1.直方图

直方图和柱形图的区别:直方图表示频数,柱形图表示数量。

一般直方图的X轴表示取值范围,Y轴表示频数

hist() 函数

> hist(rnorm(1000))     #1000个正态随机数的直方图
> hist(islands) #岛屿数据集直方图

                                    

2.概率密度直方图

> air<-read.csv("airpollution.csv")
> hist(air$Nitrogen.Oxides,
+ freq=FALSE, #不显示频数,显示概率
+ xlab="Nitrogen Oxide Concentrations",
+ main="Distribution of Nitrogen Oxide Concentrations")

3.调整直方图范围密度

> hist(air$Nitrogen.Oxides,
+ breaks=20, #设置范围数
+ xlab="Nitrogen Oxide Concentrations",
+ main="Distribution of Nitrogen Oxide Concentrations")

> hist(air$Nitrogen.Oxides,
+ breaks=c(0,100,200,300,400,500,600), #指定范围
+ xlab="Nitrogen Oxide Concentrations",
+ main="Distribution of Nitrogen Oxide Concentrations")

4.直方图美化

①颜色美化

> hist(air$Respirable.Particles,
+ prob=TRUE, #纵坐标轴显示概率而不是频数
+ col="black",
+ border="white", xlab="Respirable Particle Concentrations",
+ main="Distribution of Respirable Particle Concentrations")

②线条美化

> par(yaxs="i",las=1)
> hist(air$Respirable.Particles, prob=TRUE,
+ col="black",border="white",
+ xlab="Respirable Particle Concentrations",
+ main="Distribution of Respirable Particle Concentrations")
> box(bty="l") #设置坐标轴样式
> grid(nx=NA,ny=NULL, #X轴没有线条,Y轴自动计算线条位置
+ lty=1,lwd=1,col="gray") #设置线条的样式、宽度和颜色

5.标识密度函数Density()函数 

> par(yaxs="i",las=1)
> hist(air$Respirable.Particles,
+ prob=TRUE,col="black",border="white",
+ xlab="Respirable Particle Concentrations",
+ main="Distribution of Respirable Particle Concentrations")
+ box(bty="l")
> lines(density(air$Respirable.Particles,na.rm=T), #density()作密度函数
+ col="red",lwd=4)
> grid(nx=NA,ny=NULL,lty=1,lwd=1,col=" gray")

6.散点图+直方图

> panel.hist <- function(x, ...)
+ {
+ par(usr = c(par("usr")[1:2], 0, 1.5) )
+ hist(x,
+ prob=TRUE,
+ add=TRUE,col="bla ck",border="white")
+ }
> plot(iris[,1:4],
+ main="Relationships between characteristics of iris flowers",
+ pch=19,col="blue",cex=0.9,
+ diag.panel=panel.hist) #对角线画直方图

> layout(matrix(c(2,0,1,3),2,2,byrow=TRUE),
+ widths=c(3,1), heights=c(1,3), TRUE)
> par(mar=c(5.1,4.1,0.1,0)) #画散点图
> plot(air$Respirable.Particles~air$Nitrogen.Oxides, pch=19,col="black", xlim=c(0,600),ylim=c(0,80),
+ xlab="Nitrogen Oxides Concentrations",
+ ylab="Respirable Particle Concentrations")
> par(mar=c(0,4.1,3,0)) #画上方的直方图
> hist(air$Nitrogen.Oxides, breaks=seq(0,600,100),
+ ann=FALSE,axes=FALSE, #无注释,无坐标轴
+ col="black",border="white")
> yhist <- hist(air$Respirable.Particles,
+ breaks=seq(0,80,10),plot=FALSE)
> par(mar=c(5.1,0,0.1,1)) #画右边的直方图
> barplot(yhist$density, horiz=TRUE,
+ space=0,axes=FALSE,
+ col="black",border="white")

R语言-直方图的更多相关文章

  1. 第六篇:R语言数据可视化之数据分布图(直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图)

    数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方 ...

  2. R语言与医学统计图形【4】直方图、金字塔图

    R语言基础绘图系统 基础图形--直方图.金字塔图 3.直方图 参数设置及比较. op <- par(mfrow=c(2,3)) data <- rnorm(100,10,5) hist(d ...

  3. R语言实战(三)基本图形与基本统计分析

    本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 =============================================================== ...

  4. 数据分析和R语言的那点事儿_1

    最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图 ...

  5. R语言学习笔记:分析学生的考试成绩

    孩子上初中时拿到过全年级一次考试所有科目的考试成绩表,正好可以用于R语言的统计分析学习.为了不泄漏孩子的姓名,就用学号代替了,感兴趣可以下载测试数据进行练习. num class chn math e ...

  6. R语言书籍的学习路线图

    现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑 ...

  7. 机器学习与R语言

    此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关 ...

  8. Machine Learning for hackers读书笔记(一)使用R语言

    #使用数据:UFO数据 #读入数据,该文件以制表符分隔,因此使用read.delim,参数sep设置分隔符为\t #所有的read函数都把string读成factor类型,这个类型用于表示分类变量,因 ...

  9. R语言快速入门

    R语言是针对统计分析和数据科学的功能全面的开源语言,R的官方网址:http://www.r-project.org/  在Windows环境下安装R是很方便的 R语言的两种运行模式:交互模式和批处理模 ...

随机推荐

  1. 安全测试8_Web安全实战2(暴力破解)

    1.暴力破解的概念 顾名思义,暴力破解的原理就是使用攻击者自己的用户名和密码字典,一个一个去枚举,尝试是否能够登录.因为理论上来说,只要字典足够庞大,枚举总是能够成功的! 2.暴力破解的实战 在有了之 ...

  2. python零散补充与总结

    一 有一种情况,在Windows系统上面有一个文件,编码为gbk,将其上传到Linux虚拟机,系统编码为utf-8, 使用cat命令查看时是乱码,这时如何解决? [root@localhost ~]# ...

  3. hive随机采样

    hive> select * from account limit 10;OKaccount.accountname     account.accid   account.platid  ac ...

  4. spark 练习

    scala> import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext scala> import ...

  5. redisUtils

    package com.icil.elsa.subscribe.milestone.common.utils; import java.io.Serializable; import java.uti ...

  6. PHP实现防sql注入

    在查询数据库时需要防止sql注入 实现的方法: PHP自带了方法可以将sql语句转义,在数据库查询语句等的需要在某些字符前加上了反斜线.这些字符是单引号(').双引号(").反斜线(\)与 ...

  7. beego orm 时间相差八小时

    使用beego框架,前端调用api插入一条数据到mysql,时间差了8个小时,fuck!!! 解决办法: 在db的url后面加上时区- dbDataSource = root:test@tcp(192 ...

  8. JEECG新版UI规划,主要提供H5方案(采用主流技术)

    JEECG 结合当前主流的UI技术,在新版3.7.4 即将推出新的UI方案,主要采用Bootstrap,Vue技术.同时提供代码生成器模板(单表.一对多),快速生成你喜好的模板代码. 版本一: Boo ...

  9. 轻量级Java持久化框架,Hibernate完美助手,Minidao 1.6.2版本发布

    Minidao 1.6.2 版本发布,轻量级Java持久化框架(Hibernate完美助手) Minidao产生初衷? 采用Hibernate的J2EE项目都有一个痛病,针对复杂业务SQL,hiber ...

  10. day35-常见内置模块四(logging模块)

    一.函数式简单配置(低配) 1.只能在屏幕上显示,或者写入文件,不能同时进行 import logging logging.debug('调试') logging.info('正常运行') loggi ...