R语言编程基础:绘制pairs图及统计分析
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更新于2024-07-12
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"这篇文档主要介绍了R语言的基本操作,特别是画图功能,特别是在使用pairs函数绘制多变量散点图。文中以Anderson's Iris数据集为例,展示了如何利用R进行数据分析和可视化。此外,还提到了R语言的学习资源,包括相关的书籍和考核方式,以及R语言的特点和优势,如其开源、跨平台、丰富的统计功能和优秀的绘图能力。"
在R语言编程中,`pairs()`函数是一个非常实用的工具,用于绘制数据集的多变量散点图。在这个例子中,`data(iris)`加载了著名的Iris数据集,这个数据集包含了150个样本,每种鸢尾花(Setosa, Versicolour, Virginica)50个样本,共有5个变量:花萼长度(Sepal.Length)、花萼宽度(Sepal.Width)、花瓣长度(Petal.Length)、花瓣宽度(Petal.Width)和物种(Species)。`pairs(iris[1:4])`绘制了前四个数量变量之间的所有两两组合的散点图,`main`参数设置了图表的主标题,`pch`定义了点的形状,`bg`参数指定了不同物种的背景颜色。通过`[codes(iris$Species)]`,可以将物种的类别编码为对应的颜色。
R语言是一个强大的统计分析和图形展示工具,其特点包括:
1. 开源:遵循GPL协议,任何人都可以自由使用、修改和分发。
2. 语言和环境:R是一种统计编程语言,同时也是数据分析的集成环境。
3. 统计功能:内置了大量的统计函数,覆盖了从基础统计到高级统计模型的广泛应用。
4. 跨平台:可在UNIX、Windows和Macintosh操作系统上运行。
5. 强大的绘图功能:R提供了丰富的图形设备和图形参数,可以创建高质量的统计图表。
6. 交互式:支持用户进行动态的数据探索和分析。
7. 自带帮助系统:R的`?`和`help()`函数可以方便地获取函数和包的文档。
8. 扩展性:用户可以编写自己的函数,或者使用社区贡献的众多包(如Bioconductor)扩展其功能。
在学习R语言的过程中,可以参考提到的书籍,例如《R语言实战》、《多元数据分析及其R实现》、《统计建模与R软件》等,这些书籍涵盖了R语言的基础操作、统计分析方法和生物信息学应用等多个方面。同时,通过参与R语言社区,如R语言交流群,可以获取更多学习资源和支持。
对于课程考核,考勤、平时作业和期末上机考试相结合的方式有助于学生全面掌握R语言的知识和技能。R语言的易学性和实用性使其成为统计学和数据分析领域的首选工具,其不断发展和完善也意味着学习者总能找到新的应用场景和挑战。
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