Створення Гістограм
Навіщо використовувати гістограми?
Гістограми використовуються для візуалізації розподілу неперервних (числових) даних. Вони показують, як дані розподілені по діапазонах (бінів) та 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 зрозумілості 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 відображає загальну форму розподілу цін продажу, що дозволяє легко побачити, чи більшість автомобілів знаходиться в певному ціновому діапазоні, або ж є викиди з високими чи низькими цінами.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain the difference between a histogram and a bar plot?
How do I choose the right number of bins for my histogram?
What does it mean if my histogram is skewed to the right or left?
Чудово!
Completion показник покращився до 4Створення Гістограм
Свайпніть щоб показати меню
Навіщо використовувати гістограми?
Гістограми використовуються для візуалізації розподілу неперервних (числових) даних. Вони показують, як дані розподілені по діапазонах (бінів) та 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 зрозумілості 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 відображає загальну форму розподілу цін продажу, що дозволяє легко побачити, чи більшість автомобілів знаходиться в певному ціновому діапазоні, або ж є викиди з високими чи низькими цінами.
Дякуємо за ваш відгук!
