为什么密度直方图在y轴上显示出一些奇怪的值？
密度直方图在y轴上显示出一些奇怪的值可能是由于以下几个原因：
- 数据异常值：密度直方图是用来展示数据分布情况的，如果数据中存在异常值，即与大部分数据差异较大的值，那么这些异常值可能会导致直方图在y轴上显示出奇怪的值。异常值可能是由于数据采集或处理过程中的错误或干扰引起的。
- 数据量过小：如果数据量较小，即样本数量较少，那么直方图的y轴上的值可能会受到数据的不足影响，导致显示出奇怪的值。在这种情况下，可以考虑增加数据量或使用其他可视化方法来更好地展示数据分布情况。
- 数据分布不均匀：密度直方图是基于数据的概率密度函数绘制的，如果数据分布不均匀，即某些区间的数据较多，而其他区间的数据较少，那么直方图在y轴上的值可能会显示出奇怪的情况。这可能是由于数据采样不均匀或数据本身的特性导致的。
为了解决这个问题，可以采取以下措施：
- 数据清洗：对于存在异常值的数据，可以进行数据清洗，剔除异常值或进行修正，以确保数据的准确性和一致性。
- 增加数据量：如果数据量较小，可以考虑增加数据量，以获得更准确的数据分布情况。
- 调整直方图参数：可以调整直方图的参数，如bin的数量或宽度，以更好地展示数据分布情况。
- 使用其他可视化方法：如果密度直方图无法准确展示数据分布情况，可以尝试使用其他可视化方法，如散点图、箱线图等，以获得更全面的数据分析结果。
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2回答
Y轴密度海流图
、、
我已经在寻找解决办法，但却找不到解决问题的办法。我试图用密度函数绘制一个直方图，显示y轴上的密度。meanopa是标准普尔500指数的平均对数回报率。我不明白的是以下几点。
norm_hist : bool，如果是可选的，直方图高度显示的是密度而不是计数。这是隐含的，如果一个KDE或拟合的密度被绘制。
因为在我的例子中，kde=True，我想知道为什么y轴上有观察的数目。
sns.distplot(meanopa, hist=True, kde=True, bins=20, color = 'darkblue',
hist_kws={'
浏览 1提问于2019-05-14得票数 2
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2回答
我有在ggplot2中创建的直方图，我想将其与相同数据的密度线重叠。重要的是，我不想将直方图转换为密度值，而是希望在y轴上保持N(数字)。有没有办法在不变换直方图的情况下重叠直方图和密度图，而是放大密度曲线？ 此数据的直方图： ? 相同数据的初始密度图： ? 所需的叠加，但密度在Y轴上，而不是计数： ?
浏览 29提问于2019-10-08得票数 2
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我有一个直方图的图表，我想添加的中位数。我不能使用xline()，因为该行位于直方图的后面，而不是在直方图的顶部。为了解决这个问题，我使用的是坐标散射。
因为我事先不知道直方图的高度，所以我将散射图设置为使用独立的y轴，这是我隐藏的。但是，我似乎不能使用第二个y轴坐标(它使用第一个y轴坐标，即使它正在标记的对象位于第二个y轴上)向该行添加文本。下面是我的问题的一个例子：
sysuse auto
sum mpg, d
local median = r(p50)
twoway hist mpg, start(10) width(5) || ///
scatteri 0 `median&#
浏览 22提问于2022-09-26得票数 0
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1回答
请考虑以下数据集。
x <- c(2,2,2,4,4,4,4,5,5,7,7,8,8,9,10,10,1,1,0,2,3,3,5,6)
hist(x, nclass=10)
我想要一个直方图，其中x轴表示间隔，左边的y轴代表频率。除此之外，我还需要在直方图右侧的另一个y轴来表示同一地块上间隔的百分比。尽管下面的图表是为两个变量绘制的，但它或多或少像是我所需要的(取自)。
提前感谢！
浏览 1提问于2021-02-09得票数 0
我有两个相关的问题。
Problem 1：我目前正在使用下面的代码生成一个用密度图覆盖的直方图：
hist(x,prob=T,col="gray")
axis(side=1, at=seq(0,100, 20), labels=seq(0,100,20))
lines(density(x))
我已经粘贴了数据(即上面的x ) 。
我对目前的代码有两个问题：
X轴的最后一个勾号和标签(100)没有出现在直方图/图上。我怎么才能穿上这些？
我希望y轴是计数或频率，而不是密度，但我想保留密度图作为一个叠加在直方图上。我该怎么做？
Problem 2：使用与问题1类似的
浏览 1提问于2012-02-12得票数 2
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library(ggplot2)
data = diamonds[, c('carat', 'color')]
data = data[data$color %in% c('D', 'E'), ]
我想比较不同颜色D和E的克拉直方图，并使用y轴上的类百分比。我尝试过的解决办法如下：
解决方案1：
ggplot(data=data, aes(carat, fill=color)) + geom_bar(aes(y=..density..), position='dodge', binwidth = 0.5) + y
浏览 3提问于2015-07-03得票数 14
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1回答
我试着用ggplot2做一个直方图，我试着把y轴设为对数和显示百分比，得到0.1%，1%，10%等等。 我的数据集是60.000个样本，但我希望这种类型的数据能够捕获它： -0.0651
-0.0649
-0.0661
-0.0652
-0.058
-0.045
-0.022
-0.001
+0.028
+0.039
-0.022
-0.0651
-0.0652 我可以独立地做这两件事(1使y轴为对数，1使y轴为百分比)。因此，当我只做百分比时，我使用以下代码： ggplot(aphist
浏览 26提问于2020-03-23得票数 1
1回答
核密度图和直方图叠加
、、、
所以我找到了一种方法，用ggplot2把我的KDE密度函数与我的直方图进行叠加，但是我注意到，我的直方图y轴是正确的频率，但是我想为我的密度图做一个二级y轴，我也不知道如何扩大密度图。
使用的代码是：
data_set <- mammals
library(ggplot2)
ggplot(data=data_set, aes(data_set$`Total Averages`))+
geom_histogram(col='black', fill = 'white', binwidth = 0.5)+
labs(x = 'Log10 to
浏览 1提问于2020-02-17得票数 0
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当使用distplot绘制直方图时，y轴的单位是什么？我将不同的直方图与正常拟合绘制在一起，我看到在一种情况下，它的范围是0到0.9，而在另一种情况下，它的范围是0到4.5。
浏览 0提问于2015-04-22得票数 14
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我想在一些以直方图格式绘制的数据上绘制一条正常曲线。我认为这会相对简单。到目前为止，我有：
x = rnorm(2000, mean=-5, sd=4)
a_hist = ggplot() +
geom_histogram(aes(x), fill='darkred') +
stat_function(fun=dnorm, args(list(mean=-5, 4)))
这就得到了除了正常曲线之外的所有东西。我猜这是因为轴的原因，但当我试图摆弄均值/SD/计数时，它仍然没有显示出来。我还认为这可能是因为aes映射。但是ggplot不允许我将数据放入基本ggplot调
浏览 0提问于2020-06-05得票数 0
2回答
R中一列数据的图频率分布
、、、、
我有一个系列的值(即一列数据)，我想要创建一个图，其中包含x轴上的数据值范围以及每个值出现在y轴上的数据集中的频率。
我想要的是非常接近
# Kernel Density Plot
d <- density(mtcars$mpg) # returns the density data
plot(d) # plots the results
以及堆栈溢出上的。
然而，我想要频率(相对于密度)在y轴上。
具体来说，我使用的是网络度分布，我想要一个带有开放圆点的双日志规模，即。
我研究过相关的资源和问题，但没有找到我想要的：
R's 的食谱接近我想要的，但不是精确的。我想用“计数”代
浏览 2提问于2014-06-25得票数 0
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1回答
有时，当我创建一个直方图时，使用seaborn的displot函数，当norm_hist = True时，y轴小于1。其他时候，它采用大于1的值。
例如，如果我运行
sns.set();
x = np.random.randn(10000)
ax = sns.distplot(x)
然后，直方图上的y轴像预期的那样从0.0到0.4，但是如果数据不正常，即使norm_hist = True，y轴也可以大到30。
关于直方图函数的归一化参数，例如sns.distplot的norm_hist，我遗漏了什么？即使我自己通过创建一个新变量来标准化数据，如
浏览 153提问于2020-05-19得票数 1
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我将感谢您在以下问题上的帮助(我应该补充说，我也发送了一封电子邮件到ggplot2邮件列表，还没有收到任何人的意见)。 我们确实有一个数据帧一个称为EXP的因子它有3级(二甲基亚砜、DMSO1、DMSO2) head(pp_ALL)
VALUE EXP
1 1639742 DMSO
2 1636822 DMSO
3 1634202 DMSO 我的目标是覆盖吗？相对频率直方图，或密度直方图对于因子水平， 请您告诉我为什么以下两段R代码显示出非常不同的结果(在密度直方图的高度和解释方面)： ggplot(pp_ALL, aes(x=VALUE, colour=EXP)) + geom_
浏览 63提问于2021-02-25得票数 0
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1回答
我正在寻找一种方法来帮助更好地可视化独立连续变量和二进制响应变量之间的关系。
我试图理解我如何可以添加第二个y轴到现有的地块，我有下面。我想从视觉上了解不同数值范围内的响应率。
如何在任何给定的直方图bin中添加响应百分比？例如，如果在一个垃圾箱中有10个观察结果，其中2个是正类，那么这个结果将显示出20%的响应。
理想情况下，这可能是动态的，因为我可能会更改回收箱#。例如，我这里有10个，下次我可能想要20个。
这将是一个连接的线图，在右y轴上与#1对应的百分比。
或者换句话说，我想要一个正类的直线图显示为一个直线图，其中%显示在Y轴中。
library(mlbench)
浏览 3提问于2018-03-27得票数 1
我使用this从Seaborn.Distplot中提取绘图数据。令人惊讶的是，直方图和KDE都返回不同的x轴值。首先，实用的问题是，这两个x轴是如何组合在同一个图中的？第二，理论上，问题是为什么垃圾箱不匹配-两个密度不应该用相同的底层垃圾箱创建吗？
浏览 29提问于2020-06-12得票数 0
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1回答
限制和中断
、、
对于这个问题，我已经能够将数据分成两个直方图，一个是收入高于中位数，另一个是收入低于中位数。以下代码是我到目前为止所做的工作：
library(openintro)
data("countyComplete")
attach("countyComplete")
median(median_household_income, na.rm = FALSE)
x<-subset(countyComplete,median_household_income > 42445)
y<-subset(countyComplete,median_hous
浏览 7提问于2018-10-17得票数 0
1回答
我有一个Python直方图。
我想将直方图的峰值标准化为1，这样就只有相对于条形图的高度是重要的。
我看到了一些方法，包括改变垃圾箱的宽度，但我不想这样做。
我也意识到我可以改变y轴的标签，但我也有另一个地块覆盖，所以yticks必须是实际值。
是否无法访问和更改每个回收站中的直方图“计数”？
谢谢。
浏览 3提问于2013-10-02得票数 4
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2回答
我必须在一张图上画出10个频率分布。为了保持整洁，我想避免用柱状图做直方图，而更喜欢让线条遵循每个直方图的轮廓。
我尝试了以下几种方法
[counts, bins] = hist(data);
plot(bins, counts)
但这给了我一条非常不精确和参差不齐的线。
我读到了关于be密度的文章，它给了我一条漂亮的曲线，但它改变了我的y轴的比例，我需要能够从y轴读取频率。
你能推荐其他的东西吗？
浏览 1提问于2014-05-27得票数 1
1回答
我想知道是否有一种方法可以找到直方图的局部最大值的范围。例如，假设我有以下直方图(忽略橙色曲线)： ? 直方图实际上是从字典中获得的。我希望找到这个直方图(在水平轴上)的局部最大值的范围，在这种情况下是1.3-1.6和2.1-2.4。我不知道哪些工具会有帮助，或者我可能想要使用哪些技术。我知道有一个工具可以找到一维数组的局部最大值： from scipy.signal import argrelextrema
x = np.random.random(12)
argrelextrema(x, np.greater) 但我不认为它会在这里工作，因为我正在寻找一个范围，并且在直方图上有一些“摆动
浏览 150提问于2021-04-18得票数 1
只需注意，我已经检查了和。
因此，我使用distplot在不同的子图上绘制一些直方图：
import numpy as np
#import netCDF4 as nc # used to get p0_dict
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
import seaborn.apionly as sns
import cPickle as pickle
'''
LINK TO PICKLE
https://drive.google.com/file/d/0B8Xk
浏览 0提问于2015-08-28得票数 13
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1回答
我为我的数据的不同子集绘制了两幅图：
数据>0的一个核估计图
数据== 0的一个直方图(实际上只有一个bin)
我想用ggplot2把它结合在一起。
问题是，这个ggplot继续绘制我的内核的整个x轴的线。
values <- c(25.222222, 6.000000, 2.057143, 0.000000, 2.142857, 0.000000, 73.666667,
4.081081, 43.133333, 18.937500, 60.822222, 23.379310, 54.954412, 8.492308,
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
我已经梳理了这里的几个问题，我似乎不能弄清楚我的密度图发生了什么。
我有一套属于不同文化的放射性碳测年。我需要通过时间显示日期的频率，但要按文化区分日期。堆叠的直方图可以完成这项工作(图1)，但通常不鼓励使用它们，所以这是不可能的，但我想要比频率图更平滑的图(图2)。
图1:直方图
图2:频率图
当我制作一个由培养物着色的密度图(图3)时，培养物在y轴上的相对分布与它们的计数有很大的不同。例如，在密度图中，蓝色的密度曲线远远高于紫色的密度曲线；然而，在直方图中，我们可以看到有更多的日期归因于紫色组。
图3:密度图
我的代码是不是做错了什么(见下文)？或者，也许我需
浏览 2提问于2018-06-26得票数 1
我使用hist()和lines()函数来创建一个具有密度覆盖的直方图，并且希望有一个显示频率而不是密度的y-axis。
是否有任何方法可以使用hist()和不使用ggplot来做到这一点？把频率轴作为第二个y轴在右边更好。这是我的代码：
g <- rnorm(2000,5,1)
h<-hist(g, breaks=50, col="bisque",
border="black",ylab="Frequeny",yaxt='n',
main="Title",xla
浏览 2提问于2016-07-24得票数 3
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import seaborn as sns, numpy as np
x = np.random.randn(100)
ax = sns.distplot(x)
这将给出一条线的密度直方图(我认为这是内核拟合什么的)。
不过，我想要的是相同的直方图，而不是拟合线。我尝试了kde = False，但这改变了y轴，所以它不再是一个密度图，而是频率直方图。如何删除这条线，但保留密度图(直方图)？
浏览 1提问于2019-06-30得票数 2
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我想画一张直方图，y轴显示观察值在仓位中的比例。我尝试按照这里的建议使用代码。
ggplot(data=diamonds, aes(x=carat, after_stat(density))) + geom_histogram(binwidth = 0.05, position="identity", fill = "white", colour = "black")
还有这里
ggplot(data=diamonds, aes(x=carat)) + geom_histogram(aes(y=..density..), binwid
浏览 19提问于2020-05-19得票数 0
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1回答
如何使用具有两个y轴的Seaborn displot创建直方图:一个显示计数，另一个显示相应的密度？我尝试了以下代码，但结果没有任何意义：
<code>A0</code>
The DataFrame df_flavors是一个有2000个记录的大型DataFrame，每个记录都显示了人们购买了多少种不同口味的酸奶(0 -7种口味)。这些人是n= 2000调查的受访者。变量Freq是每个受访者的计数。sns.distplot在左轴上生成计数；这是可以的。ax2 = plt.twinx()生成第二个y轴，但不是该轴上的百分比，而是累积百分比；这是不对的。有什么建议可以让你在
浏览 683提问于2020-03-17得票数 1
1回答
我正在尝试绘制具有重叠线条的多组直方图，但我无法获得直方图的正确比例。例如：
ggplot() + geom_histogram(data=df8,aes(x=log(Y),y=..density..),binwidth=0.15,colour='black') +
geom_line(data = as.data.frame(pdf8), aes(y=pdf8$f,x=pdf8$x), col = "black",size=1)+theme_bw()
生成正确的比例。但是当我尝试根据组执行填充时，每个组都是单独缩放的。
ggplot() + geom_h
浏览 2提问于2015-06-15得票数 1
2回答
我不太懂统计学术语。
我试着阅读有关统计的文章，每一篇文章都说分布，并显示钟形曲线的图片。我知道x轴的钟形曲线将取数据的值，但y轴总是有数据的计数/频率吗？
分布和直方图是否相同？
我确实找到了一篇关于分布和直方图差异的文章。
https://asq.org/quality-resources/histogram
但是它说直方图是最常用的频率分布。
那么，这是否意味着还有其他类型的发行？还是变量的分布总是指频率分布？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 3
1回答
R中的分离直方图
、、
我使用下面的代码在同一张图中生成三个不同的直方图。然而，我想知道，是否有可能将三个不同的直方图在彼此下面的三个不同的图中分开，并对所有三个图在x轴上进行相同的缩放。作为另一种选择，我考虑将这三个直方图转化为密度，并将它们保存在相同的图表中。
require(ggplot2)
require(reshape2)
set.seed(1)
df <- data.frame(x = rnorm(n = 1000, mean = 2, sd = 0.2),
y = rnorm(n = 1000, mean = 2),
z = r
浏览 3提问于2014-01-03得票数 3
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我有一个向量(变量dist)，我想绘制一个柱状图，它的柱状图宽度为7个单位。下面是对dist的赋值
dist <- c(
# 0-6 7-13 14-20 21-27 28-34 35-41 42-48 49-55
# --- ---- ----- ----- ----- ----- ----- -----
16,
20, 29,
17, 27, 28,
19, 21, 34,
浏览 1提问于2015-06-27得票数 2
3回答
我知道如何绘制直方图或其他与频率/百分比相关的表格。但现在我想知道，我如何才能在事后获得表中的这些频率值以供使用。
我有一个庞大的数据集，现在我画了一个直方图和一个设置的二进制宽度。我想提取对应于每个binwidth的频率值(即y轴上的值)，并将其保存在某个位置。
有没有人能帮我一下？谢谢!
浏览 4提问于2011-10-12得票数 44
1回答
声调曲线及其计算
、、、
我正在计算音调曲线，以补充我的直方图。我遇到了一些困惑的色调曲线实际上是什么，它将如何计算。
根据我搜索的内容，音调曲线显示沿x轴的原始(输入)值，而结果(输出)值沿y轴。
原始图像的色调曲线是从左下角到右下角的直线。
我是否正确地认为，沿x轴只是图像的直方图，当图像被调整时，每个x位置的色调曲线就是原始直方图和当前直方图之间的差吗？
因此，要计算音调曲线：
计算原始直方图
调整后图像的直方图计算
计算每个值0-255的直方图之间的差异
绘制差异+或-原来的色调曲线(从左下角到右上角)
浏览 6提问于2013-11-25得票数 0
1回答
muhats = replicate(200000,mean(rexp(18, rate = 3))*exp(((-1/2)*mean(rexp(18, rate = 3)))) )
myhist <- hist(muhats)
plot(myhist)
我有上面的密度函数，有没有一个R命令可以给我直方图下两个点之间的面积？我好像到处都找不到？
我试着在x轴上找到一个点c，这样c左边的面积就是0.09。
浏览 1提问于2020-06-13得票数 0
我在R中用R创建直方图，它的回收箱用颜色分隔，注意到一件事。当直方图的回收箱用fill选项用颜色分隔时，直方图的密度值会变滑稽。
这是数据。
set.seed(42)
x <- rnorm(10000,0,1)
df <- data.frame(x=x, b=x>1)
这是一个没有fill的直方图。
ggplot(df, aes(x = x)) +
geom_histogram(aes(y=..density..))
这是一个与fill的直方图。
ggplot(df, aes(x = x, fill=b)) +
geom_histogram(aes(y=
浏览 4提问于2018-01-01得票数 1
3回答
我是R和概率统计的新手。我有一个关于直方图的问题...
hist(rbinom(10000, 10, 0.1), freq=FALSE)
它显示了下面的直方图，我不清楚：
如果y轴是密度，那么总数应该是%100，我错了吗？
但在直方图中，我可以看到它大于%100。
浏览 0提问于2019-09-23得票数 1
有这样的一天，我不能理解发生了什么。我有一个工具，可以从X，Y，Z坐标的数组(Numpy数组)生成2D直方图(Z在一分钟内不重要)。我需要对结果进行归一化，这样我就可以做一些进一步的计算。但是，在使用normed=True命令时，数组的总和始终在0.000006左右。
我希望对整个直方图进行归一化，因此所有数组元素的总和为1。将normed设置为False会正确地返回bin中的样本数，但显然这不是归一化的。我已经用从3k元素一直到30k元素的数组进行了测试，但仍然存在相同的问题。为了记录，我的数据包括所有3个轴上的负坐标。
代码如下：
def histogrammer(coords):
浏览 0提问于2012-07-12得票数 1
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1回答
直方图不显示密度
、、
我尝试过不同的函数和几个不同的参数，但是直方图
hist(estimator, probability=T, br=5)
无论我选择什么绘图函数或参数，都不会显示y轴上的密度。向量“估计器”包含介于0.4和0.6之间的100个值。
准确地说:通过创建hist对象，然后计算并更改密度，然后通过plot()再次绘制它的方法是有效的，但我不希望首先绘制hist对象:/
浏览 2提问于2012-11-29得票数 2
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我正在努力解决如何使用hist2d的返回值。我看到它返回了一个二维数组(“一个直方图对象”)以及bin边缘和一个图像。我试图做的是创建两个直方图(一些物理数据)，对它们进行归一化，减去它们(即减去bin值)，然后对剩余部分进行直方图。
我们可以从这个开始：
h1 = plt.hist2d(x1, y1,bins=(100,100),normed=True)
h2 = plt.hist2d(x2, y2,bins=(100,100),normed=True)
h1和h2的长度实际上是4，其中h1是一个具有bin值的2d数组。我不清楚h1、h1和h13到底是什么，但是减去它们就得到了0数组。但是，
浏览 0提问于2020-01-18得票数 2
1回答
我正在使用像这样的命令从熊猫数据框中绘图
fig1 = plt.hist(dataset_1[dataset_1>-1.0],bins=bins,alpha=0.75,label=label1,normed=True)
并且这些图在一张画布上包含多个直方图。由于每个直方图都归一化为它自己的积分(因此直方图具有相同的面积，因为直方图的目的是说明数据集的形状，而不是它们的相对大小)，所以y轴上的数字没有意义。现在，我使用以下命令抑制y轴标签
axes.set_ylabel("(Normalised to unity)")
axes.get_yaxis().set_tick
浏览 13提问于2018-01-25得票数 0
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根据这个例子：，我尝试做同样的事情:显示一个直方图和一个内核密度估计。数据、轴、箱和直方图似乎很完美，但当我想要添加曲线时，我遇到了麻烦。
事实上，变量“密度”的第二个键总是等于零。我的假设是:我应该用value0计算密度，而不是所有的数据。
let density = kde(kernelEpanechnikov(7), x.ticks(100))(data)
我对这种语法不友好。我怎么才能解决呢？
这是我的代码：
浏览 0提问于2018-07-17得票数 3
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4回答
我已经设法在网上找到如何覆盖一个正常曲线到一个直方图在R，但我想保留正常的“频率”的y轴的直方图。请参阅下面的两个代码段，并注意在第二个代码段中，y轴被替换为"density“。我如何保持y-轴作为“频率”，因为它是在第一个情节。
作为奖励：，我也想在密度曲线上标记SD区域(最多3 SD)。我该怎么做？我尝试了abline，但是这条线延伸到了图形的顶部，看起来很难看。
g = d$mydata
hist(g)
g = d$mydata
m<-mean(g)
std<-sqrt(var(g))
hist(g, density=20, breaks=20, prob=
浏览 7提问于2013-11-19得票数 81
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我的模型基于以下增长函数: x_t+1 = x_t +r* x_t *(1-x_t/K)--增长率r是通过随机抽签(mean=0.2，标准deviation=0.2)定义的。我在看股票的概率密度函数，在70年后运行10000次。当我计算概率密度函数下的面积时，当标准差为0.1时，它大致等于1，但对于0.2或0.3的标准差，则不等于1。我为区域A创建了一个有100个值的直方图。它在A=2上显示出一个很高的峰值，但是面积的值甚至上升到8，为什么它不等于1？
runs=10000
mean=0.2
sd=0.2
K=1
x_0=0.4
v=0.1
t=70
y=c()
x=x_0
for
浏览 4提问于2016-08-01得票数 2
2回答
我有一个下面的矩阵500,2，所以我们有500行和2列，左边的给我们X观察值的索引，右边的给出X实现的概率，所以-一个典型的概率密度关系。
所以，我的问题是，如何以正确的方式绘制直方图，以便x轴是x索引，y轴是密度(0.01-1.00)。估计器的带宽为0.33。
提前感谢！
整个数据的结尾看起来是这样的：
[490,] 2.338260830 0.04858685
[491,] 2.347839477 0.04797310
[492,] 2.357418125 0.04736149
[493,] 2.366996772 0.04675206
[494,] 2.376575419 0.
浏览 2提问于2011-05-14得票数 0
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我想在一个图上画出多个频率直方图，但是，我的频率图是锯齿状的，不太漂亮。如下所示，使用此代码：
mmin = min([Data]);
mmax = max([Data]);
figure(1);n = hist(Data, x);
f = n/sum(n);
plot(x,f,'r','LineWidth',3)
为了使其平滑，我查看了ksdensity并根据以下代码创建了下面的图表：
[f,xi] = ksdensity(data);
figure(1)
plot(xi,f);
然而，我注意到我的图形不再是在y轴上绘制频率.是否需要使用k
浏览 3提问于2015-08-12得票数 0
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我对来自normed的参数以及为什么它不改变绘图输出感到困惑：
如果为真，则返回元组的第一个元素是归一化的计数，形成概率密度，即n/(len(x)'dbin)，即直方图的积分之和为1。如果stacked也是真，则将直方图的和归一化为1。
默认为假
看上去很清楚。我见过它叫做密度函数，概率密度，等等。
也就是说，给出尺寸为1000的随机均匀分布( 0，10 )。
指定normed=True应将y轴更改为密度轴，其中条形条之和为1.0：
但在现实中，它并没有做任何这样的事情：
r = np.random.uniform(size=1000)
plt.hist(r
浏览 14提问于2017-08-25得票数 4
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在R中的直方图上绘制累积频率曲线
、、、、
我想在直方图上绘制一条累积频率曲线，虽然我设法正确地绘制了这两个曲线图，但我无法使第二个轴以正确的比例(累积频率百分比)工作。这就是我所做的，但是在我的第二个y axis..Could中，我得到了一个从0到600的范围，你能帮我吗？我做错了什么？
hist(all_final_braking_events$Mean)->h
plot(h, col="red")
par(new=TRUE)
all_final_braking_events$Mean->y
plot(sort(y), 1:length(y), xaxt="n", yaxt="n&
浏览 2提问于2021-03-04得票数 0
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公平模矩阵图直方图
、、、
我正试着显示出扔一个公平死亡概率密度的直方图。基本上应该有6杆，每条高1/6，间隔相等。我试过这个：
fair = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]*100)
plt.hist(fair, density=True, label='Fair Die')
plt.show()
我也试过这个
plt.hist(fair, bins=11, density=True, label='Fair Die', align='mid')
但似乎不起作用。我不明白为什么hist命令在默认情况下没有做出正确的直方图，它是如此简单的直方图。
浏览 0提问于2019-01-30得票数 2
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密度拟合提供了一种简洁的方法来可视化底层分布，而不需要像直方图那样对数据进行分组。不幸的是，由此产生的y标度几乎没有直观的意义。例如,
ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) + geom_density()
Y轴没有特别直观的解释，就像分数直方图那样：
ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) + stat_bin(aes(y=..count../sum(..count..)))
因为我不断收到评论者关于密度图上y轴上数字含义的疑问，我决定去掉它们，用简单地“更低”、“更高”的端点来代替它们。一种几乎可以做到这一点的方法如下：
浏览 21提问于2018-01-25得票数 1
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嗨，我试着把7个具有不同Y轴比例的直方图放在r的同一个图上。如果我不缩放图像，X轴看起来很好，如果我缩放它们，它会把一切都搞乱。下面是我正在做的事情：
我认为问题是我只是调用par(new=T)，也许有一种更好的方法来获得相同x尺度上的所有直方图。
如何调整y轴，使所有直方图具有相同的比例，同时又确保x轴上的比例相同？谢谢
浏览 1提问于2011-08-17得票数 2
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我正在尝试为我的直方图添加均值和中位数的图例。我还在尝试更改y轴上标记为count的比例。它当前显示的是密度比例。我想要密度图，但要计数比例。或者，我可以使用第二个刻度或直方图末尾的计数。我只是不确定该怎么做。下面是一些数据和当前代码。提前谢谢你。
studyData=data.frame(X=rchisq(1:100000, df=3))
colnames(studyData) <- "hoursstudying"
mu <- data.frame(mean(studyData$hoursstudying))
colnames(mu) <- "Me
浏览 3提问于2021-10-08得票数 0
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