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这篇文章将为大家详细讲解有关R语言如何绘制频率直方图,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
hist(rnorm(200),col='blue',border='yellow',main='',xlab='')
par(mfrow=c(2,3)) for (i in 1:6) {hist(rnorm(200),border='yellow',col='blue',main='',xlab='')}
构造一组正态分布的数据
PH<-data.frame(rnorm(300,75,5)) names(PH)<-c('PH') #显示数据 head(PH) ## PH ## 1 72.64837 ## 2 67.10888 ## 3 89.34927 ## 4 75.70969 ## 6 82.85354
加载ggplot2作图包并绘图
library(ggplot2) library(gridExtra) p1<-ggplot(data=PH,aes(PH)) geom_histogram(color='white',fill='gray60') #控制颜色 ylab(label = 'total number') #修改Y轴标签
p2<-ggplot(data=PH,aes(PH)) geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3)
p3<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..)) geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3) geom_line(stat='density')
p4<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..)) geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3) geom_line(stat='density',size=1.5) grid.arrange(p1,p2,p3,p4)
p1<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..)) geom_density(size=1.5)
p2<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..)) geom_density(size=1.5,linetype=2) p3<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..)) geom_density(size=1.5,linetype=5)
p4<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..)) geom_density(size=1.5,linetype=2,colour='red') grid.arrange(p1,p2,p3,p4)
构造两组数据
df<-data.frame(c(rnorm(200,5000,200),rnorm(200,5000,600)),rep(c('BJ','TJ'),each=200)) names(df)<-c('salary','city')
结果展示
library(ggplot2) p1<-ggplot() geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white') p2<-ggplot() geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white',alpha=.5) p3<-ggplot() geom_density(data=df,aes(salary,..density..,color=city)) p4<-ggplot() geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white') geom_density(data=df,aes(salary,..density..,color=city)) grid.arrange(p1,p2,p3,p4)
补充:R语言在直方图上添加正太曲线与核密度曲线
lines(x=横坐标向量,y=纵坐标向量),在已有图像上添加曲线
hist(数值型向量,freq=TRUE/FALSE)freq取TRUE纵坐标为频数,否则为频率
关于“R语言如何绘制频率直方图”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。
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