R 使用ggplot2

我的问题与R（3.2.3）中的ggplot2有关。我有4个数据集，包含2列和大约80000-100000行。我使用以下代码为其中一个数据集创建绘图：

dataset1 <- read.table("file1.txt", header=T)
ggplot(data=dataset1, aes(dataset1$length))+ geom_histogram (binwidth =500)+
scale_x_continuous(breaks=seq(300,1000,by=200),seq(1001,15000,by=1000))

在原始数据文件中，它继续以类似于我发布的方式增加到12000。您认为ggplot2是否适合此绘图，如果不适合，请建议正确的绘图

此外，我正在寻找一种在一个图中显示所有4个数据集的长度分布的方法，以便轻松比较它们。如果你能告诉我怎么做，我将不胜感激

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非常感谢。

我想你应该换个新的

scale_x_continuous(breaks=seq(300,1000,by=200),seq(1001,15000,by=1000))

借

或

（不完全确定你的意思）

根据你的样本数据，我生成了一些只包含长度的人工数据

 df1 = data.frame(length=runif(300,300,1200))
 df2 = data.frame(length=runif(300,300,1200))
 df3 = data.frame(length=runif(300,900,1200))
 df2 = data.frame(length=runif(300,300,12000))
 df4 = data.frame(length=runif(300,300,12000))

# plotting a single dataset
 ggplot(data=df4, aes(length))+ geom_histogram (binwidth =500)+
 +     scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1001,15000,by=1000)))
#combine the datframes
df = data.frame(df1$length,df2$length,df3$length,df4$length)
library(reshape)
melted <- melt(df)
ggplot(data=melted, aes(value))+aes(fill=variable)+ geom_histogram (binwidth =500)+
     scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1001,15000,by=1000)))

为了有一个稍微好一点的X轴标签，我重新分配了一些标签，并将它们旋转了45度

ggplot(data=melted, aes(value))+aes(fill=variable)+ geom_histogram (binwidth =500,position="dodge")+
     scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1100,15000,by=1000)))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

图表开关会相应地调整箱子。事实上，我喜欢不同大小的酒吧

ggplot(data=melted, aes(value))+
        aes(fill=variable)+ 
        geom_histogram(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1100,15000,by=1000)),position="dodge")+

        scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1100,15000,by=1000)))+
        theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

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我在下面给出了答案。但是，如果您提供了示例数据（例如，使用iris），则会更容易。此外，您的间隔也匹配。我使用了您建议的修改，但由于数据量大，绘图不有趣。我想附上图片，但不知道如何在评论部分。我只是做了两个小的更新，以纳入4个数据集的问题。您不能将图像作为评论上传：（最好将其上传到web的某个位置并提供链接。但是，“intrestingness”可能更像是您的数据问题。非常感谢您的回复。实际上，第一个组合图是我想要的。但是，x轴标签（图的左侧）这是由于大量数据造成的混乱。你能告诉我它是如何变得清晰的吗？很抱歉，还有一个更进一步的问题，可能是一个基本的问题，我没有完全理解“data.frame（length=runif（3003003001200））”的含义。如果我能得到你的解释，那就太好了，我在R中真的是个新手。命令data.frame（length=runif（3001200））生成一些样本数据（300到1200之间的300个点）有一个稍微大一点的数据集。我还添加了另一个带有翻转标签的版本。我意识到更薄的一点是，箱子宽度当前仅在标签中，而不在直方图中。为该数据集添加了另一个版本。我希望我提供的图表集允许您构建所需的图表。最后，我发现了这个问题。它与melted的格式有关，melted有3个coulmns，如这里所示，设置了contig length（header）1 Dataset 1 seq1 773，因此我在MELTE命令的末尾添加了“measure=c（3）），head改为设置contig变量值（header）1数据集1 seq1 length 773。最后，我使用以下命令绘制：ggplot（data=melled，aes（value））+aes（fill=set）+geom_直方图（binwidth=500）+scale_x_continuous（breaks=c（seq（3001000，by=200），seq（100115000，by=1000））。这张图听起来不错。很抱歉这样写，很难读。再次感谢您所做的一切

 df1 = data.frame(length=runif(300,300,1200))
 df2 = data.frame(length=runif(300,300,1200))
 df3 = data.frame(length=runif(300,900,1200))
 df2 = data.frame(length=runif(300,300,12000))
 df4 = data.frame(length=runif(300,300,12000))

# plotting a single dataset
 ggplot(data=df4, aes(length))+ geom_histogram (binwidth =500)+
 +     scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1001,15000,by=1000)))
#combine the datframes
df = data.frame(df1$length,df2$length,df3$length,df4$length)
library(reshape)
melted <- melt(df)
ggplot(data=melted, aes(value))+aes(fill=variable)+ geom_histogram (binwidth =500)+
     scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1001,15000,by=1000)))

 ggplot(data=melted, aes(value))+aes(fill=variable)+ geom_histogram (binwidth =500,position="dodge")+
    scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1001,15000,by=1000)))

ggplot(data=melted, aes(value))+aes(fill=variable)+ geom_histogram (binwidth =500,position="dodge")+
     scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1100,15000,by=1000)))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ggplot(data=melted, aes(value))+
        aes(fill=variable)+ 
        geom_histogram(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1100,15000,by=1000)),position="dodge")+

        scale_x_continuous(breaks=c(seq(300,1000,by=200),seq(1100,15000,by=1000)))+
        theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))