R语言绘制正态分布直方图，加上频率曲线

在R语言中，你可以使用`ggplot2`包来创建美观的正态分布直方图并添加频率曲线（也称为核密度估计）。以下是步骤：

1. 首先，你需要安装和加载`ggplot2`库，如果还没安装，可以运行`install.packages("ggplot2")`，然后使用`library(ggplot2)`加载。

2. 定义一组随机数据，模拟正态分布，例如用`rnorm()`函数生成一组标准正态分布的数据。示例代码：

   set.seed(123)  # 设置随机种子以便于复现结果
   normal_data <- rnorm(1000)

3. 使用`ggplot()`开始创建图形，接着加入数据：

   plot <- ggplot(normal_data, aes(x = normal_data))

4. 添加直方图部分，使用`geom_histogram()`：

   plot + geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "lightblue", color = "black")

`binwidth`设置每个柱子的宽度，`fill`用于填充颜色，`color`为边框颜色。

5. 要添加频率曲线，使用`geom_density()`：

   plot + geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "lightblue", color = "black") +
       geom_density(color = "red", linetype = "dashed")

`geom_density()`画出的是核密度线，`color`指定线条颜色，`linetype`设为虚线。

6. 最后，你可以调整其他细节如标题、轴标签等，使用`labs()`函数：

   plot + labs(title = "Normal Distribution Histogram with Density Curve",
              x = "Value", y = "Frequency")

完整的代码示例：

set.seed(123)
normal_data <- rnorm(1000)

plot <- ggplot(normal_data, aes(x = normal_data)) +
    geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "lightblue", color = "black") +
    geom_density(color = "red", linetype = "dashed") +
    labs(title = "Normal Distribution Histogram with Density Curve",
         x = "Value", y = "Frequency")

plot