直方图(Histogram)又称柱状图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵条纹或线段表示的数据分布情况。可以使用直方图估计数据的概率分布情况。
在R语言中，可以使用hist()函数来绘制直方图。
1. 基本用法# 自动按若干区间计算x在每一区间的数量并给出柱状图 x <- seq(1,10) hist(x) x <-rnorm(100) hist(x)2. 条形框的顶端给出标签
scores <- c(82,67,98,93,76,72,69,88,82,94,91,51,47) hist(scores,label=TRUE)3. 加颜色
scores <- c(82,67,98,93,76,72,69,88,82,94,91,51,47) hist(scores,col="red")3. 加边框颜色
Height<-c(144,166,163,143,152,169,130,159,160,175,159,150,183,165,146,169) hist(Height,col="lightblue",border="red",labels=TRUE,ylim=c(0,7.2))4. 加阴影线
Height<-c(144,166,163,143,152,159,160,175,161,170,146,159,150,183,165,146,169) hist(Height,breaks=12,freq=FALSE,density=10,angle=60,col="blue")5. 自定义区间
scores <- c(82,67,98,93,76,72,69,88,82,94,91,51,47) #breaks定义的区间要能覆盖score的范围 hist(scores,breaks=c(40,60,80,100),label=TRUE)6. 添加轴须图及概率密度线
hist(mtcars$mpg,breaks = 12,col="blue", xlab = "Miles Per Gallon", main = "Colored histogram with 12 bins",freq = FALSE) #添加轴须图 rug(jitter(mtcars$mpg)) #density()核密度函数给定一个向量可以生成一个核密度估计 lines(density(mtcars$mpg),col="red",lwd=2)
hist函数主要参数的含义如下：
（1）x
向量，直方图所用到的数据。
（2）breaks
直方图的断点，主要有以下几种情况：
①可以是一个向量给出直方图中每个区间的断点；
②可以是一个函数用于计算每个断点的向量；
③用于表示区间数的一个数字；
④一个字符串用于给出计算区间数所使用的算法；
⑤一个用于计算区间数的函数。
（3）freq
逻辑变量，如果设置为TRUE，则直方图的数据为频数，若为FALSE，则为概率密度。
当仅当breaks为等距，且为指定probability时，freq默认为TRUE。
（4）probability
与!freq的含义相同。
（5）include.lowest
逻辑值，如果为TRUE，则如果数据x[i]等于断点值，则会包含在第一个区间条中（如right参数为FALSE，则会包含在下一个区间中）。除非breaks是向量，否则设置会被忽略并给出一个警告错误。
（6） right
逻辑值。如果设置为TRUE，则直方图条右侧区间是封闭的（左侧开放）。
（7）density
指阴影线的密度，即每英寸（2.54厘米）的线数。默认值为NULL值，意味着没有阴影线。非正值也不会绘制阴影线。
（8）angle
指阴影线的斜度，以逆时针角度给出。默认为45度。
（9）col
填充条形使用的颜色。默认值为NULL，即没有填充色。
（10）border
数字或字符串，用于描述条形边框的颜色。默认为NULL，即使用标准前景色。
（11）main, xlim, ylim, xlab, ylab
同plot函数。
（12）axes
逻辑值。默认为TRUE，绘图时绘制轴。
（13）labels
逻辑值。默认为FALSE，如果为TRUE，则在条形框的顶端给出标签（频数或密度）。
