R语言在直方图上绘制正态分布图

在这篇文章中，我们将讨论如何在R编程语言中用直方图绘制正态分布。

在一个随机数据集中，通常可以观察到数据的分布是正态的，也就是说，用密度图在X轴和Y轴的变量值上进行可视化，我们会得到一条钟形曲线。该曲线的中心代表数据集的平均值。但是密度图即使是平滑的，也不能显示真实的数值，而是显示正态分布。为了解决这种情况，我们使用带有正态分布的直方图来覆盖。在这种情况下，直方图给出了绘制的条形图的真实值，而覆盖的密度图显示了正态分布趋势。

为了做到这一点，我们使用rcompanion包的plotNormalHistogram()函数。该函数以数据向量为参数，绘制直方图，并将最佳拟合密度图作为叠加图。

安装

要安装rcompanion包。

install.packages("rcompanion")

带有正态分布覆盖的直方图

为了创建一个带有正态分布叠加密度图的基本直方图，我们使用R语言中rcompanion包库的plotNormalHistogram()函数。

语法

plotNormalHistogram( x, prob, col, main, length)

参数

x：确定用于绘制的数据向量
prob: 它是一个布尔值。如果是FALSE，那么就显示计数，否则就显示密度。
main： 决定绘图的显示标题。
length : 确定密度图线中的点的数量。

例子

这里，是一个带有正态分布覆盖的基本直方图。

# load library rcompanion
library(rcompanion)
  
# create data vector
x= c(rnorm(10000))
  
# draw plot
plotNormalHistogram( x, prob = FALSE,
                      main = "Normal Distribution overlay on Histogram",
                      length = 1000 )

输出

在R语言中在直方图上绘制正态分布图

颜色和尺寸的定制

我们可以根据我们的需要定制上述图表的外观和感觉，通过使用col, linecol, lwd, 和border参数来分别改变直方图条的颜色，密度图线的颜色，密度图线的宽度，以及直方图条边框的颜色。由于 plotNormalHistogram() 函数是建立在 hist() 函数之上的，所以 hist() 函数的所有参数在这里也起作用。

语法

plotNormalHistogram( x, col, linecol, lwd, border )

参数 :

col: 决定直方图条的颜色。
linecol： 决定密度图线的颜色。
lwd： 决定密度图的线的宽度。
border: 确定直方图中条形图的边框颜色。

例子

这里是一个带有正态分布的直方图，黑色条形图带绿色边框，红色粗的密度图线。

# load library rcompanion
library(rcompanion)
  
# create data vector
x= c(rnorm(10000, 2000, 45))
  
# draw plot using plotNormalHistogram() function
# use colour and size arguments for formatting plot
plotNormalHistogram( x, prob = FALSE, col="black", border="green",
                      main = "Normal Distribution overlay on Histogram",
                      length = 10000, linecol="red", lwd=3 )

输出

在R语言中在直方图上绘制正态分布图