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R软件介绍(4)：R统计作图金林中南财经政法大学统计系jinlin82@2017年11月4日Outline1简介2高级绘图命令3低级绘图函数4图形参数5网格作图6图形管理简介1简介简介2高级绘图命令3低级绘图函数4图形参数5网格作图6图形管理例子1尝试以下代码: 1demo(graphics) 2demo(persp)3library(lattice) 4demo(lattice)命令种类1高级绘图命令在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴，标签，标题等等2低级绘图命令在一个已经存在的图上加上更多的图形元素，如额外的点，线和标签3图形参数图形参数可以被修改从而定制图形环境4网格作图命令使用grid和lattice进行面板作图5图形设备管理命令通过设备管理命令来保存R图形高级绘图命令1简介2高级绘图命令plot函数hist函数pairs函数coplot函数其他常见高级函数3低级绘图函数4图形参数5网格作图plot函数使用方法1是R里面最常用的一个图形函数2是一个泛型函数：产生的图形依赖于第一个参数的类型或者类3使用方法1plot(x):以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图2plot(x,y):x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图3plot(y x):x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图4plot(DF):矩阵散点图参数作用add=F如果是TRUE，叠加图形到前一个图上（如果有的话）axes=T如果是FALSE，不绘制轴与边框type="p"指定图形的类型，"p":点，"l":线，"b":点连线，"o":同上，但是线在点上xlim=,ylim=指定轴的上下限，例如xlim=c(1,10)xlab=,ylab=坐标轴的标签，必须是字符型值main=,sub=指定主标题和副标题，必须是字符型值1plot(1:10)2a<-1:103b<-11:204plot(a,b)5plot(b~a)6A<-matrix(1:20,nrow=10)7plot(A)8plot(1:10,type="l")9plot(b~a,type="o",xlim=c(0,12),ylim=c(0,22),10xlab="x轴",ylab="y轴")11setwd("C:/Works/Teaching/2015年2月--统计系软件培训/report/lecture4/") 12GDPdata<-read.csv(file="../../data/GDP.csv")13str(GDPdata)#查看GDPdata的结构14plot(GDPdata[,c("GDP","Labor","Kapital","Technology")])hist函数1x的频率直方图2例子1#Make some sample dat2x<-rnorm(100)3#Calculate and plot the two histograms4hcum<-h<-hist(x,plot=FALSE)5hcum$counts<-cumsum(hcum$counts)6plot(hcum,main="")7plot(h,add=T,col="grey")8#Plot the density and cumulative density9d<-density(x)10lines(x=d$x,y=d$y*length(x)*diff(h$breaks)[1],lwd=1,col="red")11lines(x=d$x,y=cumsum(d$y)/max(cumsum(d$y))*length(x),lwd=1,col="blue")hist 例子图形F r e q u e n c y020*********pairs函数1作多个变量的散点图矩阵.2参数为数据框对象.3效果与plot函数使用数据框参数效果相同1pairs(GDPdata[,c("GDPRealRate","Labor","KR","Technology","CPI")]) 2plot(GDPdata[,c("GDPRealRate","Labor","KR","Technology","CPI")]) 3dev.off()pairs函数：panel参数1默认散点图矩阵存在的问题：空间比较浪费，没有揭示更多内容1矩阵图中上三角和下三角的内容雷同2矩阵对角线只有变量的名称2解决方法：使用panel参数:1panel定义每个矩阵元素图中的图形，默认为散点图2lower.panel定义下三角矩阵的图形，默认为散点图3upper.panel定义上三角矩阵的图形，默认为散点图4diag.panel定义对角线的图形，默认为不绘制图形3上面几个panel参数应设置为作图函数，可以为已有的作图函数，也可以自己定义。
数据分析与机器学习工具介绍：R和MATLAB数据分析和机器学习是当今科技领域中非常重要的技能。
在这个信息爆炸的时代，能够从海量数据中提取有用的信息，对于决策制定、业务优化以及新产品服务的开发非常重要。
而在数据分析和机器学习的领域中，R和MATLAB是两个非常受欢迎的工具。
本文将详细介绍这两个工具的功能和使用步骤。
一、R的介绍R是一个免费且开放源代码的统计分析和数据可视化工具。
它具有强大的数据处理和分析能力，在学术界和工业界都非常受欢迎。
下面是R的一些主要功能：1. 数据导入和处理：R可以从多种数据源导入数据，如CSV、Excel、数据库等，然后进行数据的清洗和转换。
2. 统计分析：R提供了丰富的统计分析函数和算法，可以进行描述性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析等等。
3. 数据可视化：R具有优秀的绘图能力，可以生成各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图等，使数据更直观易懂。
4. 机器学习：R也提供了强大的机器学习功能，包括分类、聚类、回归等算法，可以帮助用户构建预测模型。
二、R的使用步骤接下来，我将介绍R的使用步骤，以帮助初学者更好地上手。
1. 安装R：首先，你需要从R官方网站下载并安装R。
根据自己的操作系统选择相应的安装包，然后按照提示进行安装。
2. 学习基本语法：R有自己独特的编程语法，需要花一些时间来学习。
可以通过在线教程、参考书籍或者观看视频来学习基本语法。
3. 导入数据：使用R可以从多种格式的文件导入数据。
例如，使用read.csv()函数可以导入CSV格式的数据，使用read.xlsx()函数可以导入Excel格式的数据。
4. 数据处理：在数据分析过程中，往往需要对数据进行清洗和转换。
R提供了各种函数和技巧来处理数据，如删除缺失值、重复值和异常值，合并、切片和重塑数据等。
5. 统计分析：R拥有丰富的统计分析函数和包，可以进行各种分析，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
通过调用相应的函数并提供相应的参数，即可进行相应的统计分析。
R软件基本操作范文R是一种被广泛应用于数据分析和统计建模的开源编程语言和环境。
它提供了丰富的函数库和工具，使得用户能够更轻松地处理和分析数据。
下面是R软件的一些基本操作。
2.R命令行界面：启动R软件后，可以看到R命令行界面，用户可以在命令行中输入R代码进行操作。
3.R代码和注释：R代码以符号“>”开头，例如输入"+"符号进行加法运算，可以输入："5+3"。
而注释以符号"#"开头，可以用来解释代码的用途。
4.基本数学运算：R可以用来进行基本的数学运算，例如加法、减法、乘法和除法。
例如，输入代码："5+3"，R将返回结果85. 数据类型：R支持多种数据类型，包括数值、字符、逻辑和因子等。
可以使用函数typeof(来查看数据的类型。
6.变量和赋值：在R中，可以创建变量来存储数据，并使用赋值运算符“<-”或“=”将值赋给变量。
例如，输入代码："x<-5"，将创建一个名为x的变量，并将值5赋给它。
7.向量：R中的向量是一组具有相同数据类型的对象。
可以使用c(函数创建向量，并使用索引来访问和修改向量的元素。
例如，输入代码："x<-c(1,2,3,4,5)"，将创建一个名为x的向量，并将1、2、3、4、5赋给它。
8. 矩阵：R中的矩阵是一个二维的数据结构，其中的元素具有相同的数据类型。
可以使用matrix(函数创建矩阵，并使用索引来访问和修改矩阵的元素。
9. 数据框：R中的数据框是一种用于存储和操作结构化数据的对象。
可以使用data.frame(函数创建数据框，并使用$符号来访问和修改数据框的列。
10. 列表：R中的列表是一种可以包含不同类型对象的容器。
可以使用list(函数创建列表，并使用$符号来访问和修改列表的元素。
11. 条件语句：R中的条件语句用于根据给定的条件执行不同的操作。
