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这是我在我准备将直方图放在我的论文中时注意到的事情。我注意到频率没有反射(reflect)图表中显示的正确计数。为了仔细检查，我在 excel 中尝试了这个，结果证明使用 ggplot2 在 R 中显示的频率确实不正确。我注意到在我的语法中我应用了 xlim 函数。我出于好奇将其删除以查看结果，然后 ggplot2 神奇地生成了正确的直方图!
这是我正在使用的代码:
ggplot(data, aes(x = variable) )+
geom_histogram(binwidth = 1) +
xlim(0, 40)
hist(data$variable, breaks = seq(0, 40, 1), ylim = c(0,700))
# example data
variable <- c(1L, 1L, 1L, 3L, 4L, 1L, 2L, 1L, 2L, 0L, 1L, 2L, 1L, 1L, 0L,
3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 2L, 2L, 1L, 0L, 5L, 0L, 0L, 2L, 1L,
1L, 2L, 1L, 3L, 2L, 5L, 4L, 3L, 2L, 3L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
0L, 2L, 1L, 3L, 1L, 4L, 2L, 6L, 2L, 1L, 6L, 5L, 5L, 1L, 1L, 0L,
2L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 2L, 1L, 1L, 5L, 2L, 1L, 0L, 3L, 2L, 2L,
4L, 6L, 3L, 2L, 1L, 6L, 1L, 4L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L,
1L, 0L, 2L, 3L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 13L, 3L, 2L, 5L,
5L, 1L, 3L, 0L, 2L, 1L, 2L, 1L, 0L, 10L, 2L, 0L, 1L, 2L, 2L,
0L, 1L, 4L, 0L, 2L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 13L, 15L, 2L, 4L, 4L,
12L, 7L, 4L, 4L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 2L, 6L, 3L, 0L, 2L, 2L,
0L, 1L, 5L, 0L, 3L, 3L, 4L, 1L, 1L, 3L, 20L, 2L, 1L, 0L, 4L,
4L, 5L, 6L, 9L, 2L, 4L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L,
1L, 2L, 0L, 3L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 4L, 18L, 16L, 3L, 3L, 1L,
3L, 1L, 7L, 13L, 2L, 3L, 2L, 4L, 2L, 2L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L,
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 2L, 2L, 2L, 4L, 3L, 4L, 4L, 5L, 2L,
1L, 1L, 6L, 4L, 0L, 3L, 3L, 1L, 4L, 0L, 0L, 2L, 2L, 1L, 0L, 1L,
1L, 0L, 0L, 1L, 2L, 4L, 1L, 2L, 1L, 0L, 0L, 5L, 2L, 10L, 4L,
1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 0L, 4L, 2L, 1L, 0L, 0L, 3L, 1L, 3L,
1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 4L, 2L, 2L, 3L, 0L, 4L, 1L, 34L, 20L,
1L, 3L, 3L, 1L, 7L, 5L, 1L, 3L, 5L, 2L, 1L, 1L, 3L, 0L, 1L, 4L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 5L, 4L, 5L,
9L, 9L, 3L, 5L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 0L, 3L, 2L, 1L, 0L, 2L, 1L,
2L, 0L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 0L, 1L, 5L, 9L, 8L, 0L, 5L, 2L,
3L, 1L, 0L, 0L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L,
2L, 2L, 1L, 2L, 0L, 1L, 1L, 1L, 7L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
3L, 2L, 0L, 1L, 5L, 6L, 3L, 6L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 2L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L,
3L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 6L, 7L, 6L, 3L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 2L,
1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 2L, 2L,
0L, 0L, 1L, 2L, 0L, 3L, 3L, 0L, 3L, 1L, 1L, 2L, 3L, 0L, 0L, 0L,
0L, 1L, 1L, 3L, 2L, 0L, 4L, 3L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L,
0L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 3L, 0L, 1L,
1L, 1L, 0L, 0L, 3L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 0L,
1L, 4L, 2L, 1L, 0L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 4L, 1L, 2L,
0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 2L, 1L, 1L,
1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 0L, 3L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L,
1L, 1L, 0L, 0L, 5L, 8L, 6L, 4L, 2L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 2L, 1L,
1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 2L, 0L, 1L, 0L, 3L, 3L, 1L, 0L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 0L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 3L, 2L, 1L,
1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 2L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L,
2L, 0L, 1L, 2L, 2L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 4L, 0L, 1L, 0L, 0L,
2L, 1L, 0L, 4L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L,
1L, 2L, 1L, 0L, 3L, 5L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L,
0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 2L, 1L, 0L, 0L, 3L,
2L, 0L, 1L, 0L, 2L, 2L, 3L, 2L, 1L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 1L, 1L,
0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 4L,
0L, 1L, 0L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 0L, 4L, 3L, 3L, 4L, 1L, 2L, 1L,
1L, 1L, 1L, 2L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 0L, 1L, 3L, 3L, 2L, 1L, 1L, 1L, 4L, 2L, 2L, 3L, 2L,
1L, 3L, 1L, 4L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 1L, 1L, 1L,
1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 4L, 3L, 3L, 1L, 3L, 3L, 3L,
2L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L,
1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 5L, 5L, 2L, 4L, 3L, 7L, 5L, 3L,
0L, 1L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 2L, 1L, 0L, 1L,
1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 2L, 7L, 11L, 5L, 8L, 15L, 6L, 6L,
0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 4L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 2L, 14L, 19L, 8L, 9L, 3L, 4L, 0L, 0L,
0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L,
2L, 1L, 1L, 7L, 7L, 3L, 4L, 6L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L,
0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 1L, 1L,
0L, 2L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 5L, 2L, 2L,
1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L,
2L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 2L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L,
0L, 0L, 2L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 1L,
2L, 1L, 0L, 1L, 0L, 2L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 2L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L,
1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 11L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 3L, 4L, 0L,
0L, 0L, 1L, 6L)
data <- data.frame(variable)
最佳答案
好的，我明白了，区别在于 bin 的具体定义，即您是否使用 [0,1) 或 [0,1] 作为第一个 bin。尝试
ggplot(data, aes(x = variable)) +
geom_histogram(breaks = seq(0,40,by = 1), right = TRUE)
xlim 额外指定原点像你一样，或者
ggplot(data, aes(x = variable)) +
geom_histogram(binwidth = 1, right = TRUE, origin = 0)
关于r - 使用 ggplot2 直方图的频率不正确，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22891197/
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