R中正态分布的直方图，使用ggplot2进行说明

我正试图用ggplot2绘制直方图

我在R中为此编写了一个简单的代码

dnorm.count <- function(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE, n = 1, binwidth = 1){
  n * binwidth * dnorm(x = x, mean = mean, sd = sd, log = log) 
}
mtcars %>% 
  ggplot(aes(x =  mpg)) +
  geom_histogram(bins =60,color = "white", fill = "#9FE367",boundary = 0.5) +
  geom_vline(aes(xintercept = mean(mpg)), 
             linetype="dashed",
             size = 1.6, 
             color = "#FF0000")+
  geom_text(aes(label = ..count..), stat= "count",vjust = -0.6)+
  stat_function(fun = dnorm.count, color = "#6D67E3", 
                args = list(mean= mean(mtcars$mpg), 
                            sd = sd(mtcars$mpg),
                            n = nrow(mtcars)), 
                lwd = 1.2) +
  scale_y_continuous(labels = comma, name = "Frequency") +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,max(mtcars$mpg)))+
  geom_text(aes(label = paste0("mean = ", round(mean(mtcars$mpg), 2)), 
                x = mean(mtcars$mpg)*1.2, 
                y  = mean(mtcars$mpg)/5))+
  geom_vline(aes(xintercept = sd(mpg)), linetype="dashed",size = 1.6, color = "#FF0000") 

dnorm.count%
ggplot（aes（x=mpg））+
几何图形柱状图（bins=60，color=“white”，fill=“#9FE367”，边界=0.5）+
几何线（aes（xintercept=平均值（mpg）），
linetype=“虚线”，
尺寸=1.6，
color=“#FF0000”）+
几何图形文本（aes（标签=…计数…），stat=“计数”，vjust=-0.6）+
stat_函数（fun=dnorm.count，color=“#6D67E3”，
args=列表（平均值=平均值（mtcars$mpg），
sd=sd（mtcars$mpg），
n=nrow（mtcars）），
lwd=1.2）+
连续缩放（标签=逗号，名称=“频率”）+
比例x连续（中断=顺序（0，最大（mtcars$mpg）））+
几何图形文本（aes（标签=paste0（“平均值=”，圆形（平均值（mtcars$mpg），2）），
x=平均值（mtcars$mpg）*1.2，
y=平均值（mtcars$mpg）/5）+
几何图形（aes（xintercept=sd（mpg）），线型=“虚线”，尺寸=1.6，颜色=“#FF0000”）

我得到的是这个

问题是如何绘制类似于此的直方图

使用ggplot2，是否可以将代码转换为R函数

编辑：为了更好地解释我要做的事情：

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我想创建一个直方图，与使用ggplot2附加以供参考的直方图完全相同，然后我想为其创建一个函数，以减少编码。使用您喜欢的任何软件包+ggplot2。柱状图应具有描述标准偏差和平均值的线条，如参考中的线条。如果可能的话，将绘图中的标准偏差描述为参考图像，这就是我试图实现的。

如果你问如何绘制直方图，就像你在上一幅图中所附的直方图，这9行代码会产生非常相似的结果

library(magrittr) ; library(ggplot2)
set.seed(42)
data <- rnorm(1e5)
p <- data %>%
  as.data.frame() %>%
  ggplot(., aes(x = data)) +
  geom_histogram(fill = "white", col = "black", bins = 30 ) +
  geom_density(aes( y = 0.3 *..count..)) +
  labs(x = "Statistics", y = "Probability/Density") +
  theme_bw() + theme(axis.text = element_blank())

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这段代码将为您提供如下内容：

1。包括所有使用过的包装；2.解释什么是逗号；3.解释你想在绘图中改变什么（主题、水平线、西格玛符号等）？1。使用的包装为ggplot2和SCALE，重塑2.@PoGibas可以添加西格玛符号吗？那么你的问题是如何将西格玛符号添加到ggplot图中？是的，如果我能做到这一点，我会很高兴知道你所附的图上是否也可以描绘标准偏差线？非常感谢，这能帮助我们更好地显示垂直线吗？

p+geom_vline（xintercept=sd（数据）/2，linetype=2，col=“red”）

应执行此操作。更改

xintercept

以将它们移动到您最喜欢的位置。为什么选择sd（数据）/2？我的意思是为什么把2除以？

p + annotate(x = sd(data)/2 , y = 8000, geom = "text", label = "σ", size = 10) +
    annotate(x = sd(data) , y = 6000, geom = "text", label = "2σ", size = 10) +
    annotate(x = sd(data)*1.5 , y = 4000, geom = "text", label = "3σ", size = 10) +     
    geom_segment(x = 0, xend = sd(data), y = 7500, yend = 7500) +
    geom_segment(x = 0, xend = sd(data)*2, y = 5500, yend = 5500) +
    geom_segment(x = 0, xend = sd(data)*3, y = 3500, yend = 3500)