如何通过 R 中的 x 值缩放直方图上的 y 轴？答案

【问题标题】：How do I scale the y-axis on a histogram by the x values in R?如何通过 R 中的 x 值缩放直方图上的 y 轴？
【发布时间】：2010-10-13 09:14:17
【问题描述】：

我有一些代表粒子大小的数据。我想将每个分箱大小的粒子的频率绘制为直方图，但要缩放频率但要缩放粒子的大小（因此它代表该大小的总质量。）

我可以很好地绘制直方图，但我不确定如何通过每个 bin 的 X 值来缩放 Y 轴。

例如如果我在 40-60 bin 中有 10 个粒子，我希望 Y 轴值为 10*50=500。

【问题讨论】：

我会创建一个自定义变量来保存“比例”值并使用它来生成条形图。
总质量是一个体积概念（即 count*size）。并且您尝试用 "histogram" 的高度在一维中表示它。我在下面的回答，将计数保留为条的高度，但按大小缩放宽度。所以你得到了由垃圾箱面积表示的总质量。您的对象不再是直方图，人们会发现很难解释。如果您仍然想要原始对象，只需按照 Roman 的建议计算总质量并使用条形图绘制。
给定大小的总质量是需要绘制的，因此它与色谱机的输出相当，其中吸光度与通过特定质量颗粒的物质的总质量成正比.这当然不太直观，但更相关！
这是一个有效的绘图数量。用条来表示它有点误导，因为每个条的面积没有意义。点图是您案例的完美候选者。我已经更新了我的答案。

标签： r scale histogram

【解决方案1】：

您最好使用条形图以按箱的面积表示总质量（即高度给出计数，宽度给出质量）：

sizes <- 3:10   #your sizes    
part.type <- sample(sizes, 1000, replace = T)  #your particle sizes  

count <- table(part.type)  
barplot(count, width = size)

如果你的粒子大小都不同，你应该首先将范围切割成适当数量的间隔，以创建 part.type 因子：

part <- rchisq(1000, 10)  
part.type <- cut(part, 4)  

count <- table(part.type)  
barplot(count, width = size)

如果感兴趣的数量只是总质量。然后，适当的图是点图。与大量尺寸的条形图相比，它也更清晰：

part <- rchisq(1000, 10)
part.type <- cut(part, 20)

count <- table(part.type)
dotchart(count)

用 bin 表示总质量会产生误导，因为 bin 的面积没有意义。

【讨论】：

MASS 中有一个函数 truehist 可以使 bin 的区域有意义。

【解决方案2】：

如果你真的想使用每个 bin 的中点作为比例因子：

d<-rgamma(100,5,1.5) # sample
z<-hist(d,plot=FALSE) # make histogram, i.e., divide into bins and count up
co<-z$counts # original counts of each bin
z$counts<-z$counts*z$mids # scaled by mids of the bin

plot(z, xlim=c(0,10),ylim=c(0,max(z$counts))) # plot scaled histogram
par(new=T)
plot(z$mids,co,col=2,  xlim=c(0,10),ylim=c(0,max(z$counts))) # overplot original counts

相反，如果你想使用每个采样点的实际值作为比例因子：

d<-rgamma(100,5,1.5)
z<-hist(d,plot=FALSE)
co<-z$counts # original counts of each bin
z$counts<-aggregate(d,list(cut(d,z$breaks)),sum)$x # sum up the value of data in each bin

plot(z, xlim=c(0,10),ylim=c(0,max(z$counts))) # plot scaled histogram
par(new=T)
plot(z$mids,co,col=2,  xlim=c(0,10),ylim=c(0,max(z$counts))) # overplot original counts

【讨论】：

【解决方案3】：

只需隐藏坐标轴并根据需要重新绘制它们。

# Generate some dummy data
datapoints <- runif(10000, 0, 100)

par (mfrow = c(2,2))

# We will plot 4 histograms, with different bin size
binsize <- c(1, 5, 10, 20)

for (bs in binsize)
    {
    # Plot the histogram. Hide the axes by setting axes=FALSE
    h <- hist(datapoints, seq(0, 100, bs), col="black", axes=FALSE, 
        xlab="", ylab="", main=paste("Bin size: ", bs))
    # Plot the x axis without modifying it
    axis(1)
    # This will NOT plot the axis (lty=0, labels=FALSE), but it will return the tick values
    yax <- axis(2, lty=0, labels=FALSE)
    # Plot the axis by appropriately scaling the tick values
    axis(2, at=yax, labels=yax/bs)
    }

【讨论】：