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。