R 直方图(Histogram)

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直方图是一种条形图,它显示与一组值参数进行比较的值的数量的频率。直方图用于分布,而条形图用于比较不同实体。在直方图中,每个条形表示给定参数内存在的值的数量的高度。

为了创建直方图,R提供了hist()函数,该函数将向量作为输入并使用更多参数来添加更多函数。 hist()函数的语法如下:

hist(v,main,xlab,ylab,xlim,ylim,breaks,col,border)

     v                   -  它是一个包含数值的向量。

    main             -  它指示图表的标题。

    xlab,ylab   -  用于描述x,y轴。

    xlim,ylim   -  用于指定x,y轴上的值参数。

    breaks            -  它用来表示每个条的宽度。

    col                   -  用于设置条形的颜色。

    border            -  用于设置每个条的边框颜色。

让我们看一个示例,在该示例中,我们借助必需的参数(例如v,main,col等)创建简单的直方图。

例子

# 为图表创建数据。
v <-  c(12,24,16,38,21,13,55,17,39,10,60)  
  
# 为图表文件命名。
png(file = "histogram_chart.png")  
  
# 创建直方图。
hist(v,xlab = "Weight",ylab="Frequency",col = "green",border = "red")  
  
# 保存文件。
dev.off()  

输出:

R Histogram

让我们看看更多的示例,在这些示例中,我们使用了hist()函数的不同参数来添加更多函数或创建更具吸引力的图表。

例子: 使用xlim和ylim参数

# 为图表创建数据。 
v <-  c(12,24,16,38,21,13,55,17,39,10,60)  
  
# 为图表文件命名。
png(file = "histogram_chart_lim.png")  
  
# 创建直方图。
hist(v,xlab = "Weight",ylab="Frequency",col = "green",border = "red",xlim = c(0,40), ylim = c(0,3), breaks = 5)  
  
# 保存文件。
dev.off()  

输出:

R Histogram

例子: 查找hist()的返回值

# 为图表创建数据。
v <-  c(12,24,16,38,21,13,55,17,39,10,60)  
  
# 为图表文件命名。
png(file = "histogram_chart_lim.png")  
# 创建直方图。
m<-hist(v)  
m   

输出:

R Histogram

例子: 使用text()为标签使用直方图返回值

# 为图表创建数据。
v <-  c(12,24,16,38,21,13,55,17,39,10,60,120,40,70,90)  
# 为图表文件命名。 
png(file = "histogram_return.png")  
  
# 创建直方图。
m<-hist(v,xlab = "Weight",ylab="Frequency",col = "darkmagenta",border = "pink", breaks = 5)  
#设置标签
text(m$mids,m$counts,labels=m$counts, adj=c(0.5, -0.5))  
# 保存文件。
dev.off()  

输出:

R Histogram

例子: 使用不均匀宽度的直方图

# 为图表创建数据。 
v <-  c(12,24,16,38,21,13,55,17,39,10,60,120,40,70,90)  
# 为图表文件命名。
png(file = "histogram_non_uniform.png")  
# 创建直方图。
hist(v,xlab = "Weight",ylab="Frequency",xlim=c(50,100),col = "darkmagenta",border = "pink", breaks=c(10,55,60,70,75,80,100,120))  
# 保存文件。
dev.off()  

输出:

R Histogram

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