现代统计图形：探索电子计算机算法手册中的散点图与可视化

"该资源主要介绍了R语言中统计图形的绘制方法，特别是使用`plot()`函数创建散点图的过程和相关参数。内容涉及图形的基本元素，如标题、坐标轴标签和图形纵横比，并提到了`plot.default()`函数的使用。同时，提到了R语言社区和自由软件的精神，以及作者采用Creative Commons许可的意图，鼓励知识的自由传播和使用。" 在R语言中，统计图形的绘制是数据分析和可视化的重要部分。`plot()`函数是一个非常基础且强大的工具，能够生成多种类型的图形，包括散点图、线图、直方图等。在标题提到的"九幅图"中，可能详细展示了九种不同类型的散点图或者图形配置，例如不同颜色、形状的点代表不同数据类别，或者是通过改变x轴和y轴的比例(asp)来优化图形的视觉效果。 `plot()`函数的基本调用形式为`plot(x, y)`，其中`x`和`y`是需要绘制的两个向量。如果`y`缺失，`plot()`函数会默认用`x`的元素位置作为`y`值进行绘制。`plot.default()`是`plot()`函数的一个具体实现，提供了更多的自定义选项，如： - `main`: 主标题，可以在图形生成后通过`title()`函数添加。 - `sub`: 副标题，同主标题一样，可以后期添加。 - `xlab` 和 `ylab`: 分别用于设置x轴和y轴的标题。 - `asp`: 图形的纵横比，用于调整图形的比例，使得图形更符合实际比例，例如在展示斜率时。 此外，`plot.default()`还支持其他参数，例如控制点的大小、颜色、形状，以及图例设置等，使得用户可以根据需求定制个性化的图形。 在现代统计图形领域，R语言因其丰富的图形库和高度可定制性而受到广泛欢迎。谢益辉的著作强调了知识的自由传播，采用了Creative Commons许可，允许读者在保留作者署名、非商业用途和相同许可条件下自由使用和分享内容。这一许可方式鼓励了学术交流和学习，同时也体现了R语言社区的开源精神。 最后，作者指出，虽然CC许可证允许自由传播，但他希望书稿在不断完善和更新的过程中，以链接分享为主，而不是以论坛附件的形式发布，以避免传播未经修订的版本，确保读者获取到最新、最准确的信息。