首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R- binwidth中的直方图(ggplot)不起作用

在ggplot中,R中的binwidth参数用于控制直方图的柱子宽度。它指定了每个柱子的宽度范围,从而影响直方图的外观和解读。

在ggplot中,使用geom_histogram函数创建直方图。当我们在该函数中设置binwidth参数时,它应该是一个数字,表示每个柱子的宽度范围。然而,有时候我们可能会发现binwidth参数似乎不起作用,直方图的柱子宽度没有按照我们的预期进行调整。

这个问题通常是由于数据的特性导致的。当数据的范围很大或者数据中存在极端值时,binwidth参数可能无法正确地调整柱子的宽度。在这种情况下,我们可以尝试使用其他参数来调整直方图的外观,例如调整bin参数或者使用scale_x_continuous函数来设置x轴的范围。

另外,如果我们想要更精确地控制直方图的柱子宽度,可以使用breaks参数来指定每个柱子的边界。通过设置breaks参数,我们可以手动指定柱子的宽度范围,从而实现更精细的调整。

总结起来,当在ggplot中的binwidth参数不起作用时,我们可以尝试以下解决方案:

  1. 检查数据的范围和特性,确保binwidth参数适用于数据。
  2. 尝试使用其他参数来调整直方图的外观,例如bin参数或者scale_x_continuous函数。
  3. 使用breaks参数手动指定柱子的边界,实现更精细的调整。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云计算服务:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云数据库:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云服务器运维:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云音视频处理:https://cloud.tencent.com/product/vod
  • 腾讯云人工智能:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网:https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云移动开发:https://cloud.tencent.com/product/mobdev
  • 腾讯云存储服务:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链:https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 腾讯云元宇宙:https://cloud.tencent.com/product/vr
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言可视化——直方图及其美化技巧!

以上通过设定随机种子,从diamonds随机抽取了1000个数据作为我们制作直方图样本数据(源数据集有点大)。...以上两句直方图语法是等价,也就是说,无论参数price在ggplot函数,还是在图层对象geom_histogram括号内,只要是被aes()美学映射包括着,都将作用于全局。...当然如果在直方图参数添加颜色映射,那么就可以做出堆积直方图ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram() ?...以上就是关于直方图几种常用形式,接下来讲关于直方图图表元素调整。 直方图binwidth参数控制直方图组距大小。...ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.2) ? 当然也可以在直方图中直接添加fill填充为喜欢颜色。

2.5K40

R数据科学|5.3课后习题解答

:31.8 ggplot(diamonds) + geom_histogram(mapping = aes(x = x), binwidth = 0.01) ggplot(diamonds...= aes(x = z), binwidth = 0.01) 从分布可以看出几个特征: x 比 y 和 z 大 存在离群点 三个变量都是右偏分布 结论:x是长度,y是宽度,z是深度。...如果不设置binwidth 参数,会发生什么情况?如果将直方图放大到只显示一半条形,那么又会发生什么情况? 解答 在计算和绘制图形后,coord_cartesian()函数将放大由限制指定区域。...Pick better value with `binwidth`. 但是,在计算与直方图相关统计数据之前xlim()和ylim()函数会影响操作。...因此,在计算箱子宽度和计数之前,将删除x和y界限之外值。这可能会影响直方图外观。

3.4K51

R数据科学|5.3内容介绍

分类变量在 R 通常保存为因子或字符向量,可以使用条形图来显示分类变量分布: ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)...可以使用直方图来显示连续变量分布: ggplot(data = diamonds) + geom_histogram(mapping = aes(x = carat), binwidth = 0.5...你可以使用binwidth参数来设定直方图间隔宽度,该参数是用x轴变量单位来度量。 技巧: 在使用直方图时,你可以试试不同分箱宽度,因为不同分箱宽度可以揭示不同模式。...在同一张图上叠加多个直方图,可以使用geom_freploy(),它使用折线来显示计数,叠加折线比叠加条形更容易理解: ggplot(data = smaller, mapping = aes(x...比如,通过设置binwidth参数大小,看看是否能找到数据子组: ggplot(data = smaller, mapping = aes(x = carat)) + geom_histogram

87020

数据分布图之统计直方图和和核密度估计图

ggplot2提供geom_histogram()用于绘制统计直方图 该函数有两个主要参数,binwidth(箱型3宽度)和bins(箱型数量) ggplot2提供geom_density()用于绘制估计和密度图...,cosina,optcpsine. 1数据构造 统计直方图是对一个变量统计,所以aex里面的参数是一个变量,不同于以往x和y,这里我们对MXSPD进行统计 image.png 2绘制统计直方图 ggplot...(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+ geom_histogram(binwidth = 1,alpha=0.55,colour="black",size=0.25..."),#, legend.position=c(0.8,0.8), legend.background = element_blank() ) image.png 3分开绘制统计直方图...ggplot(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+ geom_histogram(binwidth = 1,alpha=0.55,colour="black",size

1.8K00

R语言ggplot2频率分布直方图小例子

第一步:准备数据 将准备用直方图展示数据整理在excel,每个变量一列,比如本文用到例子 ? image.png 将其另存为csv格式。...) ###加载ggplot2作图包 如果遇到报错Error in library(ggplot2) : 不存在叫‘ggplot2’这个名字程辑包 说明没有安装ggplot2这个包,运行命令安装,再加载...image.png df是你读入数据 price是你数据变量名 binwidth设置是柱子宽窄,根据需要调大或者调小 以下是binwidth设置不同参数区别 p1<-ggplot(data...分别设置不同参数感受一下区别 p1<-ggplot(data=df,aes(x=price)) + geom_histogram(binwidth=10,fill="blue",...image.png title参数是用来个图左上角添加标题 p1<-ggplot(data=df,aes(x=price)) + geom_histogram(binwidth=10,fill=

7.1K20

R数据可视化之ggplot2 (一)

在画基本图形之前,我先说一下qplot这个函数,这个函数是ggplot2包里面的一个函数,简单作图,他用法可以看做是基本绘图与ggplot绘图一个过渡....ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl))) + geom_bar() #当变量为因子型,绘制频数条形图,而且不用指定y 3.画直方图 基础绘图系统: hist(mtcars$mpg...) #绘制直方图 hist(mtcars$mpg, breaks=10) #修改组数 qplot: qplot(mpg, data=mtcars, binwidth=4) #绘制直方图...,其中binwidth用于修改竖块宽度 ggplot: ggplot(mtcars, aes(x=mpg)) + geom_histogram(binwidth=4) #绘制直方图 4:箱线图: 基础绘图系统...x), from=0, to=20) #绘制自定义函数 curve(1-myfun(x), add = TRUE, col = "red") #添加一个函数曲线 qplot: 在新版本stat

1.9K120

R数据科学|5.4内容介绍及习题解答

注意:和 R 一样,ggplot2也遵循不能无视缺失值原则。...例如,在nycflights13::flights,dep_time 变量缺失值表示航班取消了。因此,你应该比较一下已取消航班和未取消航班计划出发时间。...5.4 习题解答 该节作业习题较少,就直接在内容后面附上了。 问题一 直方图如何处理缺失值?条形图如何处理缺失值?为什么会有这种区别? 解答 直方图:当计算每个箱观察数时,丢失值被删除。...在直方图中x需要是数值型,stat_bin()按范围将观察结果分组到各个箱。由于NA观测值数值是未知,它们不能被放置在特定容器,因此被丢弃。...条形图:在geom_bar()函数NA被视为单独一类数据,此函数要求x是一个离散(分类)变量,缺失值类似于另一个类别。

2.3K30

「R」Shiny:响应式编程(三)响应表达式

我们已经做了一些实验并创建了下面的函数:histogram() 用直方图可视化 2 个分布,而 t_test() 使用 t 检验比较均值并汇总结果: library(ggplot2) histogram...应用程序没有任何内容可以单独进行分析。 这个应用不高效,它工作量超出它所需要。例如,如果我们改变图形刻度,数据就要重新进行计算;如果我们改变 n1 值,x2 也在两处更新了!...该应用还有一个重要问题:直方图和 t 检验使用是不同随机数据。这个操作非常具有误导性,因为我们应当使用完全一致数据进行工作。 幸运地是,我们可以通过响应表达式减少重复计算并解决问题。...模块可以抽取重复代码以便于重新利用,它是一种非常强大技术,当我们在 Shiny 需要复制粘贴代码时,我们就应该考虑进行模块化。内容我们会在后面文章中介绍。 ?...模块化响应图 为什么我们需要响应表达式 因为通过创建变量和函数方式减少重复在 Shiny 是不工作

1.5K40

散点图及数据分布情况

将其封装在expression()函数可以有效查看是否可以正确输出函数,比如在刚刚例子‘==’才能正确输出等号。。。。...第六章描述数据分布 这一章会探寻一些对数据分布可视化方法 ---- 6.1 绘制基本直方图 Q:如何绘制直方图?...) #如果想快速查看未包含在数据框数据,可以将数据框参数设为NULL w <- faithful$waiting ggplot(NULL, aes(x = w)) + geom_histogram...(binwidth = binsize, fill = "white", colour = "black") #直方图外观会十分依赖于边界,当组距为8,分组边距分别为31,35时情况 faithful_p...#与直方图类似,可以通过binwidth()函数来控制折线图组距 #或者通过设定每组组距将x轴分为特定数目的组 ggplot(faithful, aes(x = waiting)) + geom_freqpoly

8K10

R包ggsci:一步完成CNS级别的图片配色

工具简介 ggsci提供了一组适合科学期刊,数据可视化,使用高质量调色板。另外一个优点就是,ggsci包调色板可直接嵌套到ggplot2使用。...实战演练 数据准备 首先,我们先用ggplot2,分别画一个散点图和一个直方图。配色就直接采用,ggplot2 default颜色。...55 & depth < 70), aes(x = depth, fill = cut) ) + geom_histogram(colour = "black", binwidth...直方图: ? 总体感觉配色怎么样?是不是感觉说不上很难看,但是总感觉就不符合发表高水平文章配色(对,这其实就是各位老板内心想法)。...行,不喜欢Nature配色,咱们试一试Science: p1 + scale_color_aaas() p2 + scale_fill_aaas() 散点图: ? 直方图: ?

3.5K30

R绘图笔记 | 二维散点图与统计直方图组合

参考前文:R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 ---- 前面介绍了散点图、柱状图、直方图和核密度估计图,有时候散点图不能很直观出数据分布情况,这里介绍散点图与统计直方图组合绘制...部分参数解释: data是用于绘图数据,x和y分别指定数据x轴和y轴,group指定一个分组变量,shape指定点形状【参考:散点图】。...library(gridExtra) #(a) 二维散点与统计直方图 # 绘制主图散点图,并将图例去除,这里point层和path层使用了不同数据集 scatter <- ggplot() +...,但为了好玩加上了Rlogo,这是一种在ggplot增加jpeg位图方法 # logo <- read.jpeg("d:\\Rlogo.jpg") # empty <- ggplot(data.frame...,但为了好玩加上了Rlogo,这是一种在ggplot增加jpeg位图方法 # logo <- read.jpeg("d:\\Rlogo.jpg") # empty <- ggplot(data.frame

1.5K10

「R」数据可视化4 : 直方图条形图

对于直方图,我们要做第一步就是把连续性数据分箱(bin),所谓分箱实际上就是将数据按照一定间隔进行分组。...直方图例子 而条形图如下列例子统计了不同国家样本数量。可以看到下图柱子之间有间隔,体现出国家并非一个连续变量而是一个分类变量。 ? 条形图例子 直方图/条形图怎么画?...ggplot2提供了绘制直方图和条形图功能,分别为geom_bar()和geom_histogram()。...所以前者我们做直方图,后者我们做条形图。 2)如何使用ggplot2做直方图 首先我们来看看钻石重量直方图。...Pick better value with “binwidth”.什么意思呢?就是把所有的数据按照相同间隔分成了30组,图上有30个柱子。(如图) ?

2.7K20

数据可视化小例子:身高、惯用手和棒球运动员表现关系

(散点图) library(ggplot2) df<-read.csv(".....球员身高分布(直方图) ggplot(df,aes(x=height))+geom_histogram(binwidth = 0.5,fill="darkgreen")+theme_bw() ?...从上图可以看出球员身高符合正态分布,球员身高主要集中于70~75之间,单位是inches 箱线图(这幅图想要表达含义不太明白) ggplot(df,aes(x=handedness,y=HR))+geom_boxplot...身高和击球率之间关系 ggplot(data=df,aes(x=height,y=avg))+ geom_jitter(aes(color=handedness),alpha=0.7,size=1.5...由上图可以看出:随着身高增加,击球率呈现下降趋势(the mean of batting average decreases over height ) 小遗憾 原文中最漂亮应该是下面这幅图,但是没有找到相应代码

88920
领券