"R语言绘图速查手册v0.1beta"
这本手册是由俞丽佳编写的，主要关注R语言中的图形绘制，特别强调了使用`ggplot2`包进行数据可视化的方法。手册覆盖了多种图形类型，包括但不限于：
1. **散点图**：介绍了`graphics`包中的`points()`函数以及`ggplot2`包中的`geom_point()`函数，用于创建基本的散点图，便于观察数据点之间的关系。
2. **折线图**：讲解了`graphics`包中的`lines()`函数和`ggplot2`包中的`geom_line()`函数，适用于展示连续变量随时间或分类变量变化的趋势。
3. **条形图**：涵盖了`graphics`包的`barplot()`函数，包括堆栈式、依次排列的条形图，以及`ggplot2`包的`geom_bar()`函数，可用于比较不同类别间的数量差异。
4. **数据格式转换**：在制作条形图时，手册提到了如何调整数据格式以适应`ggplot2`的堆栈式、依次排列和比例式条形图。
5. **面积图**：讨论了`graphics`包的`polygon()`函数以及`ggplot2`包的`geom_area()`函数，用于显示变量的累积部分。
6. **密度估计图**：介绍了使用`graphics`包画密度图的基本方法，以及`ggplot2`包中的`geom_density()`函数，帮助理解数据分布的形状。
7. **频率图像**：通过`graphics`包和`ggplot2`的`geom_freqpoly()`函数展示了频率分布的图形，对于理解离散数据的频率分布非常有用。
8. **直方图**：解释了`graphics`包的`hist()`函数和`ggplot2`包的`geom_histogram()`函数，用于展现数据的频数分布。
9. **箱线图**：包含了`graphics`包的`boxplot()`函数和`ggplot2`包的`geom_boxplot()`，以及如何使用`stat_boxplot()`添加误差线，以表示数据的五数概括和异常值。
10. **提琴图**：提到了`vioplot`包的`vioplot()`和`ggplot2`的`geom_violin()`，结合了箱线图与密度图，显示了数据的分布。此外，还讨论了如何在提琴图中添加箱线图和均值及标准差信息。
11. **Cleveland点图**：介绍了`graphics`包的`dotchart()`和`ggplot2`包的`geom_dotplot()`，这是一种以点的大小和位置来表示数据的可视化方式。
12. **热图**：涵盖了`graphics`包的`heatmap()`函数和`ggplot2`包的`geom_tile()`，用于显示矩阵数据或相关性矩阵的视觉表示。
手册旨在为R用户提供一个快速查阅的参考，帮助他们在数据可视化过程中更有效地选择和使用绘图工具。无论是初级用户还是有经验的R程序员，都能从中受益，提升数据可视化的能力。
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