R语言入门：绘图、编程与常用包概览

本篇文章是关于R语言的基础教程，着重介绍了R语言在绘图与编程方面的常用程序包及其特点。首先，作者概述了R语言的基本概念，它是建立在S统计绘图语言基础上的一种开源软件，具有丰富的统计资源和广泛的领域支持，包括生态学、系统发育分析、生物信息学等。R语言的特点包括跨平台性、命令行驱动、丰富的扩展性以及强大的帮助系统，使得它成为数据分析的理想工具。 文章详细地列举了一些重要的R程序包，如ade4用于生态学数据分析中的欧几里得方法，adephylo用于系统进化数据挖掘和比较方法，ape专注于系统发育与进化分析，apTreeshape则提供进化树分析的功能。此外，还提到了boot用于Bootstrap检验，cluster进行聚类分析，ecodist进行生态学数据的异质性分析，FD进行功能多样性分析，以及geiger用于物种形成速率和进化分析。 选择R的原因在于其丰富的资源库、良好的扩展性（便于编写函数和创建自定义程序包）、详尽的帮助文档以及作为GNU软件的开源特性。与其他统计软件如SAS（速度快但扩展性较差且价格高昂）、SPSS（用户界面友好但编程复杂）和Splus（兼容R但昂贵）相比，R在灵活性和学习成本上更具优势。 然而，R语言也存在一些不足，比如用户需要熟悉命令行操作，可能会占用较多内存，对于大规模数据处理可能不太高效，而且相比于图形化界面，运行速度相对较慢。尽管如此，由于其强大的功能和高效的工作流程，R语言在数据科学和统计分析领域仍然受到广泛欢迎。 本文通过介绍R语言的背景、特点、常用包以及与其他软件的对比，为初学者提供了全面理解R语言环境和如何开始使用的框架。无论是数据处理、绘图还是编程，R都为研究人员提供了强大的工具。