将直方图 bin 对齐 5答案

【问题标题】：align histogram bins by 5将直方图 bin 对齐 5
【发布时间】：2017-05-02 20:20:10
【问题描述】：

您好，我有一些数据排列在大小为 5 的 bin 中。但是，轴与 bin 不对齐，因此很难看到它们的开始和结束位置。

我想重新定义轴，使标签以 5 为增量与最小值对齐（轴将有标签 204、209、214 等）

或者让 bin 以 5 的间隔开始，具体取决于系列中的最小值。例如，您可以看到我提供的数据集中的最小值是 204。到目前为止，这些 bin 在视觉上看起来是 204-208、209-213 等。一旦进行了更改，这些 bin 就会变为 200 -204、205-209 等

data <- data.frame(c(218, 213, 234, 223, 262, 251, 240, 235, 236, 237, 245, 229, 261, 269, 256, 239, 255, 258, 221, 231, 246, 248, 206, 204, 211))

ggplot(data=data, aes(data)) + 
  geom_histogram(breaks=seq(min(data), max(data), by =5),
             col="black",
             fill="grey") +
  scale_x_continuous(breaks = pretty_breaks(n=20)) +
  labs(x="Data Value", y="Count", title = "Histogram of Data Values") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size=20))

【问题讨论】：

那么，您在这里具体询问哪个选项？
我更喜欢第一个选项，但哪个选项更容易实现都可以。

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

您的第二个选项实施起来更简单：

data <- data.frame(x = c(218, 213, 234, 223, 262, 251, 240, 235, 236, 237, 245, 229, 261, 269, 256, 239, 255, 258, 221, 231, 246, 248, 206, 204, 211))

ggplot(data, aes(x)) + 
  geom_histogram(binwidth = 5, boundary = 5, fill = "white", colour = "black") + 
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 1000, by = 5))

bindwidth = 将 bin 设置为 5 的倍数。boundary = 设置其中一个 bin 的边缘（即使超出范围，它们都将在 boundary + n * binwidth，对于任意 n)。

第一个涉及更多，因为您必须在geom 和scale 中指定数据的最小值和最大值。

ggplot(data, aes(x)) + 
  geom_histogram(binwidth = 5, boundary = min(data$x), fill = "white", colour = "black") + 
  scale_x_continuous(breaks = seq(min(data$x), max(data$x) + 4, by = 5))

【讨论】：

两种解决方案都很完美。谢谢。

【解决方案2】：

对于第一个选项，我认为您可以使用breaks 而不是pretty_breaks 来强制scale_x_continuous 中的中断：

ggplot(data=data, aes(data)) + 
  geom_histogram(breaks=seq(min(data), max(data), by =5),
                 col="black",
                 fill="grey") +
  scale_x_continuous(breaks = seq(min(data), max(data), by = 5)) +
  labs(x="Data Value", y="Count", title = "Histogram of Data Values") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size=20))

【讨论】：

这个解决方案是成功的，并且完全符合我的要求，但是，如果数据值 240 更改为 272，给出一个新的最大值，该数据值不会调整并且数据值的计数总数为 24 而不是 25。
很公平。另外，@Brian 已经展示了这两种解决方案——我同意他的答案是正确的。