R语言初学者指南：2.0版绘图函数详解

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。