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R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

發(fā)布時(shí)間:2021-07-23 09:12:17 來(lái)源:億速云 閱讀:175 作者:chen 欄目:大數(shù)據(jù)

這篇文章主要介紹“R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧”,在日常操作中,相信很多人在R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧問(wèn)題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法,希望對(duì)大家解答”R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧”的疑惑有所幫助!接下來(lái),請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧!

今天介紹關(guān)于直方圖的美化技巧!

數(shù)據(jù)集仍然使用上一節(jié)使用到的有關(guān)鉆石的數(shù)據(jù)信息。

data(diamonds)

set.seed(42)

small <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]

head(small)

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

以上通過(guò)設(shè)定隨機(jī)種子,從diamonds中隨機(jī)抽取了1000個(gè)數(shù)據(jù)作為我們制作直方圖的樣本數(shù)據(jù)(源數(shù)據(jù)集有點(diǎn)大)。

直方圖的做法與我們之前做柱形圖(條型圖)所使用函數(shù)主題語(yǔ)法大致相同,不同僅僅在于添加的圖層對(duì)象為geom_histogram()

由于直方圖呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分布趨勢(shì),所以僅需一個(gè)數(shù)值型變量進(jìn)入即可。

ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price))

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

ggplot(small,aes(price))+geom_histogram()

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

以上兩句直方圖語(yǔ)法是等價(jià)的,也就是說(shuō),無(wú)論參數(shù)price在ggplot函數(shù)中,還是在圖層對(duì)象geom_histogram括號(hào)內(nèi),只要是被aes()美學(xué)映射包括著,都將作用于全局。

當(dāng)然如果在直方圖參數(shù)中添加顏色映射,那么就可以做出堆積直方圖。

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

當(dāng)顏色變量(因子變量)進(jìn)入aes內(nèi)的時(shí)候,默認(rèn)直方圖輸出為堆積直方圖。(大家是否想起了之前學(xué)過(guò)的柱形圖,可以通過(guò)設(shè)置position參數(shù)對(duì)多序列柱形進(jìn)行堆積、簇狀轉(zhuǎn)換)。

我們嘗試著將position=stack參數(shù)加入geom_histogram(position="stack")參數(shù)中,看下以上說(shuō)法是否可靠。

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram(position="stack")

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

果然不出所料,加入分類變量時(shí)的直方圖,其位置調(diào)整與柱形圖如出一轍,那么我們可以將position的幾個(gè)參數(shù)挨個(gè)嘗試:

ggplot(small,aes(price,fill=cut,alpha = 1/10))+geom_histogram(position="identity")  #position=identity,即不對(duì)直方圖位置作任何變換。

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

ggplot(small,aes(price,fill=cut,alpha = 1/10))+geom_histogram(position="dodge")  #position=dodge,將各系列位置錯(cuò)開成簇狀直方圖。

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

ggplot(small,aes(price,fill=cut,alpha = 1/10))+geom_histogram(position="fill")  #position=fill,將各系列位置錯(cuò)開成堆積百分比直方圖。

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

以上就是關(guān)于直方圖幾種常用形式,接下來(lái)講關(guān)于直方圖圖表元素調(diào)整。

直方圖的binwidth參數(shù)控制直方圖組距大小。

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.01)

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ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.2)

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當(dāng)然也可以在直方圖中直接添加fill填充為喜歡的顏色。

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.1,fill="steelblue")

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使用外部主題命令:

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.1)+theme_stata()+scale_fill_stata()   #以上使用了stata的主題及配色模板

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

ggplot(diamonds, aes(carat))+geom_histogram(binwidth = 0.1)+theme_solarized()+scale_fill_solarized()   #以上使用了solarized主題及配色模板

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

手動(dòng)自定義顏色:

ggplot(diamonds, aes(carat,fill="steelblue"))+geom_histogram(binwidth = 0.1)+theme_few()+scale_fill_manual(values="#FB882C")+ theme(strip.background=element_blank(),legend.position="none") 

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram(position="fill") +theme_wsj()+scale_fill_wsj()+theme(strip.background=element_blank(),legend.position="none") 

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram(position="fill") +theme_economist(base_size=14)+scale_fill_economist()+theme(strip.background=element_blank(),legend.position="none") 

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

關(guān)于直方圖的分面技巧:

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut)

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut)+theme_wsj()+scale_fill_wsj()+guides(fill=guide_legend(title=NULL))     #關(guān)于直方圖的封面技巧

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

ggplot(small,aes(price,fill=cut))+geom_histogram()+facet_wrap(~cut)+theme_economist(base_size=14)+scale_fill_economist()+guides(fill=guide_legend(title=NULL))  

R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧

到此,關(guān)于“R語(yǔ)言可視化中直方圖的介紹及其美化技巧”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí),請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章!

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