R语言数据统计学展示图形化的代码，举例：一个自变量y，因变量x包括多个不同变量，包括二分类、多分类和连续型变量，希望图形化可视化预览数据框中每个变量的分布情况。

在R语言中，你可以使用`tidyverse`套件（包括`dplyr`和`ggplot2`）来处理和可视化这种多元的数据分布。这里是一个示例，首先你需要将数据框按照变量拆分为多个长表，然后分别进行可视化：

library(tidyverse)  # 加载必要的包

# 假设你的数据框叫my_data，包含列x1（二分类），x2（多分类），x3（连续型）
my_data %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("x"), names_to = "variable", values_to = "value")  %>%  # 拆分数据
  ggplot(aes(x = value, fill = variable)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, position = "identity", alpha = 0.7) +  # 绘制分布图
  facet_wrap(~variable, scales = "free") +  # 划分子图，每列代表一个变量
  labs(title = "各变量值分布", x = "值", y = "频数") +  # 图形标题和轴标签
  theme_minimal()  # 简洁主题

这段代码会生成三个子图，每个子图对应一个变量，展示了该变量值的分布情况。