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और बार्स

पिछले प्लॉट में, 40 बिन्स के साथ यह लगभग ऐसा लगता है कि हमारे पास स्क्यूड लेकिन यूनिमोडल डिस्ट्रीब्यूशन है। स्लाइड्स वाले नियम को याद कीजिए: अगर आपके पास 150 से ज़्यादा डेटा पॉइंट्स हैं, तो आमतौर पर सीधे 100 बिन्स तक जाना चाहिए। आइए, यहाँ वही करें.

प्लॉट को एडिट करके 40 की बजाय 100 बिन्स कर दीजिए और बार्स का रंग भी 'steelblue' कर दीजिए — यह अच्छा रंग है और कई बार यह मायने रखता है.

क्या अब आपको 30% के आस-पास की रेंज के बारे में कुछ दिख रहा है? अगर आप यह समझना चाहें कि क्या हो सकता है, तो डेटा को 30 की स्पीड लिमिट से ऊपर वाले प्रतिशत पर फ़िल्टर करके देखिए.

md_speeding %>% filter(percentage_over_limit == 30)

कंटीन्यूअस वैल्यू के लिए कुछ चौंकाने वाला दिख रहा है?

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Visualization की Best Practices

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • बिन्स की संख्या 100 करें
  • बार्स का fill 'steelblue' सेट करें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

ggplot(md_speeding) +
    geom_histogram(
        aes(x = percentage_over_limit),
        bins = 40 ,         # switch to 100 bins
        ___                 # set the fill of the bars to 'steelblue'
        alpha = 0.8 )
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