r语言频率直方图怎么改变组距

1、先看极值（数据中最大值与最小值之差，比如85-36=49）

2、适当调整（有时不需要调整）：将区间调整在35.5~85.5，这样极差就是50，便于分组3、分组：一般情况下分组在6~12组，比如本例可以分10组，那么组距就是50/10=5 35.5-40. 40.5-45.5 -----------------80.5-85.5

您可以使用`breaks`参数来改变组距。例如，如果您想要将组距从10更改为20,则可以使用以下代码：`hist(x, breaks=seq(from=min(x), to=max(x), by=20))`。

r语言hist函数使用方法

R语言hist函数用于绘制直方图。
使用方法如下：使用R语言hist函数可以方便地绘制直方图。
直方图是对一个连续变量进行离散化后的表现，用于展示数据的分布情况。
hist函数能够统计数据的频数，然后以某个区间为横坐标，以该区间内的频数为纵坐标，绘制出柱形图。
使用hist函数只需要将需要绘制直方图的变量输入函数即可。
hist函数还有许多参数可以设置，例如设置直方图的颜色、图例等。
在绘制直方图时，需要合理选择区间大小以及柱形图的宽度，以便更好地展示数据的分布情况。
此外，我们也可以通过直方图来评估数据是否满足正态分布等特定的分布形式。

R语言hist函数是用来绘制直方图的，其使用方法如下：1. 首先，需要准备一组数据，可以是一个向量或数据框。
2. 调用hist函数，设置参数，例如hist(x, breaks = n)，其中x为数据，breaks为整数型参数，表示数据分成的组数，n为需要分成的组数。
3. 可以设置更多的参数，例如xlab和ylab分别表示x和y轴的标签，col表示直方图的颜色等。
4. 最后，用plot函数将直方图绘制出来，例如plot(hist(x, breaks = n))。
总之，hist函数是绘制直方图必不可少的函数之一，熟练掌握它的使用方法对于数据分析和可视化至关重要。

r语言hist函数是用来作直方图的，使用方法如下：使用hist()函数可以很方便地画出直方图。
直方图用来描述一组数值的分布情况，可以看出数值集中的区间和分布的范围。
hist()函数具有简单易用、自适应性强等优点，并且可以根据数据的特性灵活选择参数。
hist()函数的常用参数包括x（输入数据）、breaks（划分区间的数量或边界）、main（标题）、xlab/ylab（坐标轴标签）等，大家可以根据自己的需求设置相应的参数。
此外，如果要对直方图进行美化，可以通过添加颜色、更改线条类型等方式实现。

使用方法为：hist(数据, breaks=组数, freq=布尔值, col=颜色)。
其中，“数据”指的是需要画直方图的原始数据，“breaks”指的是将数据分成几组，“freq”表示是否显示频率，“col”表示柱子的颜色。
通过hist函数的使用，我们可以更直观地了解数据的分布情况和密度，同时也能够方便地进行数据可视化分析和比较。
同时在实际使用中，我们也应当注意选择合适的组数和颜色，以便更好地呈现数据的特征和趋势。