r - 如何使用对数刻度和离散值改进 ggplot 直方图的方面

Question

我正在尝试提高离散值直方图的清晰度和方面，我需要用对数标度表示。

请考虑以下 MWE

set.seed(99)
data <- data.frame(dist = as.integer(rlnorm(1000, sdlog = 2)))
class(data$dist)
ggplot(data, aes(x=dist)) + geom_histogram()

产生



进而

ggplot(data, aes(x=dist)) + geom_line() + scale_x_log10(breaks=c(1,2,3,4,5,10,100))

这可能更糟



因为现在它给人的印象是“1”和“2”之间缺少某些东西，并且也不完全清楚哪个柱的值是“1”(柱在刻度线的右侧)和哪个柱的值是“2” "(条形图位于勾号的左侧)。

我知道从技术上讲 ggplot 为对数刻度提供了“正确”的视觉答案。然而，作为观察者，我在理解它时遇到了一些问题。

有没有可能改进一些东西？

编辑:

当我将 Jaap 解决方案应用于我的真实数据时会发生这种情况



x=0 和 x=1 之间以及 x=1 和 x=2 之间的下降从何而来？我的值是离散的，但是为什么该图还映射 x=1.5 和 x=2.5？

Answer 1

首先想到的是玩binwidth .但这也没有给出一个很好的解决方案:

ggplot(data, aes(x=dist)) +
  geom_histogram(binwidth=10) +
  scale_x_continuous(expand=c(0,0)) +
  scale_y_continuous(expand=c(0.015,0)) +
  theme_bw()

给出:


在这种情况下，最好使用密度图。但是，当您使用 scale_x_log10 时您将收到一条警告消息 ( Removed 524 rows containing non-finite values (stat_density) )。这可以通过使用 来解决。日志加一转型。

以下代码:

library(ggplot2)
library(scales)

ggplot(data, aes(x=dist)) +
  stat_density(aes(y=..count..), color="black", fill="blue", alpha=0.3) +
  scale_x_continuous(breaks=c(0,1,2,3,4,5,10,30,100,300,1000), trans="log1p", expand=c(0,0)) +
  scale_y_continuous(breaks=c(0,125,250,375,500,625,750), expand=c(0,0)) +
  theme_bw()

会给出这个结果: