R語言histogram(直方圖)的具體使用
最近小仙同學很是煩惱，本以為自己已經掌握了ggplot2作圖的語法，用read.csv(), ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()…就可以畫遍天下圖表，結果卻發(fā)現到真正畫圖的時候，還是會出現不少的小問題。
比如小仙最近要畫一個直方圖，最開始用hist()函數試了一下，看了下形狀, 好像因為數據取值范圍跨度太大(最大值104,724,最小值30)，這個圖畫出來有點丑，于是決定用ggplot美化一下。
調整之后好看是好看了，但是大家有沒有看出什么不對的地方，明明bins=10但是只畫出8個格子，之后調整bins的值，每次都會比我指定的值少2個格子。而且，圖中第一個格子（取值范圍0-1250）應該有700多個數據，但是圖上顯示只有不到300個，問題出在哪里呢？小仙同學百思不得其解。在geom_histogram()函數中，bins就是用來指定分組數目（格子），為什么總是會少兩個？
小仙同學考慮到自己能力有限，決定量力而行，另辟蹊徑。
于是設置另外一個參數breaks，終于找回了丟失的格子
經過此事，小仙同學深刻認識到了自己的有限水平，哈哈。不過還是分享一下，希望能幫助到大家。實際的數據可真是比書上的例子難處理呢。
按照慣例寫一下整個作圖的過程。
Step1. 繪圖數據的準備
首先要把你想要繪圖的數據調整成R語言可以識別的格式，建議大家在excel中保存成csv格式。
Step2. 繪圖數據的讀取
data<-read.csv(“your file path”, header = T) #注釋：header=T表示數據中的第一行是列名，如果沒有列名就用header=F
Step3.繪圖所需package的安裝、調用
library(ggplot2) #注釋：package使用之前需要調用
Step4.繪圖
p<-ggplot(data, aes(x=data$銷量)) + geom_histogram(breaks=seq(0,10000,1000))+ xlim(0,10000) p
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