Получение значений частоты из гистограммы в R

Ответ 1

Функция hist имеет возвращаемое значение (объект класса histogram):

R> res <- hist(rnorm(100))
R> res
$breaks
[1] -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4

$counts
[1]  1  2 17 27 34 16  2  1

$intensities
[1] 0.01 0.02 0.17 0.27 0.34 0.16 0.02 0.01

$density
[1] 0.01 0.02 0.17 0.27 0.34 0.16 0.02 0.01

$mids
[1] -3.5 -2.5 -1.5 -0.5  0.5  1.5  2.5  3.5

$xname
[1] "rnorm(100)"

$equidist
[1] TRUE

attr(,"class")
[1] "histogram"

Ответ 2

От ?hist: Значение

объект класса "гистограмма", который представляет собой список с компонентами:

• разрывает границы n + 1 клеток (= разрывы, если это был вектор). Это номинальные разрывы, а не граничные фузы.
• подсчитывает n целых чисел; для каждой ячейки, число x [] внутри.
• значения плотности f ^ (x [i]), как оцененные значения плотности. Если все (diff (breaks) == 1), они являются относительными частотами count/n и вообще удовлетворяют сумме [i; f ^ (x [i]) (b [i + 1] -b [i])] = 1, где b [i] = breaks [i].
• интенсивности такие же, как плотность. Устаревший, но сохраненный для совместимость.
• отображает средние точки n клеток.
• xname символьная строка с фактическим именем аргумента x.
• equidist логический, указывающий, все ли расстояния между разрывами то же самое.

breaks и density предоставляют практически все, что вам нужно:

histrv<-hist(x)
histrv$breaks
histrv$density

Ответ 3

На всякий случай кто-то обращается к этому вопросу с ответом ggplot geom_histogram, обратите внимание, что есть способ извлечь данные из объекта ggplot.

Следующая функция удобства выводит фрейм данных с нижним пределом каждого бина (xmin), верхний предел каждого бина (xmax), среднюю точку каждого бункера (x), а также как значение частоты (y).

## Convenience function
get_hist <- function(p) {
    d <- ggplot_build(p)$data[[1]]
    data.frame(x = d$x, xmin = d$xmin, xmax = d$xmax, y = d$y)
}

# make a dataframe for ggplot
set.seed(1)
x = runif(100, 0, 10)
y = cumsum(x)
df <- data.frame(x = sort(x), y = y)

# make geom_histogram 
p <- ggplot(data = df, aes(x = x)) + 
    geom_histogram(aes(y = cumsum(..count..)), binwidth = 1, boundary = 0,
                color = "black", fill = "white")

Иллюстрация:

hist = get_hist(p)
head(hist$x)
## [1] 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5
head(hist$y)
## [1]  7 13 24 38 52 57
head(hist$xmax)
## [1] 1 2 3 4 5 6
head(hist$xmin)
## [1] 0 1 2 3 4 5

Связанный вопрос, на который я ответил (Совокупная гистограмма с ggplot2).