R语言入门：在图形上添加元素与数据分析

"这篇文章主要介绍了如何在R语言中对图形进行进一步处理，即在原有的图形上添加元素，以及R语言的基础知识，包括R语言的起源、特点、下载安装过程和程序包的使用。" 在R语言中，数据分析和可视化是非常重要的部分。在【标题】中提到的"在原有图形上添加元素"，这是对已有图形的进一步定制，以增强其可读性和解释性。例如，描述中展示了如何生成一个直方图并在此基础上添加正态分布曲线。首先，使用`rnorm(100)`生成100个服从标准正态分布的随机数，然后用`hist(x,freq=F)`创建一个频率为0的直方图（即概率密度图）。接着，通过`curve(dnorm(x),add=T)`将正态分布曲线添加到直方图上，`add=T`表示在现有图形上添加而非重画。此外，为了更好地调整图形的显示，可以先不画图得到直方图的细节（`hist(x, plot=F)`），然后通过`ylim <- range(0, h$density, dnorm(0))`设定纵轴的取值范围，最后再绘制直方图并添加红色的正态分布曲线。 【标签】"R程序"表明本文聚焦于R语言的使用。R语言起源于S语言，由Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks在贝尔实验室开发，后来由Robert Gentleman和Ross Ihaka在1995年开发了开源版本R。R语言以其开源、跨平台和强大的统计分析能力而受到广泛应用。用户可以在多种操作系统上安装R，如Windows、MacOS和各种Linux系统。R的安装通常从CRAN（Comprehensive R Archive Network）获取，下载安装程序后，按照提示进行安装。 R语言的核心是一系列命令，用户可以通过编写函数和脚本来进行批量处理。它拥有丰富的软件包生态系统，这些包提供了额外的功能，如`base`包包含R的基本功能，`stats`包提供统计学函数，`nlme`用于线性及非线性混合效应模型，`Graphics`包支持基本绘图，`lattice`和`ggplot2`提供更高级的图形绘制，而`ape`、`apTreeshape`则用于系统发育和进化分析，`seqinr`针对DNA序列分析，`ade4`则用于生态学数据的分析等。 R语言是一种强大的工具，尤其在数据分析和可视化方面。通过掌握如何在图形上添加元素，以及了解R的基本知识和程序包的使用，用户能够更有效地进行数据分析并创建出具有专业水准的图表。