`hist` 函数是 R 言语中的一个根本函数，用于创立直方图。直方图是一种核算图表，用于显现数据的散布状况。在直方图中，数据被分红一系列的区间，每个区间称为一个“桶”（bin），然后核算每个桶中数据点的数量，并将这些数量以条形图的方式展现出来。

`hist` 函数的根本语法如下：

```rhist```

下面是一个简略的比如，展现了怎么运用 `hist` 函数制作直方图：

```r 生成一些随机数据set.seeddata 制作直方图hist```

R言语中的直方图制作——hist函数详解

在数据剖析中，直方图是一种常用的核算图表，用于展现数据的散布状况。R言语作为一款强壮的数据剖析东西，供给了丰厚的绘图函数，其间hist函数是制作直方图的首要东西。本文将详细介绍R言语中的hist函数及其参数设置，协助读者更好地了解和运用直方图。

一、hist函数简介

hist函数是R言语中用于制作直方图的根本函数。它能够将接连型数据或分组数据划分为若干个区间，并核算每个区间内的数据频数或频率，以柱状图的方式展现出来。hist函数的根本语法如下：

hist(x, breaks, freq, probability, include.lowest, right, density, angle, col, border, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes, plot, labels, nclass, warn.unused, ...)

二、hist函数参数详解

hist函数包括多个参数，以下将详细介绍每个参数的效果：

1. x

x参数表明用于制作直方图的数据，它能够是向量、矩阵或数组。假如x是矩阵或数组，则按列进行绘图。

2. breaks

breaks参数用于指定直方图的分组数或分组区间。假如指定为向量，则表明详细的分组区间；假如指定为整数，则表明分组的数量。默许状况下，R会依据数据的规模和数量主动核算分组区间。

3. freq

freq参数用于操控y轴的显现内容。当freq为TRUE时，y轴显现每个区间内的频数；当freq为FALSE时，y轴显现频率（频数/总数）。

4. probability

probability参数与freq参数的效果相反。当probability为TRUE时，y轴显现频率（频率/总数）；当probability为FALSE时，y轴显现频数。

5. include.lowest

include.lowest参数用于操控是否将第一个区间包括在内。当include.lowest为TRUE时，第一个区间包括在breaks指定的第一个区间内；当include.lowest为FALSE时，第一个区间不包括在内。

6. right

right参数用于操控直方图的右侧鸿沟。当right为TRUE时，直方图的右侧鸿沟与最终一个区间相同；当right为FALSE时，直方图的右侧鸿沟在最终一个区间之外。

7. density

density参数用于操控是否制作密度曲线。当density为TRUE时，在直方图的基础上制作密度曲线；当density为FALSE时，不制作密度曲线。

8. angle

angle参数用于操控密度曲线的视点。默许状况下，密度曲线的视点为45度。

9. col

col参数用于设置直方图柱子的色彩。默许状况下，柱子的色彩为灰色。

10. border

border参数用于设置直方图柱子的边框色彩。默许状况下，边框色彩为NULL，即无边框。

11. main

main参数用于设置直方图的标题。

12. xlab, ylab

13. xlim, ylim

xlim和ylim参数别离用于设置x轴和y轴的显现规模。

14. axes, plot

axes和plot参数别离用于操控是否制作坐标轴和直方图。

15. labels

16. nclass

nclass参数用于设置直方图的分组数。当nclass为NULL时，R会依据数据的规模和数量主动核算分组数。

17. warn.unused

warn.unused参数用于操控是否显现未运用的参数正告信息。

三、实例演示

以下是一个运用hist函数制作直方图的实例：

data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

hist(data, breaks=3, freq

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