看代碼吧~

hist(data$MEDV,col="grey")#可以看到目標數(shù)據(jù)的總體分布
legend(35,170,c("min:5","median:21.2","mean:22.51","max:50"),fill=c("lightblue","wheat"))

補充：R語言作圖——histogram(直方圖)

最近小仙同學很是煩惱，本以為自己已經(jīng)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(jié)果卻發(fā)現(xiàn)到真正畫圖的時候，還是會出現(xiàn)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(shù)試了一下，看了下形狀, 好像因為數(shù)據(jù)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(diào)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(diào)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(yīng)該有700多個數(shù)據(jù)，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(shù)中，bins就是用來指定分組數(shù)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(shè)置另外一個參數(shù)breaks，終于找回了丟失的格子

經(jīng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的準備

首先要把你想要繪圖的數(shù)據(jù)調(diào)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(shù)據(jù)的讀取

data<-read.csv(“your file path”, header = T)

#注釋：header=T表示數(shù)據(jù)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(diào)用

library(ggplot2)

#注釋：package使用之前需要調(diào)用

Step4.繪圖

p<-ggplot(data, aes(x=data$銷量)) +
geom_histogram(breaks=seq(0,10000,1000))+ xlim(0,10000)
p

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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