R语言空间分析绘图入门与资源概述

空间分析绘图是R语言在地理空间数据分析中的重要组成部分，本文档主要介绍了如何在R语言环境中进行统计绘图与编程的基本概念和实践。作者张金龙从R语言的概述、特点、为何选择R以及与其他统计软件如SAS、SPSS和Splus的比较出发，深入探讨了R在数据处理、绘图和编程方面的优势。 1. R语言简介：R是一个强大的统计计算和图形环境，起源于S语言，特别强调图形功能。R项目是由罗伯特·吉登斯和罗斯·伊哈卡在1995年基于S语言源代码创建的，它提供了丰富的统计资源和强大的可扩展性，支持多种操作系统，包括Windows、MacOS和各种Linux/UNIX系统。 2. R的功能特性： - **丰富的统计资源**：R拥有大量的包（如gstat），覆盖了众多领域，如基础统计、社会科学、经济学、生态学、空间分析等。 - **跨平台性**：使得R能够在不同的硬件平台上无缝工作。 - **命令行驱动**：R采用即时解释模式，用户可以直接输入命令获取结果，提供高效交互体验。 - **优点**：丰富的资源、良好的扩展性、详尽的帮助文档和开源特性使其在数据分析中占据优势。 3. R与其他软件比较： - **与SAS比较**：R的速度相对较慢，但资源丰富且免费；而SAS功能强大但价格昂贵且扩展性较差。 - **与SPSS比较**：R更适合编程，但界面不如SPSS直观；SPSS易学但编程复杂。 - **与Splus比较**：R与其兼容，且免费，但Splus有更复杂的图形界面和更高的价格。 4. 缺点： - **学习曲线陡峭**：R的命令行操作要求用户熟悉命令，有一定的学习成本。 - **内存限制**：R在内存中处理数据，不适合处理大规模数据。 - **运行速度**：虽然R的即时编译不如C语言快，但对于提高数据分析效率仍然显著。 5. R的实际应用：尽管存在这些挑战，R在空间分析绘图方面，通过gstat包等工具，可以实现诸如点分布、表面拟合、空间插值等功能，对于需要高级统计分析和图形展示的专业人士来说，R是一种不可或缺的工具。 这篇文章是为初次接触R语言或希望深入学习空间分析绘图的读者准备的指南，通过了解R的特性、比较以及实际操作，读者可以更好地掌握如何利用R进行有效的数据处理和可视化工作。