R语言初步统计绘图与编程

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。

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

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

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

在控制台中键入如下命令2 + 2 a

黑白风格的 R 语言首页图，第一眼看着就挺干净的。R 其实不光是门语言，还是一整套搞统计和画图的软件工具，挺适合你表格、做的时候用。嗯，说白了，R 就像个数据界的 Photoshop，手里有数据，就能玩出不少花样。

如果你在学习 R 语言，并且对统计绘图和编程感兴趣，这个资源挺适合你的。是练习 8，通过实际操作，能帮你掌握如何在 R 中绘制图形并进行回归。比如你可以通过代码，如plot(impurity~rate)，画出散点图并加上回归线。这个练习不仅能让你深入了解 R 的绘图功能，还能你更好地理解数据的流程和回归的实际应用。如果你对回归、统计建模或者数据可视化有兴趣，这个教程应该能给你不少启发。你可以参考一些其他相关资源，像是R 语言绘图教程详解或者应用回归与 R 语言统计建模的实用指南，进一步加深理解。

R语言凭借其丰富的资源和强大的功能，成为数据分析领域的热门选择。 资源丰富: 涵盖各行各业数据分析方法，满足多样化需求。扩展性强: 轻松编写函数和程序包，实现个性化分析。跨平台: 可在不同操作系统运行，方便灵活。数据分析: 胜任复杂数据分析任务，提供可靠结果。精美图形: 绘制高质量图形，直观展示数据。帮助系统: 每个函数提供详细帮助文档和示例，易于学习和使用。开源: 软件和程序包源代码公开，透明且可定制。

绘制0到2之间的50个随机数，分别命名为x和y。