R语言初步入门与统计绘图

在控制台中键入如下命令2 + 2 a

R 的函数真的是一个实用的工具，函数使用起来挺简洁的，适合进行各种统计和数据工作。你可以通过函数(输入数据，参数=)这种方式传入参数，如果没有指定参数，默认值也能自动帮你填充。比如mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)就能直接计算平均值，参数设置也灵活。对于线性回归，你可以用lm(y~x, data=test)快速建立模型。通过这样简洁高效的方式，R 能帮你迅速和数据。如果你经常需要做统计或绘图工作，这个功能会适合你哦！

CRAN 的 R 程序包资源，挺适合刚接触 R 语言的朋友。不光源码全，还有 Mac 和 Windows 的安装包，直接下载就能用。像vegan包，做生态的常用，官方就贴心地给了.tar.gz、.tgz、.zip这三种格式。嗯，Windows 用户注意下，.zip包别手动解压，R 里用install.packages()直接装就好。

脚本语言是一种依靠解释器来运行代码的计算机语言，语法简单，能用较少的代码实现复杂功能。虽然运行速度较慢，但开发效率挺高。像 Windows 批、PHP、Python 和 JavaScript 都属于脚本语言。今天，我想给你推荐一系列实用的 R 语言学习资源。是 R 语言在统计绘图和编程方面，简直是小伙伴们的好帮手！这些教程从基础到进阶，包含了统计绘图、编程实例、数据表等内容，能你迅速掌握 R 语言的精髓。比如，R 语言初步统计绘图与编程这篇教程，涵盖了如何制作统计图、如何数据，适合刚接触 R 语言的小白。如果你有兴趣深入学习，还可以参考更多相关的教程和资源，学习如何在 R 中实现多图排版、统计

绘制地图其实没那么复杂。maps包的map()和包的addBubbles()功能就挺实用的，尤其是在绘制区域数据时，能你轻松标注地点。使用map()方法，地图绘制的过程流畅，还能通过addBubbles()来增加气泡标注，表示特定数据的分布或重要性。这两个包的搭配挺好用，效果也不错。想深入了解不同绘图方式，不妨看看相关的教程或资料，都会给你多启发。如果你已经有一些 R 基础，想进一步掌握地图绘制技巧，推荐你参考一些相关链接，比如R 语言各类图形绘制函数、Echarts 地图绘制等，这些内容会对你提升技能有大。

外部数据的读取是 R 语言里你绕不开的一块，尤其是你刚上手做数据的时候。read.table()和read.csv()这俩函数，嗯，用得最多，基本上你天天都得打交道。txt、csv 都能整，格式也比较灵活，响应也快，代码也简单。最常见的是csv文件，像电商数据、实验记录这种，基本全是这个格式，直接用read.csv('data.csv')就行，默认以逗号分隔。txt 格式就换成read.table()，自己设个sep参数，比如制表符用sep='\t'。如果你碰上的是 Excel、SPSS、SAS 这些比较“非主流”的格式，别慌，R 社区里也有一堆包帮你搞定。像foreign包支持好几个老牌统计

一页多图的排版方式，在 R 语言里用par(mfrow=c(2,2))就能轻松搞定，挺适合做数据对比或者报告展示的。你只要设定好行列数，后面的图自动往格子里填，干净利落。 R 语言的par()函数支持多图排列，不用额外安装什么包，用起来省心。尤其是做探索性的时候，四图、六图一页的排法一目了然，效率也高。 图 26 那种布局，就是典型的mfrow玩法，设置par(mfrow=c(2,2))之后，连画四个图就行了，响应也快，代码也简单。适合画散点图、箱线图、密度图一起对比。 如果你还想了解更多 R 绘图的花样，像是ggplot2、layout()、甚至限制性样条啥的，可以看看下面这些链接，都是我平

函数操作的灵活性，是 R 语言最大的魅力之一。和拖拽界面比起来，R 编程更适合需要反复数据、建立模型的场景，步骤清晰，效率也高，尤其是做统计的你，会发现它真的挺顺手的。 R 语言的函数、对象这些基础概念，初看有点抽象，但一旦熟悉了，写起代码来就像搭积木一样自然。不像菜单操作那样繁琐，改动一点逻辑也不用重新来一遍。 举个例子，批量清洗问卷数据，用界面软件点半天，还是不如直接写几行ifelse和gsub来的爽。数据多的时候，响应也快，错误也好排查。 而且 R 有不少资源蛮实用的：R 语言数据攻略，讲得挺细；R 语言编程环境，适合新手搭建环境；还有像R Cookbook，常用的技巧基本都能翻到。 如

对象的类(class)在 R 语言里其实还挺有意思的，尤其是刚接触统计编程的时候。向量就是最基本的容器，像c(1, 2, 3)，你可以把它理解成一串排好队的数。因子(factor)就更像分类标签，用c("a", "b", "c")搞定，但背后其实是有等级和水平的。矩阵(matrix)嘛，就是二维表格，多数学运算都会用到，是你玩多元的时候。