R语言统计绘图进阶：在图形上添加元素

"这篇资料主要介绍了如何在R语言中对统计图形进行进一步的编辑和增强，特别是如何在已有的图形上添加元素。通过具体的代码示例，展示了如何绘制直方图并叠加正态分布曲线，以及如何调整图形的显示范围。此外，资料还概述了R语言的基本特点和历史，强调了其在统计计算和绘图方面的广泛应用和优势，并与其他统计软件进行了对比。" 在R语言中，我们可以通过添加元素来丰富和定制统计图形。例如，`hist()` 函数用于创建直方图，`curve()` 函数则用于在现有图形上绘制曲线。在给定的描述中，首先生成了一组正态分布的随机数，然后使用`hist()` 函数以频率为概率绘制直方图。接着，通过`curve()`函数将正态分布函数`dnorm()`添加到直方图上，参数`add=T`表示在现有图上添加而不是新建一个图。为了使图形更清晰，还通过`hist()`函数的`plot=F`参数先不绘制图形，获取直方图的密度信息，然后设置合适的纵轴范围`ylim`，最后再次调用`hist()`绘制直方图并添加红色的正态分布曲线。 R语言是开源的统计分析和图形制作工具，起源于S语言，由R项目维护。它以其丰富的统计库、跨平台兼容性和强大的编程能力而受到广大用户的喜爱。R的特点包括广泛的数据分析功能，支持自定义函数和包的开发，以及全面的帮助文档。尽管R在某些方面可能不如其他商业软件（如SAS、SPSS和Splus）快速或直观，但其免费、开放源代码和强大的社区支持使其成为学术研究和数据分析的首选工具。 然而，R的使用门槛相对较高，需要用户熟悉命令行操作，且处理大数据时可能面临内存限制，运行速度相对较慢。尽管如此，对于需要深度定制和编程的统计分析任务，R的效率和灵活性往往超过依赖图形用户界面的工具。R语言是一个功能强大的统计绘图和编程环境，特别适合需要进行复杂数据分析和可视化的工作。