频率直方图是数据统计中经常会用到的图形展示方式，同时在生物学分析中可以更好的展示表型性状的数据分布类型；R基础做图中的hist函数对单一数据的展示很方便，但是当遇到复杂的数据分类情况更适合使用ggplot2做图包。

Plot by hist

快速使用

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hist(rnorm(200),col='blue',border='yellow',main='',xlab='')

一页多图

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par(mfrow=c(2,3))
for (i in 1:6) {hist(rnorm(200),border='yellow',col='blue',main='',xlab='')}

Plot by ggplot2

构造数据

  • 模拟一组符合正太分布的数据
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PH<-data.frame(rnorm(300,75,5))
names(PH)<-c('PH')
#显示数据
head(PH)

##         PH
## 1 72.64837
## 2 67.10888
## 3 89.34927
## 4 75.70969
## 6 82.85354

快速使用

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library(ggplot2)
library(gridExtra)
p1<-ggplot(data=PH,aes(PH))+
geom_histogram(color='white',fill='gray60')+ #控制颜色
ylab(label = 'total number') #修改Y轴标签

精雕细琢

bar的距离

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p2<-ggplot(data=PH,aes(PH))+
geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3)

拟合曲线

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p3<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+
geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3)+
geom_line(stat='density')

线条粗细

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p4<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+
geom_histogram(color='white',fill='gray60',binwidth = 3)+
geom_line(stat='density',size=1.5)
grid.arrange(p1,p2,p3,p4)

密度曲线

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p1<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+
geom_density(size=1.5)

线条样式

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p2<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+
geom_density(size=1.5,linetype=2)
p3<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+
geom_density(size=1.5,linetype=5)

颜色参数

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p4<-ggplot(data=PH,aes(PH,..density..))+
geom_density(size=1.5,linetype=2,colour='red')
grid.arrange(p1,p2,p3,p4)

多组数据

  • 构造两组数据
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df<-data.frame(c(rnorm(200,5000,200),rnorm(200,5000,600)),rep(c('BJ','TJ'),each=200))    
names(df)<-c('salary','city')
  • 结果展示
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library(ggplot2)
p1<-ggplot()+
geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white')
p2<-ggplot()+
geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white',alpha=.5)
p3<-ggplot()+
geom_density(data=df,aes(salary,..density..,color=city))
p4<-ggplot()+
geom_histogram(data=df,aes(salary,..density..,fill=city),color='white')+geom_density(data=df,aes(salary,..density..,color=city))
grid.arrange(p1,p2,p3,p4)