R 資料探索與基本繪圖

直方圖（Histograms）

直方圖也是一種很常見的圖形，它可以讓我們看出整個資料大致上的分佈狀況。

base 系統

在 base 系統上的直方圖可以使用 hist 函數來繪製：

hist(iris$Sepal.Width)

直方圖

預設的狀況下 hist 繪圖時會以資料的頻率作為 y 軸的單位，若要以機率值為單位（總面積和為 1），可以將 freq 參數指定為 FALSE：

hist(iris$Sepal.Width, freq = FALSE)

直方圖

hist 預設會使用 Sturges 的方式自動計算 bin 的數目，我們也可以用 breaks 參數自行指定：

hist(iris$Sepal.Width, breaks = 5)

直方圖

甚至也可以指定不等寬的 bins：

hist(iris$Sepal.Width, breaks = c(2, 2.7, 3, 3.5, 4.5))

直方圖

lattice 系統

lattice 系統的直方圖可以使用 histogram 繪製，用法與 base 系統類似，只是改以公式的方式指定資料而已：

histogram(~ Sepal.Width, iris)

直方圖

histogram 的 y 軸單位有三種方式選擇，分別為：percent、count 與 density：

histogram(~ Sepal.Width, iris, type = "count")

直方圖

breaks 的用法也跟 hist 相同：

histogram(~ Sepal.Width, iris, breaks = 5)

直方圖

ggplot2 系統

在 ggplot2 系統中直方圖可以使用 geom_histogram 繪製：

ggplot(iris, aes(Sepal.Width)) +
  geom_histogram()

直方圖

bins 可以指定 bin 的數量：

ggplot(iris, aes(Sepal.Width)) +
  geom_histogram(bins = 5)

直方圖

若要改變 y 軸的單位，可以從 aes 的對應關係來指定，可用的參數有 ..count.. 與 ..density..，分別代表次數與密度：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, y = ..density..)) +
  geom_histogram(bins = 5)

直方圖

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