R语言：不用ggplot2请使用R内置数据集iris计算花瓣长度的相对频数折线图，要求写出频数分布表详细的分析计算过程。(频数分布区间数为6)

在R语言中，我们可以使用内置的`hist()`函数来创建花瓣长度的频数折线图，同时使用`cut()`函数将数值范围划分为6个等宽的区间。下面是详细的步骤：

1. 首先，加载必要的库和数据集。虽然我们通常会使用`ggplot2`做图形，但是这里我们将直接操作基础数据。

library(stats)  # 包含iris数据集
data(iris)

2. 然后，选择我们需要分析的变量，这里是花瓣长度（Petal.Length），并将其转换为等宽度的分组。

# 将花瓣长度分成6个区间
bin_width <- diff(range(iris$Petal.Length)) / 6
bins <- seq(min(iris$Petal.Length), max(iris$Petal.Length), by = bin_width)

# 划分区间，并计算每个区间的频数
petal_length_distribution <- cut(iris$Petal.Length, breaks = bins, labels = FALSE)
freq_table <- table(petal_length_distribution)

3. 接下来，绘制频数分布折线图。由于R的`hist()`函数本身不支持直接生成频率折线图，我们将需要手动处理一些额外的工作。

# 创建一个直方图
histogram <- hist(freq_table, plot = FALSE)

# 计算累积频率
cum_freq <- cumsum(histogram$counts) / sum(histogram$counts)

# 创建x轴索引
x_axis <- seq_along(histogram$breaks) - 0.5

# 绘制折线图
bar_plot <- data.frame(x = x_axis, y = cum_freq)
plot(bar_plot$x, bar_plot$y, type = "l", xlab = "Petal Length Interval", ylab = "Cumulative Frequency", main = "Petal Length Distribution")
lines(x_axis, freq_table, col = "red")  # 添加原始频数点

4. 最后，我们会得到一个展示花瓣长度频数分布的折线图，红色点表示每个区间的原始频数，折线则显示了累计频率的变化。