R语言教程：函数调用与绘图解析

"R函数调用及其选项-R语言教程初步——绘图与编程" R语言是一种强大的统计计算和图形生成工具，起源于S语言，由Robert Gentleman和Ross Ihaka开发。R不仅是一个语言，也是一个软件环境，允许用户进行数据处理、统计分析以及创建高质量的图形。它具有丰富的统计资源，覆盖了众多学科领域，并且支持跨平台操作，可以在Windows、MacOS和各种Linux/UNIX系统中运行。 R语言的特点包括： 1. 丰富的统计资源：R拥有众多的程序包，覆盖了统计学、社会科学、经济学等多个领域，提供了广泛的分析方法。 2. 良好的扩展性：用户可以方便地编写自定义函数和程序包，拓展其功能。 3. 命令行驱动：R通过命令行即时解释执行，输入命令即可得到结果，同时也支持交互式工作环境。 4. 完备的帮助系统：每个函数都有详细帮助文档，包含实例，便于学习和使用。 5. 开源免费：R是GNU项目的一部分，其源代码公开，无需支付任何费用。 在R中，函数调用的基本形式是`函数名(参数列表)`。例如，`plot()`用于绘制图形，`lm()`用于执行线性回归分析。用户可以通过修改函数调用中的参数来定制函数的行为，比如调整图形的颜色、大小、字体等属性，以达到所需的效果。在描述提到的箱线图例子中，通过修改默认属性，可以使得箱线图更具可读性和美观性。 R与其他统计软件（如SAS、SPSS和Splus）相比，各有优缺点。R虽然需要用户熟悉命令行操作，对于大型数据集可能内存消耗较大且运行速度相对较慢，但其灵活性、可扩展性和免费性质使其成为许多数据科学家和统计学家的首选工具。 学习R语言，通常涉及以下几个方面： 1. R简介：理解R的基本概念、安装与启动、R的工作环境等。 2. 函数与对象：了解R中的基本数据类型，如何创建、修改和操作对象，以及函数的定义和使用。 3. 脚本编程：学习如何编写和运行R脚本，进行批量处理和自动化分析。 4. R绘图：掌握R的图形系统，包括基础绘图函数和高级绘图包，如ggplot2，用于创建专业级别的统计图形。 5. 编写函数：学习如何自定义函数，提高代码复用性和效率。 6. 数据保存：了解如何导入和导出数据，支持多种数据格式如CSV、Excel和数据库等。 在实际应用中，R的灵活性和社区支持使得它能够处理各种复杂的数据分析任务，无论是简单的统计描述还是复杂的预测模型，甚至是机器学习和深度学习算法。通过熟练掌握R函数调用及其选项，用户可以更高效地完成数据分析和可视化工作。