R语言入门：掌握绘图参数与程序包选择

在"绘图参数-数据分析R程序入门"一文中，主要介绍了R语言的基本概念和绘图参数设置在R编程中的重要性。R语言起源于二十世纪七十年代的贝尔实验室，由Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的S语言发展而来。S语言的成功催生了商业软件Splus，而R语言则是在1995年由新西兰Auckland大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka为开源社区创建，其特点包括开源、跨平台（支持Windows、MacOS和各种Linux/UNIX系统）以及强大的编程能力。 R语言的核心特性体现在其命令行操作和函数编写上，用户可以编写脚本进行批量处理。此外，R拥有庞大的生态系统，CRAN（Comprehensive R Archive Network）提供了丰富的软件包，如基础统计学、社会学、经济学等多个领域的工具，安装R通常通过CRAN下载并安装，如Windows版本的下载地址。RGui界面简洁明了，包括菜单栏、快捷按钮、控制台和命令行等组件。 在数据分析过程中，绘图参数如`font`、`lty`、`lwd`、`pch`等用于定制图形的字体、线条类型、线宽和点样式。`xlab`和`ylab`设置坐标轴标签，`xlim`和`ylim`则控制坐标轴的显示范围，这些都是图形生成的重要组成部分，使得结果更具可读性和专业性。 R程序包是R语言扩展功能的关键，它们是由一系列函数、数据、帮助文档和描述文件组成的集合。安装特定的程序包是为了获得额外的分析功能，例如`base-R`提供基础功能，`stats-R`侧重统计分析，`nlme`支持线性及非线性混合效应模型，`Graphics`和`lattice`负责图形绘制，而`ape`、`apTreeshape`和`seqinr`等则分别专注于系统发育分析、进化树分析和DNA序列分析等领域。`ade4`则是生态学数据分析的重要工具，体现了R语言的广泛适用性。 本文介绍了R语言的起源、特点、安装流程，以及在数据可视化和特定领域分析中如何利用绘图参数和程序包进行高效工作。无论是初学者还是专业人士，理解和掌握这些内容都是进行R编程和数据分析的基础。