Warum beginnt die x-Achse meines Diagramms bei 5 statt am tiefsten Punkt des Vektors?

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/9397033

  •  29-10-2019
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Frage

Ich versuche, ein Histogramm eines Vektors mit R zu erstellen. Wenn ich dies zeichne, geht die x-Achse von 5 auf 9, aber ein Teil des Histogramms liegt vor 5 (die niedrigste Zahl ist 4.414002) und ein Teil davon istnach 9. Das gleiche gilt für meine y-Achse, es geht von 0-5000, aber die "Daube" der Talles geht etwas über diese 5000 hinaus.

Warum beginnt es nicht mit dem niedrigsten Wert im Vektor?Wohlgemerkt, nur der Balken ist nicht lang genug, das Diagramm hat die richtige Größe (es ist also kein Problem mit den Mar- oder Oma-Einstellungen, ich habe versucht, diese zu ändern, aber das hat nicht geholfen)

Unten ist mein Code

import rpy2.robjects as R
import R_functions as R_funct


csvData = (R.r['read.csv'](file='/homes/ndeklein/test.csv', head=True, sep='\t'))

hist = R.r.hist
R.r.png('/homes/ndeklein/test_intensity_hist.png', width=300, height=300)
intensityVector = csvData[0]
logIntensityVector = R.r['log10'](intensityVector)

hist(logIntensityVector, main='Intensity per feature histogram', xlab='logged intensity', ylab='frequencies of features', br=20)

R.r['dev.off']()


Bearbeiten:

Ich habe herausgefunden, wo das Problem liegt, und im R-Code würde es so aussehen:

vector = c(5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 5.67750749154535, 6.7399637450174, 6.7399637450174, 6.7399637450174, 6.7399637450174, 6.7399637450174, 6.7399637450174, 6.7399637450174, 6.7399637450174)
hist(vector, breaks=20)

Da der Bereich jedoch zwischen 4 und 9 liegt (in diesem Beispiel weniger), waren 20 Pausen viel zu viel.Das Setzen der Pausen auf 6 löst das Problem.

War es hilfreich?

Lösung

Setzen Sie die Pausen auf eine niedrigere Zahl (in meinem Beispiel br= 6)

hist(logIntensityVector, main='Intensity per feature histogram', xlab='logged intensity', ylab='frequencies of features', br=6)

hat das Problem gelöst.

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