来很奇怪,因为你会有一堆下落不明的丢失数据,看起来像这样:
因此,更改 bin 以显示数据的实际分配位置可能是最佳选择。