本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
什么是直方图/条形图？
直方图和条形图看起来没有什么区别，长得很像，但是这两者并不同一种统计图像。具体来说，通常直方图用来描述连续型数据，比如年龄、身高、体重等。而条形图通常用来描述分类型数据，比如性别、国家等。
对于直方图，我们要做的第一步就是把连续性的数据分箱（bin），所谓的分箱实际上就是将数据按照一定的间隔进行分组。比如我们现在手上有100个人的年龄的数据，从20岁到60岁，然后我们以10岁为间隔，分别统计20-30、30-40、40-50、50-60岁这四组的人数，再进行绘图。因此不同组之间通常是连续的，且间隔一致。数据的连续性体现在图像上就是柱子之间并没有间隔。因此，直方图可以粗略地表示出数据分布密度，被用于密度估计。
直方图例子
而条形图如下列例子统计了不同国家的样本数量。可以看到下图的柱子之间有间隔，体现出国家并非一个连续变量而是一个分类变量。
条形图例子
直方图/条形图怎么画？
ggplot2提供了绘制直方图和条形图的功能，分别为geom_bar()和geom_histogram()。具体如下：
geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin",
position = "stack", ...)
geom_bar(mapping = NULL, data = NULL, stat = "count",
position = "stack", ...,)那么这两个函数是否有区别吗？实际上并没有太大的区别，geom_histogram()等同于geom_bar() stat_bin()。
如何绘制直方图/条形图
1）需要什么格式的数据
本次我们来看一个新的R提供的数据，就是闪闪发光的钻石?Diamonds。
数据集Diamonds
price：钻石的价格，单位美元
carat：钻石的重量，单位克拉
cut：钻石切割的质量水平，Fair, Good, Very Good, Premium, Ideal
color：钻石的颜色，从J（最差）到D（最好）
clarity：钻石的净度，I1（最差）SI2, SI1, VS2, VS1, VVS2, VVS1, IF (最好)
x：长度，单位mm
y：宽度，单位mm
z：深度，单位mm
我们探讨两个问题——统计表中所有的钻石（大约 50,000个）的重量分布以及净度。可以看到重量是一个连续型变量，而净度是一个分类型变量。所以前者我们做直方图，后者我们做条形图。
2）如何使用ggplot2做直方图
首先我们来看看钻石重量的直方图。
代码语言：javascript复制#加载包
library(ggplot2)
#作图
ggplot(diamonds, aes(carat))
geom_histogram()输入上述命令后我们会得到一条提示stat_bin() using “bins = 30”. Pick better value with “binwidth”.什么意思呢？就是把所有的数据按照相同间隔分成了30组，图上有30个柱子。（如图）
从图上我们可以看到大部分的钻石都是1克拉以下，较少的钻石是2克拉以上。那用geom_bar()会怎么样呢？我们来看一看。
ggplot(diamonds, aes(carat))
geom_bar()
可以看到如果使用上述命令，每一个重量对应的都有一个柱子，显示了不同重量而非某个范围的重量所对应的钻石数量。刚刚我们说了geom_bar() stat_bin()才是等同于geom_histogram()。所以我们来看一下如果命令变成下述是怎么样的？
ggplot(diamonds, aes(carat))
geom_bar(stat='bin')
看，就和刚才一模一样了！
3）如何使用ggplot2做条形图
然后我们来瞧瞧条形图。
代码语言：javascript复制#加载包
library(ggplot2)
#作图
ggplot(diamonds, aes(clarity))
geom_bar()
从图中我们可以看到不同等级净度的钻石情况。
4）如何做好看的直方/条形图
利用下述代码我们可以得到不同重量的钻石切割水平的情况。
代码语言：javascript复制ggplot(diamonds, aes(carat,fill=cut))
geom_histogram(bins = 20,color='black') #分为20个组，添加边框
theme_bw()
theme(
panel.grid = element_blank()#去除背景的分割线
)
scale_fill_manual(values=brewer.pal(5,'Blues'))
利用下述代码我们可以得到横向的条形图。
代码语言：javascript复制ggplot(diamonds, aes(clarity,fill=clarity))
geom_bar()
theme_bw()
theme(
panel.grid = element_blank()
)
coord_flip()#转为横向
关于直方/条形图的介绍就到这里啦。大家还可以更进一步的看一看这两个绘图函数的功能，让图像变得更好看。
