R语言编程基础：绘制pairs图及统计分析

"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。