R语言绘制频率直方图的案例
程序员文章站
2022-04-12 23:44:35
频率直方图是数据统计中经常会用到的图形展示方式,同时在生物学分析中可以更好的展示表型性状的数据分布类型;r基础做图中的hist函数对单一数据的展示很方便,但是当遇到多组数据的时候就不如ggplot2绘...
频率直方图是数据统计中经常会用到的图形展示方式,同时在生物学分析中可以更好的展示表型性状的数据分布类型;r基础做图中的hist函数对单一数据的展示很方便,但是当遇到多组数据的时候就不如ggplot2绘制来的方便。
***
1.基础做图hist函数
hist(rnorm(200),col='blue',border='yellow',main='',xlab='')
1.1 多图展示
par(mfrow=c(2,3)) for (i in 1:6) {hist(rnorm(200),border='yellow',col='blue',main='',xlab='')}
2.ggplot2绘制
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
2.1 修改柱子之间的距离
p2<-ggplot(data=ph,aes(ph)) geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3)
2.2 添加拟合曲线
p3<-ggplot(data=ph,aes(ph,..density..)) geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3) geom_line(stat='density')
2.3 修改线条的粗细
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)
2.4 绘制密度曲线
p1<-ggplot(data=ph,aes(ph,..density..)) geom_density(size=1.5)
2.5 修改线条样式
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)
2.6 修改颜色
p4<-ggplot(data=ph,aes(ph,..density..)) geom_density(size=1.5,linetype=2,colour='red') grid.arrange(p1,p2,p3,p4)
2.7 多组数据展示
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
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
下一篇: PyQt 如何创建自定义QWidget