R語言做條形圖時候，離散變量和連續型變量的區別
阿新 • • 發佈：2018-08-31
nbsp identity ble present variable () cal 區別 變量
1）條形圖
條形圖或許是最常用圖形，常用來展示分類(different categories on the x-axis)和數值(numeric values on the y-axis)之間的關系。sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有時條形圖高度代表數據集中的頻數(count),有時候代表數據集中的值(values),這個要牢牢的記在心中，否則會產生疑惑).
1.1）以BOD數據框中的數據為例
1.2) 當x為(連續型或數字變量):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) 當x為分類變量時候：having one bar at each actual x value,
# Convert Time to a discrete (categorical) variable with factor()
ggplot(BOD, aes(x=factor(Time), y=demand)) + geom_bar(stat="identity")
R語言做條形圖時候，離散變量和連續型變量的區別