Створення Гістограм
Навіщо використовувати гістограми?
Гістограми використовуються для візуалізації розподілу неперервних (числових) даних. Вони показують, як дані розподілені по діапазонах (бінів), і допомагають:
- Виявляти асиметрію, викиди або пропуски;
- Аналізувати частотний розподіл;
- Швидко оцінити, чи дані мають нормальний розподіл.
Найкраще підходять для змінних, таких як ціна, пробіг або вік.
Синтаксис гістограми у ggplot2
Гістограму можна створити за допомогою geom_histogram()
, де змінна x
повинна бути числовою.
ggplot(data = df, aes(x = variable)) +
geom_histogram()
Зовнішній вигляд гістограми можна налаштувати за допомогою аргументів, таких як bins
(кількість бінів), fill
(колір стовпців), color
(колір межі) та theme
для стилізації.
Приклад: розподіл цін продажу
Гістограма може бути використана для аналізу розподілу цін на автомобілі у наборі даних. У цьому прикладі стовпці заповнені сталево-синім кольором і мають чорну обводку, а для наочності додані підписи та мінімалістична тема.
ggplot(data = df, aes(x = selling_price)) +
geom_histogram(fill = "steelblue", color = "black") +
labs(title = "Distribution of Selling Prices",
x = "Selling Price (in PKR)",
y = "Count") +
theme_minimal()
Цей графік показує загальну форму розподілу цін продажу, що дозволяє легко побачити, чи більшість автомобілів знаходяться в певному ціновому діапазоні, або чи є викиди на високому чи низькому кінці.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 4
Створення Гістограм
Свайпніть щоб показати меню
Навіщо використовувати гістограми?
Гістограми використовуються для візуалізації розподілу неперервних (числових) даних. Вони показують, як дані розподілені по діапазонах (бінів), і допомагають:
- Виявляти асиметрію, викиди або пропуски;
- Аналізувати частотний розподіл;
- Швидко оцінити, чи дані мають нормальний розподіл.
Найкраще підходять для змінних, таких як ціна, пробіг або вік.
Синтаксис гістограми у ggplot2
Гістограму можна створити за допомогою geom_histogram()
, де змінна x
повинна бути числовою.
ggplot(data = df, aes(x = variable)) +
geom_histogram()
Зовнішній вигляд гістограми можна налаштувати за допомогою аргументів, таких як bins
(кількість бінів), fill
(колір стовпців), color
(колір межі) та theme
для стилізації.
Приклад: розподіл цін продажу
Гістограма може бути використана для аналізу розподілу цін на автомобілі у наборі даних. У цьому прикладі стовпці заповнені сталево-синім кольором і мають чорну обводку, а для наочності додані підписи та мінімалістична тема.
ggplot(data = df, aes(x = selling_price)) +
geom_histogram(fill = "steelblue", color = "black") +
labs(title = "Distribution of Selling Prices",
x = "Selling Price (in PKR)",
y = "Count") +
theme_minimal()
Цей графік показує загальну форму розподілу цін продажу, що дозволяє легко побачити, чи більшість автомобілів знаходяться в певному ціновому діапазоні, або чи є викиди на високому чи низькому кінці.
Дякуємо за ваш відгук!