🧄R仪表板-图像处理-数据缩减-映射
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发现数据趋势的一种方法是检查值的频率。 直方图 - 显示变量值以及每个变量在数据框中出现的次数的图 - 是一种快速简便的方法。 例如，datasets 包中空气质量数据框中的变量（列）表示的每日温度。
> library(datasets)
> head(airquality)
Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1 41 190 7.4 67 5 1
2 36 118 8.0 72 5 2
3 12 149 12.6 74 5 3
4 18 313 11.5 62 5 4
5 NA NA 14.3 56 5 5
6 28 NA 14.9 66 5 6我创建了一个直方图来显示温度的频率。 为此，我使用 hist() 函数：
> hist(airquality$Temp)通过将 x 轴更改为“温度”并将标题更改，我可以使图表更易于查看。 为此，我向 hist() 添加了参数。 要更改 x 轴，我添加了 xlab 参数； 为了更改标题，我添加了主要参数：
> hist(airquality$Temp,xlab='Temperature (Degrees Fahrenheit)',main='Temperatures-City May 1 - September 30, 1973')当 x 轴上的变量为数值（如温度）时，直方图显示频率。 当 x 轴上的条目是类别时，表示频率的适当方式称为条形图。
说明性数据来自 Cars93，这是 MASS 包中的一个数据框，显示 1993 年汽车的 93 款车型的数据。 它有 27 列。 我不会向您展示所有数据，但这里是前六行中的前三列：
> library(MASS)
> head(Cars93[1:3])
Manufacturer Model Type
1 Acura Integra Small
2 Acura Legend Midsize
3 Audi 90 Compact
4 Audi 100 Midsize
5 BMW 535i Midsize
6 Buick Century Midsize为了显示每种类型汽车的频率，我创建了一个条形图。 我首先必须创建一个频率表。 table() 函数执行以下操作：
> table(Cars93$Type)
Compact Large Midsize Small Sporty Van
16 11 22 21 14 9barplot() 函数绘制绘图
> barplot(table(Cars93$Type))其他内容：
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