Question

所以我在蒙特卡罗模拟的矢量中有10.000个值。我想将此数据绘制为直方图和密度图。使用hist()函数执行此操作非常简单，它将自动计算不同值的频率。然而，我的目标是ggplot。

我现在最大的问题是如何转换数据，以便ggplot可以处理它。我希望我的x轴显示＆＃34;价格＆＃34;而x轴显示频率或密度。我的数据有很多小数，如下面的示例数据所示。

myData <- c(266.8997, 271.5137, 225.4786, 223.3533, 258.1245, 199.5601, 234.2341, 231.7850, 260.2091, 184.5102, 272.8287, 203.7482, 212.5140, 220.9094, 221.2627, 236.3224)

我当前使用hist() - 函数的代码，情节如下所示。

hist(myData,
 xlab ="Price",
 prob=TRUE)
lines(density(myData))

Histogram for the data vector containing 10000 values

您如何对数据进行排序，以及如何使用ggplot执行此操作？我在想是否应该对数字进行舍入？

Answer 1

很难说没有看到您的数据样本，但您尝试过：

ggplot(myData, aes(Price)) + geom_histogram()

或：

ggplot(myData, aes(Price)) + geom_density()

Answer 2

试试这个：

ggplot() +
   geom_bar(aes(myData)) +
   geom_density(aes(myData))

使用ggplot和R

2 个答案: