使用 R 使直方图中的 y 轴对数

发布于 2024-12-11 01:18:45 字数 281 浏览 0 评论 0原文

您好，我正在使用 R 制作直方图，但是 Y 轴的数量太大，我需要将其转换为对数。请参阅下面的脚本：

hplot<-read.table("libl")
hplot
pdf("first_end")
hist(hplot$V1, breaks=24, xlim=c(0,250000000), ylim=c(0,2000000),main="first end mapping", xlab="Coordinates")
dev.off()

那么我应该如何更改我的脚本？谢谢

原文

Hi I'm making histogram using R, but the number of Y axis is so large that I need to turn it into logarithmic.See below my script:

hplot<-read.table("libl")
hplot
pdf("first_end")
hist(hplot$V1, breaks=24, xlim=c(0,250000000), ylim=c(0,2000000),main="first end mapping", xlab="Coordinates")
dev.off()

So how should I change my script?
thx

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空城缀染半城烟沙 2024-12-18 01:18:45

您可以在绘制之前保存直方图数据以进行调整：

set.seed(12345)
x = rnorm(1000)

hist.data = hist(x, plot=F)
hist.data$counts = log10(hist.data$counts)

dev.new(width=4, height=4)
hist(x)

dev.new(width=4, height=4)
plot(hist.data, ylab='log10(Frequency)')

在此处输入图像描述

You can save the histogram data to tweak it before plotting:

set.seed(12345)
x = rnorm(1000)

hist.data = hist(x, plot=F)
hist.data$counts = log10(hist.data$counts)

dev.new(width=4, height=4)
hist(x)

dev.new(width=4, height=4)
plot(hist.data, ylab='log10(Frequency)')

enter image description here

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淑女气质 2024-12-18 01:18:45

另一种选择是使用plot(密度(hplot$V1), log="y")。

它不是直方图，但它显示了几乎相同的信息，并且它避免了不合逻辑的部分，即计数为零的箱在日志空间中没有明确定义。

当然，这仅在数据连续时才有意义，而不是在真正分类或有序时才有意义。

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戒ㄋ 2024-12-18 01:18:45

y 轴位于对数刻度上的直方图将是一个相当奇怪的直方图。从技术上讲，它仍然符合定义，但它可能看起来相当具有误导性：相对于分布的其余部分，峰值将变得平坦。

，而不是使用对数转换

您是否考虑过：
将计数除以 100 万：
h <- hist(hplot$V1,plot=FALSE)
h$counts <- h$counts/1e6
plot(h)
绘制直方图作为密度估计：
hist(hplot$V1, freq=FALSE)

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最好是你 2024-12-18 01:18:45

您可以记录绘图的 y 值，然后添加自定义对数 y 轴。

以下是随机正态分布数的表对象的示例：

# data
count = table(round(rnorm(10000)*2))
# plot
plot(log(count) ,type="h",  yaxt="n", xlab="position", ylab="log(count)")
# axis labels
yAxis = c(0,1,10,100,1000)
# draw axis labels
axis(2, at=log(yAxis),labels=yAxis, las=2)

You can log your y-values for the plot and add a custom log y-axis afterwards.

Here is an example for a table object of random normal distribution numbers:

# data
count = table(round(rnorm(10000)*2))
# plot
plot(log(count) ,type="h",  yaxt="n", xlab="position", ylab="log(count)")
# axis labels
yAxis = c(0,1,10,100,1000)
# draw axis labels
axis(2, at=log(yAxis),labels=yAxis, las=2)