R语言入门：绘图与编程必备程序包教程

本教程是关于R语言的初步学习，重点介绍了如何在R环境中使用程序包以及其功能。首先，提到程序包在R中的重要性，所有外部函数都需要先通过`library()`函数导入，例如`library(vegan)`和`library(ade4)`，这一步是为了确保在后续操作中能够调用到所需的函数。 一、R语言简介 R语言起源于S统计绘图语言，由贝尔实验室的Rick Becker, John Chambers, 和 Allan Wilks 开发。S语言催生了商业软件Splus，它支持函数编写和模型构建，拥有良好的扩展性。然而，为了推广开源理念，Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 在1995年创建了R，它是基于S语言的开源版本，以其命令行驱动和强大的统计分析能力而闻名。 R语言的主要特点包括：丰富的统计资源，拥有2400多个涵盖不同领域的程序包；跨平台性，适用于Windows、MacOS、Linux和UNIX等多种操作系统；命令行操作方式，用户可以直接输入命令获取结果；以及强大的帮助系统，每个函数都提供统一格式的帮助文档和实例。 二、R语言的优势 选择R的原因在于其广泛的应用范围、良好的扩展性（便于编写函数和创建程序包）、完善的帮助系统以及作为GNU软件的免费性和源代码开放性。相比之下，R在速度和易用性上可能不如SAS或SPSS，但其命令式编程和对大数据处理的限制可以通过更高效的编程技巧来弥补。 三、R与其他统计软件的比较 R与商业软件如SAS和SPSS在速度、易用性和成本上有显著差异：SAS速度快但价格昂贵，且扩展性较弱；SPSS界面友好，但编程复杂。Splus则提供了与R兼容的环境，但同样价格不菲。 尽管存在一些缺点，如用户需要熟悉命令、内存消耗大和运行速度相对较慢，但R通过提高编程效率和处理大规模数据的能力，仍然被广泛用于数据分析和图形绘制。 四、R软件的实战应用 本教程将深入探讨R的基础，包括数据处理、绘图、脚本编程和函数编写等核心内容，还会介绍如何保存数据，以及如何有效利用R的图形功能。通过学习，读者将掌握R语言的基本操作和编程技巧，为进一步的数据分析和科学计算打下坚实的基础。最后，通过R软件首页链接（<http://www.>），用户可以进一步探索和下载最新的R资源和更新。