R语言 在直方图上绘制正态分布图 |
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R语言 在直方图上绘制正态分布图
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R语言 在直方图上绘制正态分布图
在这篇文章中，我们将讨论如何在R编程语言中用直方图绘制正态分布。 在一个随机数据集中，通常可以观察到数据的分布是正态的，也就是说，用密度图在X轴和Y轴的变量值上进行可视化，我们会得到一条钟形曲线。该曲线的中心代表数据集的平均值。但是密度图即使是平滑的，也不能显示真实的数值，而是显示正态分布。为了解决这种情况，我们使用带有正态分布的直方图来覆盖。在这种情况下，直方图给出了绘制的条形图的真实值，而覆盖的密度图显示了正态分布趋势。 为了做到这一点，我们使用rcompanion包的plotNormalHistogram()函数。该函数以数据向量为参数，绘制直方图，并将最佳拟合密度图作为叠加图。 安装要安装rcompanion包。 install.packages("rcompanion") 带有正态分布覆盖的直方图为了创建一个带有正态分布叠加密度图的基本直方图，我们使用R语言中rcompanion包库的plotNormalHistogram()函数。 语法 plotNormalHistogram( x, prob, col, main, length) 参数 x： 确定用于绘制的数据向量 prob: 它是一个布尔值。如果是FALSE，那么就显示计数，否则就显示密度。 main： 决定绘图的显示标题。 length : 确定密度图线中的点的数量。 例子这里，是一个带有正态分布覆盖的基本直方图。 # load library rcompanion library(rcompanion) # create data vector x= c(rnorm(10000)) # draw plot plotNormalHistogram( x, prob = FALSE, main = "Normal Distribution overlay on Histogram", length = 1000 )输出
我们可以根据我们的需要定制上述图表的外观和感觉，通过使用col, linecol, lwd, 和border参数来分别改变直方图条的颜色，密度图线的颜色，密度图线的宽度，以及直方图条边框的颜色。由于 plotNormalHistogram() 函数是建立在 hist() 函数之上的，所以 hist() 函数的所有参数在这里也起作用。 语法 plotNormalHistogram( x, col, linecol, lwd, border ) 参数 : col: 决定直方图条的颜色。 linecol： 决定密度图线的颜色。 lwd： 决定密度图的线的宽度。 border: 确定直方图中条形图的边框颜色。 例子这里是一个带有正态分布的直方图，黑色条形图带绿色边框，红色粗的密度图线。 # load library rcompanion library(rcompanion) # create data vector x= c(rnorm(10000, 2000, 45)) # draw plot using plotNormalHistogram() function # use colour and size arguments for formatting plot plotNormalHistogram( x, prob = FALSE, col="black", border="green", main = "Normal Distribution overlay on Histogram", length = 10000, linecol="red", lwd=3 )输出
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