在r中使用梯度显示直方图

Question

我有一个看起来像这样的数据集（n = 9,141,954）

data<-c(rep(1, times=401),rep(2,times=443789),rep(3,times=5276376),rep    (4,times=3003895),rep(5,times=404108),rep(6,times=13181),rep(7,times=205))

直方图看起来像这样：

hist(data,prob=T,breaks=5)

从左到右，我想显示颜色“darkgreen”“chartreuse4”“yellowgreen”“yellow”“orange2”“red”和“red3”

我知道我可以使用col = c（“darkgreen”，“chartreuse4”，....等），但我想做的是将这些颜色显示为直方图上的渐变，由每个值对数据集的相对贡献。例如，value = 1仅占单元格值的0.004％（401/9141954 * 100），而value = 4则占数据的32.9％。因此，我希望渐变显示为0.004％与“darkgreen”相关联，但32.9％与“yellow”相关联，依此类推其余的值/颜色。

有谁知道如何做到这一点???

Answer 1

这样的东西？

res <- hist(data,breaks=5)
plot(res)

cols <-c("darkgreen","chartreuse4","yellowgreen","yellow","orange2","red","red3")
colcombos <- data.frame(embed(cols,2)[,2:1],nums=round(res$density*600))
selcols <- unlist(
             apply(colcombos,1,function(x) colorRampPalette(c(x[1],x[2]))(x[3]))
           )

dens <- 100
bar.dens <- 1/100

rect(
 seq(1,7-bar.dens,bar.dens),
 0,
 seq(1+bar.dens,7,bar.dens),
 rep(res$counts,each=dens),
 col=selcols,
 border=NA
)

plot(res,add=TRUE)

结果，不幸的是看起来并不那么令人兴奋，但是如果你将条形图绘制成均匀的高度，那么颜色就在那里：