R 使用ggplot2将直方图的中心条居中

我正在尝试使用ggplot2软件包将我的条形图居中。条形图未与相应值的中心对齐，这可能会导致非专家读者产生一些误解。我的情节是这样的：

为了重现绘图，请使用以下代码：

# Load data
Temp <- read.csv("http://pastebin.com/raw.php?i=mpFpjqJt", header = TRUE, stringsAsFactors=FALSE, sep = ";")
# Load package
library(ggplot2)
# Plot histogram using ggplot2
ggplot(data=Temp, aes(Temp$Score)) + 
geom_histogram(breaks=seq(0, 8, by =1), col="grey", aes(fill=..count..), binwidth = 1, origin = -0.5) 
+ scale_fill_gradient("Count", low = "green", high = "red") 
+ labs(title="Title") 
+ labs(x="X-Title", y="Y-Title") 
+ xlim(c(3,9))

---

只需删除与

binwidth

和

origin

参数冗余/冲突的

breaks

参数：

# Load data
Temp <- read.csv("http://pastebin.com/raw.php?i=mpFpjqJt", header = TRUE, stringsAsFactors=FALSE, sep = ";")
# Load package
library(ggplot2)
# Plot histrogram using ggplo2
ggplot(data=Temp, aes(Temp$Score)) + 
  geom_histogram(col="grey", aes(fill=..count..), binwidth = 1, origin = -0.5) + 
  scale_fill_gradient("Count", low = "green", high = "red") + 
  labs(title="Title") + 
  labs(x="X-Title", y="Y-Title") + 
  xlim(c(3,9))

#加载数据
温度现在返回警告：

origin
已弃用。请改用
边界

根据：

现在可以指定边界（即左侧或右侧的位置）或箱子的中心。为了支持这些论点，origin遭到了抨击

因此，对于
ggplot2
2.1.0版及更高版本，建议的前进方向是使用或
边界
参数：

library(ggplot2)   # CRAN version 2.2.1 used
ggplot(data=Temp, aes(Score, fill = ..count..)) + 
  geom_histogram(col = "grey", binwidth = 1, boundary = 0.5) +
  scale_fill_gradient("Count", low = "green", high = "red") +
  labs(title = "Title") +
  labs(x = "X-Title", y = "Y-Title") +
  xlim(c(3, 9))

或
center
参数

...
geom_histogram(col = "grey", binwidth = 1, center = 0) +
...

结果是一样的：


顺便说一句：我已经删除了OP代码中的一个小缺陷，它在
aes（）
call
ggplot（data=Temp，aes（Temp$Score））
中使用
Temp$Score
而不是
ggplot（data=Temp，aes（Score））

资料
由于下载链接将来可能中断，以下是通过
dput（）
返回的数据：

Temp是你的分数数字吗？是的，是。正如您在这里看到的，分数值只是数字：如果没有数据，很难测试，但请尝试ggplot（data=Temp，aes（as.factor（Score））…如果分数只能取几个值，并且您希望每个值都有一个条形图，那么条形图可能比直方图更合适？@CathG：您说得对。范围仅在1到7之间，因此条形图也可能是一种合适的方法。那太好了-谢谢！这正是我要寻找的：）在ggplot2（v3.3.3）中，而不是
原点
，可以使用
中心
或
边界
（正如另一个答案所说）。
...
geom_histogram(col = "grey", binwidth = 1, center = 0) +
...

Temp <- structure(list(ID = 1:30, Score = c(6L, 6L, 6L, 5L, 5L, 5L, 6L, 
5L, 5L, 5L, 4L, 7L, 4L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 5L, 5L, 7L, 5L, 6L, 
5L, 5L, 5L, 4L, 6L, 6L, 5L)), .Names = c("ID", "Score"), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, -30L))