頻率直方圖是數據統計中經常會用到的圖形展示方式，同時在生物學分析中可以更好的展示表型性狀的數據分布類型；R基礎做圖中的hist函數對單一數據的展示很方便，但是當遇到多組數據的時候就不如ggplot2繪制來的方便。

1.基礎做圖hist函數

hist(rnorm(200),col='blue',border='yellow',main='',xlab='')

1.1 多圖展示

par(mfrow=c(2,3)) for (i in 1:6) {hist(rnorm(200),border='yellow',col='blue',main='',xlab='')}

2.ggplot2繪制

• 構造一組正態分布的數據

PH<-data.frame(rnorm(300,75,5)) names(PH)<-c('PH') #顯示數據 head(PH)## PH ## 1 72.64837 ## 2 67.10888 ## 3 89.34927 ## 4 75.70969 ## 6 82.85354

• 加載ggplot2作圖包并繪圖

library(ggplot2) library(gridExtra) p1<-ggplot(data=PH,aes(PH))+ geom_histogram(color='white',fill='gray60')+ #控制顏色 ylab(label = 'total number') #修改Y軸標簽

2.1 修改柱子之間的距離

p2<-ggplot(data=PH,aes(PH))+ geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3)

2.2 添加擬合曲線

p3<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+ geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3)+ geom_line(stat='density')

2.3 修改線條的粗細

p4<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+ geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3)+ geom_line(stat='density',size=1.5) grid.arrange(p1,p2,p3,p4)

2.4 繪制密度曲線

p1<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+ geom_density(size=1.5)

2.5 修改線條樣式

p2<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+ geom_density(size=1.5,linetype=2) p3<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+ geom_density(size=1.5,linetype=5)

2.6 修改顏色

p4<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+ geom_density(size=1.5,linetype=2,colour='red') grid.arrange(p1,p2,p3,p4)

2.7 多組數據展示

• 構造兩組數據

df<-data.frame(c(rnorm(200,5000,200),rnorm(200,5000,600)),rep(c('BJ','TJ'),each=200)) names(df)<-c('salary','city')

• 結果展示

library(ggplot2) p1<-ggplot()+ geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white') p2<-ggplot()+ geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white',alpha=.5) p3<-ggplot()+ geom_density(data=df,aes(salary,..density..,color=city)) p4<-ggplot()+ geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white')+geom_density(data=df,aes(salary,..density..,color=city)) grid.arrange(p1,p2,p3,p4)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的r语言直方图_R语言绘制频率直方图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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