为了定义 base R 直方图中的断点数量，我们可以使用 `breaks` 参数以及 `hist` 函数。创建具有少量断点的直方图。使用具有正态分布的向量以及具有十个断点的相同向量的直方图 − 在线演示x

为了在 R 中不使用 str 函数的情况下检查数据框结构，我们可以遵循以下步骤：首先，加载数据或创建新数据或使用内置数据集。然后，使用 tibble 包的 glimpse 函数。示例 1：使用内置数据集。考虑 mtcars 数据集，加载 tibble 包并使用 glimpse 函数查看 mtcars 数据的结构：library(tibble) glimpse(mtcars)输出行：32 列：11 $ mpg  21.0, 21.0, 22.8, 21.4, 18.7, 18.1, 14.3, 24.4, 22.8, 19.2, 17.8, ~ $ cyl  6, 6, 4, 6, 8, 6, 8, 4, 4, 6, 6, 8, 8, ... 阅读更多

为了在 R 中将 ggplot2 图转换为 plotly 图，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，创建一个 ggplot2 图并将其保存在一个对象中。之后，加载 plotly 包并使用 ggplotly 函数创建 ggplot2 图。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： − 在线演示x

为了在 R 中使用 color brewer 在 ggplot2 创建的散点图中显示 NA 分组值，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用默认颜色创建散点图。之后，使用 scale_color_brewer 函数根据 scale_color_brewer 中给定的调色板创建散点图，其中包含基于调色板颜色的点（包括 NA）。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： − 在线演示x

为了在 R 中使用 ggplot2 创建没有灰色背景的散点图，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用 ggplot2 包的 geom_point 函数创建散点图。之后，将 theme_minimal() 函数添加到 ggplot 函数中。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： − 在线演示x

为了在 R 中使用 color brewer 为 ggplot2 图显示 NA 频率，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用默认颜色创建图表。之后，使用 scale_colour_brewer 函数创建条形图，并使用 na.value 设置 NA 值条的颜色。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： − 在线演示分组

为了在 R 中使用 ggplot2 和 color brewer 创建条形图，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用默认颜色创建图表。之后，使用 scale_colour_brewer 函数创建条形图。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： − 在线演示分组

为了在 R 中使用 color brewer 更改 ggplot2 散点图中点的颜色，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用默认颜色创建点图。之后，使用 scale_colour_brewer 函数创建点图。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： − 在线演示x

为了在 R 中创建带有负值的 plotly 条形图，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用 plotly 创建水平方向的条形图。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： − 在线演示分组

为了根据分类列中的单个值对 R 数据框进行条件子集选择，我们可以遵循以下步骤：首先，创建一个数据框。然后，使用 dplyr 包的 filter 函数根据条件对数据框进行子集选择。创建数据框让我们创建一个如下所示的数据框： − 在线演示类别