r - ggplot geom_bar vs geom_histogram

Question

ggplot 中的 geom_bar 和 geom_histogram 有什么区别（如果有的话）？它们似乎产生相同的情节并采用相同的参数。

Answer 1

• 条形图提供分类数据的可视化表示。例子：
  • 红色、黑色和棕色头发的人数
  • 查看geom_bar 帮助文件。这些例子都是重要的。
  • 维基百科页面
• 直方图用于绘制间隔（通常是数字）数据的密度。例子，
  • 年龄和身高分布
  • geom_hist 帮助文件。这些例子是电影评级的分布。

ggplot2

geom_bar经过一番调查，我认为在 ggplot2和之间没有区别geom_histogram。从文档：

 geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin",
    position = "stack", ...)
 geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin",
    position = "stack", ...)

我意识到在geom_histogram文档中它指出：

geom_histogram 是 geom_bar 加上 stat_bin 的别名

但老实说，我不太确定这意味着什么，因为我对 ggplot2 的理解是 stat_bin 和 geom_bar 都是层（重点略有不同）。

Answer 2

geom_bar 和 geom_histogram 的默认行为相同。这是因为（正如@csgillespie 所提到的），当您调用 geom_histogarm （可以理解）时，有一个隐含的 stat_bin，它也是应用于 geom_bar 的默认统计转换（可争论的行为 IMO）。这就是为什么您需要指定stat='identity'何时按原样绘制数据。

stat='bin'orstat_bin()是 ggplot 为您执行的统计转换。它为您提供用两个点（..count..和.）包围的变量作为输出..density..。如果您不指定stat='bin'，您将不会获得这些变量。

Answer 3

geom_bar()是因为 x 和 y 值都是分类数据——所以两个条之间有空格，因为 x 值是具有不同水平的因子。

geom_histogram()用于一个连续数据和一个分类数据。通常我们将连续数据放在 x 轴上（因此条形图相互接触，因为它们是连续的）并将分类数据放在 y 轴上。

我们可以使用另一个图来显示上述情况（1 分类 1 连续）-- geom_boxplot()。通常我们使用 y 轴来表示连续数据，因为它将是一个垂直的盒须。