r语言直方图_R语言_009可视化（直方图）

  直方图(Histogram)又称柱状图，是由一系列高度不等的纵条纹或线段表示的数据分布情况。可以使用直方图估计数据的概率分布情况。

  直方图是数值数据分布的精确图形表示。这是一个连续变量(定量变量)的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)首先引入。它是一种条形图。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。间隔必须相邻，并且通常是(但不是必须的)相等的大小。

【数据准备】

setwd("E:/R/基础/data")library(xlsx)library(ggplot2)df = read.xlsx("直方图数据.xlsx",1,encoding = "UTF-8")

默认`bins = 30`，分，成30组，下面就是300个样本整体分布情况。

ggplot(data=df,aes(values))+  geom_histogram()

bins = 10，等分成10组。

ggplot(data=df,aes(values))+  geom_histogram(bins = 10)

binwidth = 8，每8个单位进行一次分组。

ggplot(data=df,aes(values))+  geom_histogram(binwidth = 8)

修改一下柱图的边框颜色、填充颜色，填充色的透明度，让直方图看起来好看一些。

ggplot(data=df,aes(values))+  geom_histogram(bins = 10,fill="#9ACCA3",colour='#F35000')

fill=group，分成不同组进行对比显示。

ggplot(data=df,aes(values,fill=group))+  geom_histogram(bins = 15,alpha=0.4,position = "identity")

不同面板独立出图

ggplot(data=df,aes(values))+  geom_histogram(bins = 10,fill="#9ACACC",colour='#F35000')+  facet_grid(.~group)

End

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