R语言柱状图直方图 histogram

柱状图简介

柱状图也叫直方图,是展示连续性数值的分布状况。在x轴上将连续型数值分为一定数量的组,y轴显示对应值的频数。

R基本的柱状图 hist

我们用R自带的Orange数据来画图。

> head(Orange)
  Tree  age circumference(圆周长)
1    1  118            30
2    1  484            58
3    1  664            87
4    1 1004           115
5    1 1231           120
6    1 1372           142

我们可以先看看这些树的年龄分布。

hist(x, breaks = "Sturges",
     freq = NULL, probability = !freq,
     include.lowest = TRUE, right = TRUE, fuzz = 1e-7,
     density = NULL, angle = 45, col = "lightgray", border = NULL,
     main = paste("Histogram of" , xname),
     xlim = range(breaks), ylim = NULL,
     xlab = xname, ylab,
     axes = TRUE, plot = TRUE, labels = FALSE,
     nclass = NULL, warn.unused = TRUE, ...)
hist(Orange$age)

### 修改R语言柱状图的颜色 在R语言中,可以通过多种方式来调整柱状图的颜色。使用`ggplot2`包可以实现高度自定义化的图形绘制。 对于简单的单色填充,可以在`geom_bar()`函数内设置`fill`参数指定单一颜色: ```r library(ggplot2) # 创建简单数据框 df <- data.frame( category = c('A', 'B', C'), value = c(10, 20, 30) ) # 绘制带有固定颜色的条形图 p <- ggplot(df, aes(x=category, y=value)) + geom_bar(stat="identity", fill="#FF6666") # 设置统一颜色为红色系 print(p) ``` 如果希望基于不同类别赋予不同的颜色,则应该利用映射机制通过`aes()`传递变量给`fill`属性,并随后应用调色板方案: ```r # 使用内置调色盘自动分配颜色 p <- ggplot(df, aes(x=category, y=value, fill=category)) + geom_bar(stat="identity") + scale_fill_brewer(palette='Set1') # 应用预设配色方案 print(p) ``` 当涉及到更复杂的色彩控制时,比如透明度调节或是多层覆盖下的视觉效果优化,可借鉴密度图中的做法,在`geom_density()`基础上加入`alpha`参数以增加透明感[^1]。不过针对柱状图而言,通常是在`geom_bar()`里直接操作不透明度选项即可达到相似目的。 为了更好地理解数据结构并发现潜在问题,还可以借助于来自`dplyr`库里的`glimpse()`工具快速浏览数据集概况,从而辅助决定合适的可视化策略[^2]。 最后值得注意的是,虽然直方图(bar plot)和柱状图(histogram)看起来很像,但是两者之间存在本质区别——后者依赖面积而非单纯的高度表示数值大小;而且其柱子宽度也可能变化以便更好展示长尾分布特征或减少密集区域内的杂音干扰[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值