R绘制直方图报错'breaks' do not span range of x解决及x轴设置

两种分箱方案的合理性对比 #

优先选择第二种方案：将分箱上限在最大值基础上加0.4覆盖全部数据，比调整分箱数的方案更符合需求，原因如下：

• 直接设置length(seq(3.4, 6.31, 0.4)) + 1作为分箱数的方案，R的hist()函数会自动根据数据范围和分箱数计算等宽分箱，最终生成的分箱起始值、步长大概率会偏离你要求的3.4起始、0.4步长的设定，完全不符合你的原始需求。
• 手动指定分箱边界的方案可以严格控制分箱规则，你只需要把seq的上限调整为6.6即可，生成的分箱序列为seq(3.4, 6.6, 0.4)，完全符合步长要求，也能覆盖所有数据。

两种方案对结果准确性的影响 #

• 调整分箱数的方案：分箱起始值和步长不可控，统计出的各分箱频数和你预期的规则下的结果会存在偏差，属于不符合需求的不准确。
• 扩展分箱上限的方案：仅多了一个[6.2, 6.6]的分箱，原始数据的频数统计完全符合你设定的3.4起始、0.4步长的规则，不会导致结果不准确，仅会在最右侧出现一个频数为0的分箱，不影响有效数据的分布展示。

第二种方案下x轴刻度的设置方法 #

绘制直方图时先关闭默认x轴，再手动用axis()函数设置刻度为分箱边界即可，参考代码如下：

# 加载内置数据集
data(PlantGrowth)
# 生成符合要求的分箱边界
my_breaks <- seq(3.4, 6.6, 0.4)
# 绘制直方图，关闭默认x轴
hist(PlantGrowth$weight, breaks = my_breaks, xaxt = "n",
     xlab = "植物重量", main = "PlantGrowth数据集重量分布直方图")
# 手动设置x轴刻度为分箱边界
axis(side = 1, at = my_breaks)

如果不想展示最右侧的6.6刻度，也可以将axis的at参数指定为my_breaks[-length(my_breaks)]，仅展示到6.2即可，不会影响分箱的统计逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cxspv2108