使用coord_cartesian代替scale_x_continuous。coord_cartesian设置轴范围而不影响数据的绘制方式。即使使用coord_cartesian，仍可以使用scale_x_continuous设置breaks，但coord_cartesian将覆盖scale_x_continuous对数据绘制方式的任何影响。
请注意，在下面的假数据中，我添加了一些非常小的条形图的数据。

set.seed(4958)
dat = data.frame(value=c(rnorm(5000, 10, 1), rep(15:20,1:6)))

ggplot(dat, aes(value)) +
  geom_histogram(binwidth=0.5, color="black", fill="grey") + 
  theme_bw() +
  scale_x_continuous(limits=c(5,25), breaks=5:25) + 
  ggtitle("scale_x_continuous")

ggplot(dat, aes(value)) +
  geom_histogram(binwidth=0.5, color="black", fill="grey") + 
  theme_bw() +
  coord_cartesian(xlim=c(5,25)) + 
  scale_x_continuous(breaks=5:25) +
  ggtitle("coord_cartesian")

如上图所示，如果在数据范围 * 内存在count=0 * 的柱形图，ggplot将添加一条零线，即使使用coord_cartesian也是如此。这会使您很难看到高度为15且高度为1的柱形图。您可以使用lwd参数（“linewidth”）使边框变细，从而使较小的柱形图不那么模糊：

ggplot(dat, aes(value)) +
  geom_histogram(binwidth=0.5, color="black", fill="grey", lwd=0.3) + 
  theme_bw() +
  coord_cartesian(xlim=c(5,25)) + 
  scale_x_continuous(breaks=5:25) +
  ggtitle("coord_cartesian")

另一种选择是使用geom_bar预先汇总数据和绘图，以获得条形图之间的空间，从而避免使用边界线来标记条形图边缘：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(zoo)

bins = seq(floor(min(dat$value)) - 1.75, ceiling(max(dat$value)) + 1.25, 0.5)

dat.binned = dat %>% 
  count(bin=cut(value, bins, right=FALSE)) %>%   # Bin the data
  complete(bin, fill=list(n=0)) %>%              # Restore empty bins and fill with zeros
  mutate(bin = rollmean(bins,2)[-length(bins)])  # Convert bin from factor to numeric with value = mean of bin range

ggplot(dat.binned, aes(bin, n)) +
  geom_bar(stat="identity", fill=hcl(240,100,30)) + 
  theme_bw() +
  scale_x_continuous(breaks=0:21)

另一个选择是在y aes中使用after_stat来检查绘制的值是否大于0，否则它将被替换为NA以确保它从直方图中删除。这样就可以在直方图中看到小值和零之间的差异，如下图所示（数据来自@eipi10）：

set.seed(4958)
dat = data.frame(value=c(rnorm(5000, 10, 1), rep(15:20,1:6)))

library(ggplot2)
ggplot(dat, aes(x = value,
                y = ifelse(after_stat(count) > 0, after_stat(count), NA))) +
  geom_histogram(binwidth=0.5, color="black", fill="grey") + 
  theme_bw() +
  scale_x_continuous(limits=c(5,25), breaks=5:25)

创建于2023年2月15日，使用reprex v2.0.2
如您所见，较小值与0之间存在差异。