R ggplot2 直方图

R ggplot2 直方图非常适合可视化可以按指定箱（中断或范围）组织起来的统计信息。尽管它看起来像条形图，但 R ggplot 直方图显示的是等间隔的数据。

让我们看看如何在 R 编程中创建 ggplot 直方图，格式化其颜色，更改其标签，并调整轴。接下来，通过示例添加密度曲线并使用 ggplot2 绘制多个直方图。

R ggplot2 直方图语法

在该编程中绘制 ggplot 直方图的语法是

geom_histogram(data = NULL, binwidth = NULL, bins = NULL)

而 ggplot2 直方图背后的复杂语法是

geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin",
               binwidth = NULL, bins = NULL, position = "stack", ..., 
               na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)

在开始 ggplot 直方图示例之前，让我们先看看我们将用于此示例的数据。本次演示，我们将使用 R 提供的 diamonds 数据集，该数据集中的数据是

Diamond Dataset 0

创建 R ggplot2 直方图

此示例显示如何使用 ggplot2 包创建它。本次演示，我们将使用上面所示的 R Studio 提供的 diamonds 数据集。

提示：ggplot2 包默认未安装。请参阅安装 R 包文章，在R 编程中安装该包。

# Importing the ggplot2 library
library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price)) + geom_histogram()
R ggplot2 Histogram 1

更改 R ggplot2 直方图的箱

在此示例中，我们展示了如何在 R ggplot 直方图中更改箱的数量（范围或中断）。默认情况下，geom_histogram() 提供 30 个箱，但您可以根据需要修改该值。

注意：如果您需要从外部文件导入数据，请参阅R 读取 CSV文章以导入 CSV 文件。

library(ggplot2)

# Default way to Create
ggplot(data = diamonds, aes(x = price)) + geom_histogram(bins = 10)
Change bins 2

更改箱宽

此示例展示了如何在 R ggplot 直方图中更改箱宽（覆盖箱）的数量。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price)) + geom_histogram(binwidth = 10)
change binwidth 3

提示：使用 bandwidth = 2000 可以获得与 bins = 10 相同的一个。

更改 R ggplot2 直方图的颜色

在此示例中，我们更改了由 ggplot2 绘制的颜色。

  • color：请指定用于条形边框的颜色。例如，“red”、“blue”、“green”等。在此示例中，我们将边框指定为“red”颜色。
  • fill：您需要指定条形的颜色。在此示例中，我们指定了海绿色。
library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price)) + geom_histogram(binwidth = 250, 
                                                         fill = "seagreen",
                                                         color = "red")
Change Colors 4

更改颜色示例 2

让我们看看如何根据列数据更改 ggplot2 直方图的颜色。在此示例中，我们将 cut 列指定为 fill 属性。您可以尝试将其更改为任何其他列。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
        geom_histogram(binwidth = 250, color = "red")
ggplot2 Histogram 5

更改颜色示例 3

在此示例中，我们将 fill 属性更改为 clarity，并移除了 r ggplot 直方图中每个条形的边框。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = clarity)) + 
  geom_histogram(binwidth = 250)
Changing colors using fill argument 6

更改 R ggplot2 直方图的线型

在此示例中，我们更改了 ggplot 直方图中每个条形的边框线。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = clarity)) + 
  geom_histogram(binwidth = 250, color = "midnightblue", linetype = "longdash")
Change linetype to long dash 7

提示：在 R 编程中，0 = 无、1 = 实线、2 = 虚线、3 = 点线、4 = 点划线、5 = 长虚线、6 = 双虚线。因此，请使用数字或字符串

更改直方图的图例位置

默认情况下，r ggplot 将图例放置在其右侧。在此示例中，我们将图例位置从右侧更改为顶部。请记住，您可以使用 legend.position = “none” 完全删除图例。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
  geom_histogram(binwidth = 250, color = "midnightblue") + 
  theme(legend.position = "top")
Change the legend position 8

如何在 R ggplot2 直方图中使用分面

此示例通过根据列值分割数据，在 ggplot 中绘制多个直方图。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
  geom_histogram(binwidth = 250, color = "gold") +
  facet_wrap(~ cut) # divide the histogram, based on Cut
ggplot2 Histogram 9

如何在 ggplot2 直方图示例 2 中使用分面

默认情况下，facet_wrap() 为所有分面分配相同的 y 轴。但是，您可以通过添加另一个名为 scale 的属性来更改它（为每个分面提供独立的轴）。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
  geom_histogram(binwidth = 250, color = "gold") +
  facet_wrap(~ cut, scale = "free")
Using Facets 10

为 R ggplot 直方图指定名称

让我们使用 labs 函数为 ggplot2 直方图、X 轴和 Y 轴指定名称。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
  geom_histogram(binwidth = 250, color = "midnightblue") +
  labs(title="GGPLOT Histogram", x="Price in Dollars", y="Count") 
# Or you can add labs one more time to add X, Y axis names
+ labs(x="Price in Dollars", y="Count")
Assigning names 11

更改直方图的轴限制

让我们在 r 中的 ggplot 直方图中更改默认轴值

  • xlim：此参数可以帮助您指定X轴的限制。
  • ylim：它有助于指定 Y 轴限制。在此示例中，我们将默认 x 轴限制更改为 (0, 20000)，将 y 轴限制更改为 (0, 8000)
library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
  geom_histogram(binwidth = 250, color = "midnightblue") +
  labs(title="GGPLOT Histogram", x="Price in Dollars", y="Count") +
  xlim(0, 20000) + ylim(0, 8000)
change Axis Limits 12

创建具有密度的直方图

频率计数并给出每个箱中的数据点数量。在实际应用中，我们可能更关注密度而不是基于频率的，因为密度可以给出概率密度。让我们看看如何使用 geom_density() 在 r 中创建针对密度的 ggplot 直方图。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price)) + 
  geom_histogram(binwidth = 250, aes(y=..density..), 
                 fill = "seagreen", color = "midnightblue") +
  geom_density(color = "red") +
  labs(title="GGPLOT Histogram", x="Price in Dollars", y="Count")
ggplot2 Histogram 13

如何使用分面与密度

在此示例中，我们将密度线绘制到由 ggplot2 在 r 中绘制的多个直方图上。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
  geom_histogram(binwidth = 500, aes(y=..density..), color = "midnightblue") +
  facet_wrap(~ cut, scale = "free") +
  geom_density(color = "red", lwd = 0.9, alpha = 0.4) +
  labs(title="GGPLOT Histogram", x="Price in Dollars", y="Count")
ggplot2 Histogram 14

更改主题

让我们看看如何更改 ggplot2 直方图的默认主题

  • theme_dark(): 我们使用此函数将默认主题更改为暗色。键入 theme_，然后R Studio 智能提示会显示可用选项列表。例如，theme_grey()
library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
  geom_histogram(binwidth = 500, aes(y=..density..), color = "midnightblue") +
  facet_wrap(~ cut, scale = "free") +
  geom_density(color = "red", lwd = 0.9, alpha = 0.4) +
  labs(title="GGPLOT Histogram", x="Price in Dollars", y="Count") +
  theme_dark()
ggplot2 Histogram 15