R语言做条形图时候，离散变量和连续型变量的区别
2021-07-09 08:07
标签：imu alt gpl 离散 each image 分类 语言 info 1）条形图 条形图或许是最常用图形，常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系。sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表数据集中的值(values),这个要牢牢的记在心中，否则会产生疑惑). 1.1）以BOD数据框中的数据为例 1.2) 当x为(连续型或数字变量):one bar at each possible x value between the minimum and the maximum ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) + geom_bar(stat="identity") 1.3) 当x为分类变量时候：having one bar at each actual x value, # Convert Time to a discrete (categorical) variable with factor() R语言做条形图时候，离散变量和连续型变量的区别 标签：imu alt gpl 离散 each image 分类 语言 info 原文地址：https://www.cnblogs.com/djx571/p/9567191.html
ggplot(BOD, aes(x=factor(Time), y=demand)) + geom_bar(stat="identity")
文章标题：R语言做条形图时候，离散变量和连续型变量的区别
文章链接：http://soscw.com/index.php/essay/102698.html