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 ggplot -获取要在直方图中的轴上显示的所有离散x值

R ggplot是R语言中一个用于数据可视化的包,它提供了丰富的绘图功能。在使用ggplot绘制直方图时,可以通过以下步骤获取要在轴上显示的所有离散x值:

  1. 导入ggplot包:在R中,首先需要导入ggplot包,可以使用以下代码进行导入:library(ggplot2)
  2. 准备数据:准备包含要绘制直方图的数据集。假设我们有一个名为data的数据框,其中包含了要绘制直方图的变量x。
  3. 创建ggplot对象:使用ggplot函数创建一个ggplot对象,并指定数据集和x变量。代码如下:p <- ggplot(data, aes(x = x))
  4. 添加直方图图层:使用geom_histogram函数添加直方图图层,并设置相关参数。代码如下:p + geom_histogram()
  5. 获取离散x值:为了获取要在轴上显示的所有离散x值,可以使用scale_x_discrete函数。代码如下:p + geom_histogram() + scale_x_discrete()

以上代码中的p代表ggplot对象,通过逐步添加图层和设置参数,可以实现绘制直方图并获取离散x值的目的。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)提供了稳定可靠的云服务器实例,可用于部署和运行R语言环境,支持快速搭建和管理云计算环境。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ggplot2|详解八大基本绘图要素

----- Hadley Wickham 一 ggplot2 背景介绍 ggplot2是由Hadley Wickham创建一个十分强大可视化R包。...本文将从ggplot2八大基本要素逐步介绍这个强大R可视化包。...箱式图 箱线图通过绘制观测数据五数总括,即最小、下四分位数、中位数、四分位数以及最大,描述了变量值分布情况。...2 坐标标尺修改(x , y) 本部分主要是对坐标做如下改变, 更改坐标名称 更改x上标数位置和内容 显示对一个做统计变换 只展示一个区域内点 更改刻度标签位置 实现上面的这些可以使用scale_x...# 横坐标是离散变量,纵坐标是连续变量 p <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + geom_point() # 更改坐标名称 p + scale_x_discrete

6.9K10

散点图及数据分布情况

当数据集很大时候,散点图上数据会互相重叠,此时,很难在图上清晰显示所有的数据点。通常,我们会先对数据进行汇总给,然后再绘制散点图。这里也会介绍一些数据汇总操作。...当设定为包含两个数值向量时 #两个数值分别对应于x范围上下限. # samples: x包含样本量 # ...: 更多参数 predictvals <- function(model, xvar...("text", x = 16.5, y = 52, label = "r^2==0.42",parse=T)#这里是数学公式 *ggplot文本不能直接以表达式对象作为输入,其参数通常是字符串...如果宽度超过了响应数据范围,那么它可能不是适合你数据最好模型 #将密度曲线叠加到直方图上可以为观测理论分布和实际分布进行比较 #由于密度曲线独影y坐标较小,如果将其叠加到未做任何变换直方图上可能很难看清曲线...#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分为特定数目的组 ggplot(faithful, aes(x = waiting)) + geom_freqpoly

8.1K10
  • 这些条形图用法您都知道吗?

    R语言ggplot2包,读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其印象是什么呢?又见过哪些种类条形图呢?在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图哪些品种。...ggplot2语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉,一定听过或使用过ggplot2绘图体系了。...(如信息、边框色、填充色等),但要求属性来自于原始绘图数据data; data:指定绘图所需原始数据,如果使用默认NULL,则图形数据将来自于ggplot函数;如果指定一个明确数据框,则该数据框将覆盖...函数; na.rm:bool类型参数,在剔除绘图数据缺失时,是否不返回警告信息,默认为FALSE; show.legend:bool类型参数,是否显示条形图图例信息,默认为NA,即表示显示图例...;如果设置为FALSE,则不显示任何图例;如果设置为TRUE,则显示图例; inherit.aes:bool类型参数,绘图时是否延用ggplot函数数据和属性,默认为TRUE;根据作者经验,如果

    5.5K10

    9种统计学图形matplotlib画法|收藏收藏!

    、|、-、+、x、o、O matplotlib坐标显示中文,需要修改默认属性,rcParams将字体改为中文字体。这里sans-serif表示非衬线字体将其设为SimHei(中文黑体)。...h'],color='m') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('编号') plt.show() 参数说明:绘制条形图plt.barh(x,y) x:在y显示类别 y:各个类别的数量值...:直方图颜色透明度 直方图与柱形图相似但不同,直方图表示离散型数值区间分布情况;更多关于直方图hist教程请参考官方文档。...s,cmap) a:x离散数值,固定长度数组。...b:y离散数值,固定长度数组。 c:气泡颜色,可以是固定颜色也可以是一个数组。 s:气泡大小,用于记录第三维度函数关系。 cmap:颜色映射表,可以简单理解成配色方案。

    2.6K20

    不使用直方图6个原因以及应该使用哪个图替代

    在这篇文章,我们将通过一些例子来解释为什么直方图不是可视化数据最佳选择: 它显示太依赖装箱数量。 它太依赖于变量最大和最小。 它不能检测相关。 它不能区分连续和离散变量。...左边是连续,右边离散。然而,在上面的图(默认),你不会看到两者之间有任何区别:它们看起来完全一样。 5、无法观察和比较数据分布 通常有必要在不同集群比较相同变量。...如果你在Excel、R或Python拥有所有数据,那么制作直方图很容易:在Excel,你只需单击直方图图标,在R执行命令hist(x),而在Python则是plt.hist(x)。...换句话说,CDP每个点显示: x:变量原始(正如直方图所示); y:有多少个是与观察相同或少于观察数量。 让我们来看一个常见变量例子:最大心率。 ?...然后,你只需要画出这两列,注意把变量放在x

    1.2K10

    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    然而,图形语法翻译在ggplot2没有对应关系(它作用是由内置R功能发挥)。...因为即使我们使用了许多缺省ggplot2显式语法语法也相当冗长,这使得快速尝试不同绘图变得困难。它还模仿plot()函数语法,使ggplot2对于熟悉Base R图形用户更容易使用。...例如,在连续情况下,用刻度填充直方图或密度图;在离散情况下,比例用于填充直方图或条形图,或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。我们需要知道,映射到变量美学属性取决于所使用geom()函数。...4.3.3.3 使用坐标系统来调节和限制X和Y 坐标系用途是在计算机屏幕上调整从坐标到二维平面的映射。在ggplot2可用不同坐标系,笛卡尔坐标系和极坐标系是最常用坐标系。...我们可以使用这些函数及其相应参数来调整要在绘图中显示属性。这里我们说明如何使用coord_cartesian()参数xlim和ylim分别调整X和Y极限。

    5K20

    R语言绘图之ggplot2包「建议收藏」

    以下用数据是一份毕业生数据,来自王斌会主编《数据分析与R语言建模》练习数据,一共48个样本点,9个属性 一、数据 在ggplot2,接受数据集必须是以data.frame格式。..., income, height, weight, score [48x9] 可以发现,在p中指定了x为score,y为income,颜色为sex,这与p1不同 2.设定与映射 映射将一个变量离散或连续数据与一个图形属性以不同参数来相互关联...3.分组 是ggplot2种映射关系一种, 默认情况下ggplot2把所有观测点分为了一组, 如果需要把观测点按额外离散变量进行分组处理, 必须修改默认分组设置。...(aes(x=color)) 注意直方图和柱形图区别:直方图把连续型数据按照一个个等长分区(bin)来切分,然后计数,画柱状图。...()+facet_wrap(~clarity)+stat_smooth() 九、主题 对图进行定制,如title, xlab, ylab显示出图标题,x,yggplot2提供了ggtitle

    2.1K20

    数据可视化最佳解决方案:ggplot2

    和对应函数即可在R中找到函数说明文档和对应实例 在R和Python均可使用,降低两门语言之间互相过度学习成本 基本概念 本文采用ggplot2自带数据集diamonds。...labs(title = "Diamonds Point Plot", x = "Carat", y = "Price") + # 调整坐标显示范围 coord_cartesian(xlim...= c(0, 3), ylim = c(0, 20000)) + # 更换主题, 这个主题比较简洁, 也可以在ggthemes包获取其他主题 theme_linedraw() ?...直方图 library(ggplo2) # 普通直方图 p1 <- ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill...瓦片图、 热力图 机器学习探索性分析我们可以通过corrplot直接绘制所有变量相关系数图,用于判断总体相关系数情况。

    2.5K30

    (数据科学学习手札38)ggplot2基本图形简述

    一、简介   一篇我们介绍了ggplot2基本语法规则,为了生成各种复杂叠加图层,需要了解ggplot2一些基本几何图形构造规则,本文便就常见基础几何图形进行说明; 二、各基础图形 2.1...abline()、hline()与vline()   在R基础绘图系统我们可以在已绘制图床上通过abline来添加线条,在ggplot2当然也有类似的方法: geom_abline():   ...():   如果你想添加直线垂直于x,则可以使用geom_vline()来快捷地添加垂直线条,xintercept传入参数即为线条在x位置,若传入向量则可同时添加多条线条: library...~variable) p 2.5 density()与density2d()   很多时候当我们获取数据集样本数量足够时,通常我们可以绘制密度估计图来大致描述数据集数据分布,ggplot2当然提供了这类方法...~cut) p 2.8 curve()与segment()   有时候我们需要在已绘制图形添加线段、曲线、小箭头之类注解,这时候就可以用到ggplot2geom_curve()与geom_segment

    5.2K20

    (数据科学学习手札37)ggplot2基本绘图语法介绍

    ,这是一种语法规则和参数设置介于常规plot与ggplot2之间一种绘图函数;   与plot相似,qplot()基本参数是x、y,分别代表所要绘制图像x与y,并且为了和数据框高度契合(我也十分鼓励将变量都放进数据框规整起来...更多几何图像   上述散点图只是qplot参数geom默认参数point(当x与y都有传入默认,只有x传入时是hist图),这个参数用来控制图形类型,值得一提是,他几乎涵盖了所有的图像类型...还有很多基本参数,如: xlim,ylim:设置x与y显示区间 log:传入字符型,用于控制将哪个转成对数轴,'x'和'y'分别代表x与y,'xy'代表两个都进行变化 main:设置图形主标题...绘图,有两种方式:一是在qplot中一步到位配置好所有的参数以产出所需图像;另一种是利用ggplot逐层定义绘图部件,并用加号连接,保存到一个对象里,再使用print这个对象方法将其呈现在屏幕...'darkblue')) p 由此你可以看出,aes参数都是会依据变量类型进行标度转换;   2、每次新图层数据都是在ggplot()默认修改   在ggplot()已经设置过aes

    6.9K50

    R基础知识及快速检阅你数据

    ,这种条形图和频数图很类似,不过x离散取值,此时可以使用table函数 table(mtcars$cyl) 4 6 8 11 7 14 barplot(table(mtcars$cyl)...) 2.使用ggplot2绘制条形图 #变量值频数表,使用BOD数据,时间为x,demand为y,使用geom_col()函数 ggplot(BOD,aes(x=BOD$Time,Y=BOD$demand...))+geom_col() #将x转化为因子型向量从而使系统视其为离散 ggplot(BOD,aes(x=factor(Time),Y=BOD$demand))+geom_col() #变量值频数表...,使用mtcars数据,cyl为x,cyl各取值数量为y,此时使用geom_bar()函数 ggplot(mtcars,aes(x=mtcars$cyl))+geom_bar() ggplot(mtcars...plot(ToothGrowth$supp,ToothGrowth$len) 当两个参数向量在同一个数据框时,使用boxplot(),其允许我们在x使用变量 组合 #公式语法 boxplot(len

    3.9K10

    R数据科学|5.3内容介绍

    写在前面 一期我们对《R数据科学》第3.7节进行了内容介绍和习题解答,细心读者可以发现,这里直接跳转到了5.3节了。原因在于中间各节内容干货较少,也没有习题,所以就跳过了。...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

    88220

    R数据可视化之ggplot2 (一)

    学完R语言基本操作后,我们还可以继续学习R几大著名而且使用强大包,今天讲其中一个,就是ggplot2,至于这个包评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包...先说说我们人手工作图方式,1,先画一个坐标,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础图形加一些注释,或加一些对比.基本这就是我们作图方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标和数据...: ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) + geom_bar(stat="identity") #当为数据框时,一个变量表示分类,另一个表示其数 ,我们需要在第二个图层也就是...(x), add = TRUE, col = "red") #添加一个函数曲线 qplot: 在新版本stat参数改动,暂未知 ggplot: ggplot(data.frame(x=c(0, 20)...), aes(x=x)) + stat_function(fun=myfun, geom="line") ---- 通过以上对比,我们一看就可以知道,ggplot画图风格,先画出坐标框架,再一层一层往上添加

    1.9K120

    R可视乎|分面一页多图

    双变量数据可视化可能对于我们比较简单, 但是如果变量是三个或者更多,怎么在一幅图一起显示呢?今天我们就来讨论这个问题,解决方案有两种。 1.数据介绍 使用R包自带mpg数据集,前几行展示如下。...2.1.散点图形状表示第三个属性(离散ggplot(data=mpg)+ geom_point(mapping = aes(x=displ,y=cty,shape=as.factor(cyl...fixed 表示所有小图均使用统一坐标范围;free表示每个小图按照各自数据范围自由调整坐标刻度范围;free_x为自由调整x刻度范围;free_y为自由调整y刻度范围。...它是指用于分面的包含每个变量元素所有数据数据组。很好用参数! 具体例子如下: 用drv与cyl变量进行分面,x方向是cyl,y方向是drv。注意是俩都是分类型变量。...~cyl) 4.4.要在每个面板重复相同数据,只需构造一个不包含faceting变量数据框架。

    1.5K40

    数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

    Alpha设置为0.5。 df.plot.area(stacked=False) 五、散点图  可以使用DataFrame.plot.scatter()方法绘制散点图,散点图需要x和y数字列。...df_flow_mark=df_flow_mark.reset_index() df_flow_mark.plot.scatter(x='日期',y='客流量') df_flow_mark 要在单个绘制多个列组...(x="a", y="b", c="c", s=50); 如果将分类列传递给c,则将生成一个离散颜色条: df.plot.scatter(x="a", y="b", c="species", cmap...C指定每个(x,y)点,reduce_C_function是一个参数函数,它将bin所有聚合为一个数字(例如mean、max、sum、std)。...在本例,位置由a列和b列给出,而由z列给出。这些箱子通过NumPymax函数进行聚合。

    39241

    R语言之 ggplot 2 和其他图形

    1.初识 ggplot2 包 ggplot2 包提供了一套基于图层语法绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里函数缺乏一致性缺点,将 R 绘图功能提升到了一个全新境界。...如果只想显示一条平滑线,就需要在 geom_point( )函数单独设置颜色映射,结果如下图所示。...接下来我们将探索用 ggplot2 包绘制常用统计图形方法。 2.分布特征 在探索数据过程,最基本手段就是观察单个变量取值情况。对于连续型变量,可以绘制直方图或密度曲线图。...2.2 横向堆栈条形图 在做流行病学调查时,经常需要在问卷设置很多选择题。对于一组问题,可以使用 sjPlot 包里函数 plot_stackfrq( ) 对不同选项比例进行可视化。...在 R 应用,可视化是一个非常活跃领域,新包层出不穷。网站 The R Graph Gallery 收集了各种新颖图形以及相应示例代码,值得对可视化感兴趣读者关注。

    47220

    【Python】5种基本但功能非常强大可视化类型

    为了使上面的折线图看起来更好,我们可以使用“scale”特性调整y范围。...为了使用scale属性,我们使用X和Y编码(例如alt.X)指定列名。zero参数设置为“False”,以防止从零开始。 2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量。...mark_circle函数size参数用于调整散点图中点大小。 3.直方图 直方图用于显示连续变量分布。它将取值范围划分为离散数据元,并统计每个数据元数据点个数。...4.箱线图 箱线图提供了变量分布概述。它显示是如何通过四分位数和离群展开。 我们可以使用Altairmark_boxplot函数创建一个箱线图,如下所示。...A范围小于其他两个类别。框内白线表示中值。 5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的成比例条表示。

    2.1K20

    生信技能树七天学习小组 Day4笔记——R语言基础

    因为之前自己已经学习过R语言基础一些内容,包括:数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等,今天学习内容主要是《R数据科学》这本书第一章——使用ggplot2进行数据可视化。...为x,燃油效率hwy为y画点图,研究引擎大小和燃油效率之间关系由图可见,引擎大小与燃油效率之间呈负相关关系,也就是说,引擎大汽车燃油效率低,更耗油。...,mapping = aes(x=displ,y=hwy))+ geom_point()+ geom_smooth()这里x、y传递给了ggplot()函数作为全局映射可以在不同图层显示不同图形属性...接着在R运行代码,并检查你预测是否正确。...为什么要在本章前面的示例中使用这句代码?不显示图例(4)geom_smooth()函数se参数作用是什么?

    24620

    R for data science (第一章) ②

    在这里,geom_smooth()根据他们drv将汽车分成三行,描述汽车动力传动系统。 一行描述具有4点,一行描述具有f点,并且一行描述具有r点。...这里,4代表四轮驱动,f代表前轮驱动,r代表后轮驱动。 如果这听起来很奇怪,我们可以通过在原始数据叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意,此图包含同一图表两个geom!...实际,每当您将美学映射到离散变量时,ggplot2都会自动将这些geoms数据分组(如线型示例中所示)。依靠这个特征很方便,因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。...要在同一个图中显示多个geom,请向ggplot()添加多个geom函数: ggplot(data = mpg) + geom_point(mapping = aes(x = displ, y =...image.png 然而,这在我们代码引入了一些重复。 想象一下,如果你想改变y显示cty而不是hwy。 您需要在两个位置更改变量,并且可能忘记更新一个变量。

    4.4K30
    领券