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這篇文章將為大家詳細講解有關R語言如何繪制頻率直方圖,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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='')}
構造一組正態分布的數據
PH<-data.frame(rnorm(300,75,5)) names(PH)<-c('PH') #顯示數據 head(PH) ## PH ## 1 72.64837 ## 2 67.10888 ## 3 89.34927 ## 4 75.70969 ## 6 82.85354
加載ggplot2作圖包并繪圖
library(ggplot2) library(gridExtra) p1<-ggplot(data=PH,aes(PH)) geom_histogram(color='white',fill='gray60') #控制顏色 ylab(label = 'total number') #修改Y軸標簽
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)
構造兩組數據
df<-data.frame(c(rnorm(200,5000,200),rnorm(200,5000,600)),rep(c('BJ','TJ'),each=200)) names(df)<-c('salary','city')
結果展示
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)
補充:R語言在直方圖上添加正太曲線與核密度曲線
lines(x=橫坐標向量,y=縱坐標向量),在已有圖像上添加曲線
hist(數值型向量,freq=TRUE/FALSE)freq取TRUE縱坐標為頻數,否則為頻率
關于“R語言如何繪制頻率直方圖”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。
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