- 前言
- 一、直方图hist()参数简介
- 二、hist()参数详解
- 1.breaks
- 2.freq
- 3.probability
- 4.include.lowest
- 5.right
- 6.density，angle
- 7.col，border
- 8.labels
- 9.main, xlab, ylab xlim, ylim
- 10.axes，plot
- 11.nclass
- 12.warn.unused
- 总结
前言
关于R语言的绘图教程满天飞，随便一搜一大堆，做这个系列一方面我想打好基本功，另一方面，方便大家学习，整个系列可能不会有耳目一新的感觉，但我尽量多的运用帮助文档中的参数。
之前已经写过的：
条形图——barplot
今天来学一下直方图函数 hist() 吧。
一、直方图hist()参数简介 **函数：** hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL, probability = !freq, include.lowest = TRUE, right = TRUE, density = NULL, angle = 45, col = "lightgray", border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname), xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = TRUE, plot = TRUE, labels = FALSE, nclass = NULL, warn.unused = TRUE, ...) 参数： x：数据（不多谈，一个向量，用来绘制直方图的数据） main：直方图标题。（不多谈）
示例数据（随机生成50个正太分布的数据）：
a <- rnorm(50,10,5)
默认参数时图片为：
二、hist()参数详解 1.breaks1.breaks为数字向量时（常用）：指定直方图在哪些点截断，一定要包含数据的极值，否则会报错
2.breaks为单个数字时：指定直方图有多少个直方（会有偏差）
3.breaks可以为函数或者字符串值，用来计算直方图的断点
代码如下：
par(mfrow = c(1,2)) hist(a,main = "breaks = c(min(a),max(a))",breaks = c(min(a),max(a))) hist(a,main = "breaks = c(min(a),1,max(a))",breaks = c(min(a),1,max(a)))2.freq
freq：设置直方图纵轴时表示频数还是概率密度，FALSE展示概率密度，默认为FALSE
代码如下：
par(mfrow = c(1,2)) hist(a,main = "freq = T",freq = T) hist(a,main = "freq = F",freq = F)3.probability
和freq意义相反，可以和上图比较
代码如下：
hist(a,main = "probability = T",probability = T) hist(a,main = "probability = F",probability = F)4.include.lowest
是否包含最小值（默认为TRUE），默认情况下，直方图绘制时是左开右闭(m,n]的区间，当区间下限是最小值时，include.lowest取false值会报错，当下限不包含最小值时不影响画图。
5.right直方图默认左开右闭区间(m,n]，即right=TRUE，若想设置为左闭右开，则right=FALSE。示例数据为：a <- c(1,2,3,5,6,7)。可以发现当TRUE时，缺失的4在(3,4]区间，当FALSE时，缺失的4在[4,5)区间。
代码如下：
a <- c(1,2,3,5,6,7) hist(a,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = "right = T",right = T) hist(a,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = "right = F",right = F)6.density，angle
设置直方图中填充斜线的密度和角度。
例子中发现每两个相邻的区间直方中斜线密度不一样，左右两幅图中的斜线密度不一样。
代码如下：
a <- c(1,2,3,5,6,7) hist(a,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = "density = c(10,50)nangle = 30",density = c(10,50),angle = 30) hist(a,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = "density = c(10,50)nangle = 120",density = c(10,50),angle = 120)7.col，border
设置直方图填充颜色及直方图边框颜色。
因为是从左至右绘制，因此左边的右边框会被右边的左边框会覆盖
代码如下：
a <- c(1,2,3,5,6,7)
hist(a,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = "col = c('red','lightblue')",col = c('red','lightblue'))
hist(a,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = "border = c('lightblue','red')",border = c('lightblue','red'),col = NULL)
8.labels
这个参数就好玩儿了
1.labels=TRUE，这时候每一个直方图上面的数字代表了，频数（左上图）
2.labels为一个字符向量时，相当于在直方图上加注释
- 如果这个这个字符串向量长度大于直方的个数，那么会继续从前往后添加标签直至向量结束（右上图），出现覆盖的情况
- 如果这个字符串向量长度小于直方的个数，那么会继续从向量的开头取读取标签直至所有的直方都有一个标签，也就是循环读取labels向量（右下图）
代码如下：
par(mfrow=c(2,2))
a <- c(1,2,2,5,6,7,6,6,6,7,7)
names(a) <- c('a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k')
hist(a,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = 'labels = T',labels = T,ylim = c(0,max(table(a))+1))
hist(a,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = 'labels = names(a)',labels = names(a),ylim = c(0,max(table(a))+1))
b <- c(1,2,3,4,5,6,7,8)
names(b) <- c('a','b','c','d','e','f','g','h')
hist(b,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = 'labels = names(b)',labels = names(b),ylim = c(0,max(table(b))+1))
hist(b,breaks = c(0,1,2,3,4,5,6,7,8),main = 'labels = names(b)[1:4]',labels = names(b)[1:4],ylim = c(0,max(table(b))+1))
9.main, xlab, ylab xlim, ylim
这里和上一篇barplot教程一样的参数，分别设置标题，x轴、y轴的轴标题和限制（就不演示了）
10.axes，plot和上一篇教程一样，是否显示坐标轴（这里是x轴和y轴，barplot中是纵轴）
plot：即是否显示图
等效于breaks
代码如下：
12.warn.unused目前我还未开发他的实际作用
代码如下：
总结
这篇写的比上一篇短多了，真心不是我懒，谁叫他就这么几个参数。当然了，画图函数绝不仅仅只有这几个参数，还包括par()函数的参数部分也可以放在画图函数中，等把基本绘图函数写完，我就把par()参数详细学一下。
实力有限，如有错误，欢迎大家批评指正
