更多柱形
在上一个图中，使用 40 个分箱大致看起来像是一个偏斜但单峰的分布。请回想幻灯片中的经验法则：如果数据点超过 150 个，通常应直接使用 100 个分箱。这里就这么做。
请将图中的分箱数量从 40 改为 100，并把柱子的颜色改为 'steelblue'。这是一种不错的配色，有时候这也很重要。
现在您在 30% 附近的区间有没有注意到什么？如果您想更了解可能发生了什么，试着将数据筛选为超速百分比为 30 的记录。
md_speeding %>% filter(percentage_over_limit == 30)
对于一个连续型取值，是否看到什么出人意料的现象？
本练习是课程的一部分
R 中的可视化最佳实践
练习说明
- 将分箱数量改为 100
- 将柱子的
fill设为'steelblue'
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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 )