来自hist 的 R 文档：
R 的默认等间距中断（也是默认值）是绘制由中断定义的单元格中的计数。因此，矩形的高度与落入单元格的点数成正比，如果断点等距，其面积也是如此。
非等间距中断的默认设置是给出区域一的图，其中矩形的面积是落在单元格中的数据点的分数。
那么..我如何让 hist 绘制非等间距的休息？听起来好像它会计算休息时间以结束区域一，但我没有看到选项。
编辑：另外，什么是推荐的方法（在 R 中）做非等间距直方图？一个典型的情况是数据是尖峰的，导致一个或几个单元格中的所有操作，无论有多少被作为“中断”给出。另一个是两个活动区域，由大面积的零隔开，这意味着无论有多少次休息，你看到的都是平坦的，有两个巨大的窄尖峰。或者更糟糕的是，一个活动区域，然后是另一个活动较少的区域，这导致图表非常宽和平坦。
Denby 和 Mallows 2009 未封闭 链接提供了一种称为“对角线切割直方图”的好方法，并在其补充材料中提供了一个功能“dhist”（可在上面的链接中获得）。
这是摘要：
在构建直方图时，通常使所有条形具有相同的宽度。也可以选择使它们都具有相同的区域。这两种选择具有互补的优势和劣势；等宽直方图在高密度区域过平滑，在识别尖峰方面较差；等面积直方图在低密度区域过平滑，因此不能识别异常值。我们描述了一种避免这两个缺陷的折衷方法。我们将直方图视为一种探索工具，而不是对密度的估计。我们认为，依赖积分均方误差的渐近线会导致选择 bin-width 的建议不合适
以及比较 a) cdf、b) 等面积直方图、c) 等 bin 宽度直方图和 d) dhist 的图：
洛林·丹比，科林·马洛斯。计算和图形统计杂志。2009 年 3 月 1 日，18(1)：21-31。doi:10.1198/jcgs.2009.0002。
您会注意到breaks作为函数的一部分有一个参数hist()，默认设置为“Sturges”。您还可以设置自己的断点并使用它们来代替默认的 sturges 算法，如下所示：
breakpoints <- c(0, 1, 10, 11, 12)
hist(data, breaks=breakpoints)
如果您一直阅读到底部，那么还有几个非等距中断的示例。
更新：这可能不是您问题的直接答案，但您可以使用与直方图不同的方法（即图表）。就个人而言，我不觉得直方图非常有用。相反，您可以尝试kernel density plot，我认为这可以解决您列出的前两种情况（我不知道如何摆脱第三种情况）。在 R 中，代码为：plot(density(data)).
一种简单的解决方案是使用分位数作为中断：
x <- rnorm(100)
hist(x)
hist(x, breaks = quantile(x, 0:10 / 10))