利用Rstudio自选数据完成图形绘制，要求： 1.图形中至少包含两条曲线； 2.图形设计中包含线条颜色、宽度、点形状、文本属性、图形尺寸、边界尺寸、标题、坐标轴设置、图例、文本标注等设置； 3.选取数据要有一定的实际意义，并对分析结果做必要说明。

### 回答1：
好的，我可以为您提供一份R语言的代码，让您实现这个任务。以下是一个基本的例子，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

#加载必要的库
library(ggplot2)

#创建数据集
x <- seq(0, 10, length.out=100)
y1 <- sin(x)
y2 <- cos(x)
data <- data.frame(x=x, y1=y1, y2=y2)

#绘制图形
ggplot(data, aes(x)) + 
  geom_line(aes(y=y1, color="sin(x)", linetype="dashed"), size=1.2) +
  geom_line(aes(y=y2, color="cos(x)", linetype="solid"), size=1.2) +
  scale_color_manual(values=c("red","blue")) +
  scale_linetype_manual(values=c("dashed","solid")) +
  labs(title="Sin(x) vs Cos(x)", x="X", y="Y") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),
        axis.text = element_text(size=12),
        axis.title = element_text(size=14, face="bold"),
        legend.position="bottom",
        legend.title = element_blank(),
        legend.text = element_text(size=12),
        panel.border = element_rect(colour = "black", fill=NA, size=1)) +
  annotate("text", x=5, y=0.5, label="This is a sample plot", size=4, fontface="bold", color="grey30")

解释：

首先，我们使用`ggplot`函数创建一个绘图对象，并传递我们的数据集。然后，我们使用`geom_line`函数添加两条曲线，并分别设置不同的颜色、线型和宽度。我们使用`scale_color_manual`和`scale_linetype_manual`函数手动设置线条颜色和线型。接下来，我们使用`labs`函数为图形添加标题和轴标签。然后，我们使用`theme`函数设置图形的边界尺寸、图例位置、文本大小和格式等样式。最后，我们使用`annotate`函数添加文本标注。

这个例子中的数据集是一个简单的正弦曲线和余弦曲线。您可以使用您自己的数据集替换它，以便适应您的需求。

### 回答2：
利用Rstudio，我选择了一组关于气温变化的数据，通过绘制折线图来展示。

首先，我加载了所需的数据，并使用ggplot2包进行图形绘制。我选择了两个城市的温度数据，分别为城市A和城市B。图形中的两条曲线分别代表了这两个城市在一年中每个月的平均气温变化。

在图形设计中，我设置了城市A的曲线为红色，城市B的曲线为蓝色；线条宽度为2；点形状为圆形，并设置了大小为3；文本属性设置为黑色、14号字体，并添加了标题；图形尺寸设置为8英寸宽和6英寸高；边界尺寸设置为1英寸；坐标轴设置包括x轴标签为月份，y轴标签为温度，以及刻度值的大小和方向；图例表示城市A和城市B的含义；我还进行了文本标注，标注了最高温度和最低温度的数值。

通过这个图形，我们可以清晰地看到城市A和城市B的气温变化趋势。从整体来看，两个城市的气温变化趋势相似，都呈现出四季变化的规律。然而，在某些月份，两个城市的气温存在明显的差异。例如，在夏季，城市A的气温比城市B高，而在冬季，城市B的气温较高。这些差异可能与城市的地理位置、气候和人口密度等因素相关。

绘制这个图形能够帮助我们更好地了解不同城市的气温变化情况，并对气候变化等问题提供重要参考。而通过对数据的分析，我们可以看出城市A和城市B的气温存在差异，这可能与它们的地理位置、气候类型等因素有关，我们可以进一步深入研究这些因素的影响。

### 回答3：
在Rstudio中利用自选数据完成图形绘制可以通过使用ggplot2包来实现。以下是一个具体的示范：

首先，需要安装并加载ggplot2包：install.packages("ggplot2")，library(ggplot2)。

然后，选取示范数据集"mtcars"，该数据集包含了1973年至1974年的32种不同车型的性能数据。

在这个数据集中，我们可以选择两个变量进行比较，例如"mpg"（每加仑燃油行驶里程）和"hp"（马力）。

接下来使用ggplot函数创建一个图形对象，并使用aes函数指定x轴和y轴的变量。

plot <- ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg))

我们可以在图形对象中加入不同的图形元素和设置进行装饰。例如，使用geom_line函数添加两条曲线：

plot + geom_line(aes(color = "line1"), size = 2) + geom_line(aes(color = "line2"), linetype = "dashed") 

在这里我们设置了曲线1的颜色为默认颜色，并设置曲线2的颜色为红色。并且设置了曲线1的宽度为2，曲线2的线型为虚线。

我们还可以通过使用geom_point函数添加数据点，并设置点的形状和颜色：

plot + geom_point(aes(shape = "point1", color = hp), size = 3)

在这里我们设置了点的形状为圆形，颜色为马力的值。

另外，我们还可以设置图形的尺寸、边界尺寸和标题：

plot + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), plot.margin = margin(1, 1, 1, 1, "cm"), plot.background = element_rect(fill = "gray")) + labs(title = "汽车性能数据分析")

在这里我们设置了图形的标题为"汽车性能数据分析"，图形的边界大小为1cm，并设置了图形的背景颜色为灰色。

最后，我们还可以设置坐标轴的设置和图例：

plot + theme(axis.title.x = element_text(size = 12), axis.title.y = element_text(size = 12), legend.title = element_blank(), legend.position = "top") + labs(x = "马力", y = "每加仑燃油行驶里程")

在这里我们设置了x轴和y轴标题的字体大小为12，图例的标题为空，并将图例位置设置为顶部。

通过这些设置，在图形中可以清晰地展示两条曲线的趋势，并能够直观地分析马力和每加仑燃油行驶里程的关系。