R语言中hist函数 可用于绘制直方图,具体用法如下:
n<-round(runif(1000,0,100)) #生成0到100的1000个随机数
hist(n) #频数分布直方图,纵坐标名字为frequency
hist(n,freq = F) #频率分布直方图,纵坐标名字为density
第一种: 指定一个向量,给出不同的断点
代码如下:
n<-round(runif(1000,0,100))
hist(n, breaks = c(0,25, 50, 75,100))
第二种:指定分隔好的区间的个数,会根据区间个数自动去计算区间的大小
代码如下:
n<-round(runif(1000,0,100))
hist(n, breaks = 8)
如文章开头所示,这里不再演示。
代码示例:
hist(n, breaks = c(0,25, 50, 75,100), labels = c("A", "B", "C", "D"))
代码示例:
hist(n, breaks = c(0,25, 50, 75,100), col = "pink")
hist(n, breaks = c(0,25, 50, 75,100), col = rainbow(4))
代码示例:
hist(n, breaks = c(0,25, 50, 75,100), col = rainbow(4), border = NA)
n<-round(runif(1000,0,100))
a <- hist(n, breaks = c(0,25, 50, 75,100), col = rainbow(4), border = NA)
a
$breaks
[1] 0 25 50 75 100
$counts
[1] 269 243 249 239
$density
[1] 0.01076 0.00972 0.00996 0.00956
$mids
[1] 12.5 37.5 62.5 87.5
$xname
[1] "n"
$equidist
[1] TRUE
attr(,"class")
[1] "histogram"
从代码中的结果可以看到,返回值是一个 histogram 类型的对象, 其中breaks 是分隔的区间,counts 是每个区间的频数,density是每个区间的频率,mids 是每个柱子的中心点; 利用返回值,我们可以用hist函数统计一串数据在不同区间的频数分布
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