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我的数据主要集中在一个小范围内（1-10），但有大量的点（比如 10%）在（10-1000）内。我想为这些数据绘制一个直方图，该直方图将集中在 (1-10) 上，但也会显示 (10-1000) 数据。类似于直方图的对数刻度。

是的，我知道这意味着并非所有垃圾箱的大小都相同

一个简单的hist(x)给予 替代文字 ，而hist(x,breaks=c(0,1,1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6,1.7,1.8,1.9,2,3,4,5,7.5,10,15,20,50,100,200,500,1000,10000)))给予 替代文字

这些都不是我想要的。

按照此处的答案进行更新 ，我现在生成的东西几乎正是我想要的（我使用的是连续图而不是条形直方图）：

breaks <- c(0,1,1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6,1.7,1.8,1.9,2,4,8)
ggplot(t,aes(x)) + geom_histogram(colour="darkblue", size=1, fill="blue") + scale_x_log10('true size/predicted size', breaks = breaks, labels = breaks)![alt text][3]

替代文字 唯一的问题是我想在比例和绘制的实际条形之间进行匹配。有两种选择：一种是简单地使用绘制条的实际边距（如何？）然后获得“丑陋”的 x 轴标签，如 1.1754、1.2985 等。我更喜欢的另一种是控制实际使用 bins 边距，以便它们匹配中断。

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3 回答 3

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使用 ggplot 比使用基本图形更容易绘制对数刻度直方图。尝试类似的东西

library(ggplot2)
dfr <- data.frame(x = rlnorm(100, sdlog = 3))
ggplot(dfr, aes(x)) + geom_histogram() + scale_x_log10()

如果您迫切需要基本图形，则需要绘制没有轴的对数比例直方图，然后手动添加轴。

h <- hist(log10(dfr$x), axes = FALSE) 
Axis(side = 2)
Axis(at = h$breaks, labels = 10^h$breaks, side = 1)

为了完整起见，晶格解决方案将是

library(lattice)
histogram(~x, dfr, scales = list(x = list(log = TRUE)))

解释为什么在基本情况下需要对数值：

如果您绘制没有对数转换的数据，那么大部分数据都会聚集在左侧的条形中。

hist(dfr$x)

该hist函数忽略了log参数（因为它干扰了中断的计算），所以这不起作用。

hist(dfr$x, log = "y")

这个也不行。

par(xlog = TRUE)
hist(dfr$x)

这意味着我们需要在绘制绘图之前记录转换数据。

    hist(log10(dfr$x))

不幸的是，这弄乱了轴，这使我们找到了上面的解决方法。

于 2010-10-05T10:35:17.980 回答
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使用 ggplot2 似乎是最简单的选择。如果您想更好地控制您的轴和休息时间，您可以执行以下操作：

编辑：提供新代码

x <- c(rexp(1000,0.5)+0.5,rexp(100,0.5)*100)

breaks<- c(0,0.1,0.2,0.5,1,2,5,10,20,50,100,200,500,1000,10000)
major <- c(0.1,1,10,100,1000,10000)


H <- hist(log10(x),plot=F)


plot(H$mids,H$counts,type="n",
      xaxt="n",
      xlab="X",ylab="Counts",
      main="Histogram of X",
      bg="lightgrey"
)
abline(v=log10(breaks),col="lightgrey",lty=2)
abline(v=log10(major),col="lightgrey")
abline(h=pretty(H$counts),col="lightgrey")
plot(H,add=T,freq=T,col="blue")
#Position of ticks
at <- log10(breaks)

#Creation X axis
axis(1,at=at,labels=10^at)

这是尽可能接近ggplot2。将背景设置为灰色并不是那么简单，但如果您使用绘图屏幕的大小定义一个矩形并将背景设置为灰色，则可行。

检查我使用的所有功能，以及?par. 它将允许您构建自己的图表。希望这可以帮助。

替代文字

于 2010-10-05T11:09:28.360 回答
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动态图也有助于绘制该图。使用 Rstudio 的操作包来做一个动态范围直方图：

library(manipulate)
data_dist <- table(data)
manipulate(barplot(data_dist[x:y]), x = slider(1,length(data_dist)), y = slider(10, length(data_dist)))

然后，您将能够使用滑块查看动态选择范围内的特定分布，如下所示： 在此处输入图像描述

于 2014-09-21T05:16:51.553 回答