R语言统计绘图与空间分析详解

"这篇文档是关于R语言在统计绘图和编程方面的介绍，特别是空间分析绘图的应用。文档作者为张金龙，日期为2010年6月3日。主要内容包括R语言的简介、函数与对象、脚本编程、R绘图、编写函数以及数据保存。此外，文档提到了R语言的发展历史，其源于S语言，由R项目用于统计计算，并具有丰富的统计资源、跨平台兼容性、命令行驱动以及免费开源等特点。同时，文档还比较了R与其他统计软件如SAS、SPSS和Splus的差异，并指出了R的一些缺点，如需要熟悉命令、占用内存大以及运行速度较慢等。" 在这篇文章中，R语言被介绍为一个强大的统计绘图和分析工具，不仅支持基本的数据处理，而且在统计绘图方面表现出色，尤其在空间分析领域。R语言的起源被追溯到20世纪70年代的S语言，后来由Gentleman和Ihaka开发成开源软件，提供了一个自由且高度可扩展的环境。用户可以通过R来编写自定义函数，创建各种统计模型，并能以命令行方式进行交互，这使得R在学术界和专业数据分析中广泛应用。 R语言的主要特点包括： 1. **丰富的统计资源**：R拥有大量的程序包，覆盖了统计学、社会科学、经济学等多个领域，提供了广泛的方法和工具。 2. **跨平台兼容**：R可以在Windows、MacOS和各种Linux/UNIX系统上运行，适应不同用户的操作环境。 3. **命令行驱动**：用户通过输入命令即时获取结果，虽然对命令熟悉度有一定要求，但提供了高效率的工作方式。 4. **良好的扩展性和帮助系统**：用户可以方便地编写函数和程序包，每个函数都有详细帮助文档和运行示例。 5. **开源免费**：作为GNU项目的一部分，R的源代码公开，用户可以自由使用和修改。 尽管如此，R语言也有一些不足之处，如： 1. **学习曲线较陡**：对于新手来说，需要记忆大量的命令。 2. **内存消耗**：R在内存中处理所有数据，不适合处理大规模数据集。 3. **运行速度**：相比编译型语言，R的运行速度相对较慢。 与其他统计软件比较，R在易用性、价格和可扩展性等方面各有优劣，适合那些需要强大统计分析和绘图功能，且愿意投入时间学习命令的用户。例如，与SAS相比，R的扩展性更强，但速度较慢；与SPSS相比，R的编程更为灵活，但界面不够直观；与Splus相比，两者兼容，但R是免费的。