R语言是一种强大的统计分析和图形展示工具，尤其适合初学者入门。《绘图函数-iso20860-1-2008第1版中文》详细介绍了R语言中的各种绘图函数，这些函数广泛应用于数据可视化和探索。以下是一些核心绘图函数及其用途：
1. `plot(x)`：这是R的基本绘图函数，它根据`x`的元素值绘制纵坐标，横坐标为元素的顺序，常用于简单数据的展示。
2. `plot(x, y)`：该函数用于创建二维散点图，其中`x`和`y`分别代表两个变量的值。
3. `sunflowerplot(x, y)`：这种绘图方法将数据点视为花朵，花瓣数量对应点的数量，用于展示相似坐标的点集。
4. `pie(x)`：饼图用于显示各个部分占整体的比例，适用于显示分类数据的相对大小。
5. `boxplot(x)`：盒形图（箱线图）用来展示数据分布的集中趋势和离群值，便于识别异常值。
6. `stripchart(x)`：对于较小样本，可以代替盒形图，将数据点沿着一条线段排列。
7. `coplot(x~y | z)`：按`z`的水平分割，对每组数据绘制`x`和`y`的二元图，适合多变量关系的展示。
8. `interaction.plot(f1, f2, y)`：当`f1`和`f2`为因子时，根据它们的不同取值绘制`y`的平均值曲线，可以调整统计量。
9. `matplot(x, y)`：矩阵形式的二元图，适用于显示多对变量之间的关系。
10. `dotchart(x)`：对数据框`x`进行Cleveland点图绘制，适用于逐行逐列累计的数据展示。
11. `fourfoldplot(x)`：针对2x2列联表，使用四个四分之一圆来呈现数据分布。
12. `assocplot(x)`：Cohen-Friendly图，展示二维列联表中行和列变量的关联强度。
13. `mosaicplot(x)`：通过马赛克图展示列联表的对数线性回归残差。
14. `pairs(x)`：绘制数据框或矩阵中各变量之间的散点图，适用于多变量关联性分析。
15. `plot.ts(x)` 和 `ts.plot(x)`：处理时间序列数据，显示其随时间的变化趋势。
16. `hist(x)` 和 `barplot(x)`：分别绘制频率直方图和条形图，展示数据的分布情况。
17. `qqnorm(x)` 和 `qqplot(x, y)`：正态概率图，用于检验数据是否符合正态分布。
18. `contour(x, y, z)` 和 `filled.contour(x, y, z)`：等高线图，用于描绘二维区域内的值变化。
19. `image(x, y, z)`：用色彩映射表示三维数据。
20. `persp(x, y, z)`：透视图，展现三维数据的空间分布。
21. `stars(x)`：用星形和线段表示矩阵或数据框中的数据。
22. `symbols(x, y, ...)`：绘制各种符号，如圆形、正方形等，根据坐标和额外参数定义。
23. `termplot(mod.obj)`：展示回归模型的效应图，用于理解模型变量的影响。
以上这些函数展示了R语言丰富的图形能力，无论是基础数据可视化还是复杂数据分析，都能找到相应的绘图工具。掌握这些函数，可以帮助R初学者更好地理解和解读数据，进而做出有力的数据驱动决策。
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