"这篇文章主要介绍了R语言的基本操作,特别是如何使用`stars`函数进行画图。作者提到了`mtcars`数据集,并展示了如何利用这个数据集生成星星图。此外,文章还概述了R语言的一些关键特性,如其开放源代码、统计分析能力、跨平台支持、丰富的图形功能以及可扩展性。文章提到了一些R语言的学习资源,包括相关书籍和考核方式,强调了R语言在统计分析和生物信息学中的应用。"
在R语言中,`stars`函数通常用于绘制带有键(key)的二维图形,例如点图或散点图。在给定的代码段中,`stars(mtcars[, 1:7], key.loc = c(14, 1.5), main = "Motor Trend Cars : full stars()", flip.labels=FALSE)`这一行,`mtcars`是一个内置的数据集,包含了32辆汽车的11个性能指标。这里选取了前7个变量(数量型变量)进行绘图。`key.loc`参数设置键的位置,`c(14, 1.5)`代表键在图的右下角。`main`参数定义了图形的标题,而`flip.labels`设为`FALSE`表示不翻转标签。
R语言是一个广泛应用于统计分析、图形绘制和机器学习的编程环境。它具有以下特点:
1. 开放源代码:R遵循GPL(GNU通用公共许可证),任何人都可以自由地使用、修改和分发。
2. 统计编程环境:R提供了丰富的统计分析函数,涵盖了描述性统计、推断性统计、预测模型等多种方法。
3. 语言与软件:R是一种语言,同时也是一款软件,它结合了统计计算和图形制作。
4. 跨平台:R可在UNIX、Windows和Macintosh等操作系统上运行。
5. 强大的图形功能:R的绘图系统允许创建高质量、自定义的图形,`stars`函数是其中的一个例子。
6. 交互式分析:用户可以实时探索数据,执行各种计算和可视化。
7. 易于学习的语法:R的语言结构简洁,适合初学者。
8. 可扩展性:用户可以通过编写自己的函数扩展R的功能,或者使用已存在的R包,如Bioconductor,进行生物信息学分析。
为了学习R语言,可以参考提到的几本书籍,同时参加相关课程或社区活动,如R语言交流群,提升R语言技能。考核方式包括考勤、平时作业和期末开卷考试,这鼓励学生积极参与并实践R语言的使用。