R語言常見命令.doc

1. 獲取幫助 help.start() 開啟幫助文檔 help(solve) 顯示某命令的幫助信息，或者 ?solve 對于由特殊字符指定的功能，這些參數(shù)必須用單引號或雙引號括起來，使之成為一個“字符串”,如 help() 與某個主題相關(guān)的例子通常可以用下面的命令得到 example(topic)2. 命令簡介 R對大小寫是敏感的；名稱不能以數(shù)字開始； 基本的命令由表達(dá)式或者賦值語句組成。如果一個表達(dá)式被作為一條命令給出，它將被求值、打印而表達(dá)式的值并不被保存。一個賦值語句同樣對表達(dá)式求值之后把表達(dá)式的值傳給一個變量，不過并不會自動的被打印出來； 命令由分號(;)來分隔，或者另起新行； 基本命令可以由花括號(f和g)合并為一組復(fù)合表達(dá)式； 注釋幾乎可以被放在任何地方，只要是以井號( # )開始，到行末結(jié)束； 如果一個命令在行莫仍沒有結(jié)束，R將會給出一個不同的提示符，默認(rèn)的是+。3. 命令文件的執(zhí)行和輸出轉(zhuǎn)向到文件如果命令存儲于一個外部文件中，比如工作目錄work中的commands.R，他們可以隨時在R的任務(wù)中被執(zhí)行source(commands.R)在Windows中Source也可以由File菜單執(zhí)行。函數(shù)sink，sink(record.lis)將把所有后續(xù)的輸出由終端轉(zhuǎn)向一個外部文件，record.lis。命令 sink() 將把信息重新恢復(fù)到終端上。4. 數(shù)據(jù)的保持與對象的清除R所創(chuàng)建、操作的實體是對象。對象可以是變量、數(shù)組、字符串、函數(shù)以及由這些元素組成的其它結(jié)構(gòu)；objects() 用來顯示目前存儲在R中的對象的名字。而當(dāng)前存儲的所有對象的組合被稱為workspace；清除對象可以使用rm命令：rm(x, y, z, ink, junk, temp, foo, bar)所有在一個R任務(wù)中被創(chuàng)建的對象都可以在文件中被永久保存，并在其它的R任務(wù)中被使用。在每個R任務(wù)結(jié)束時用戶都有機會保存當(dāng)前有效的所有對象。如果用戶這樣做的話，對象將被寫入當(dāng)前目錄一個名為.RData。當(dāng)R被再次啟動時R會從這個文件中再載入workspace。同時相關(guān)的命令記錄也被載入。所以，推薦大家在用R進(jìn)行不同的分析時分別使用不同的工作目錄。5. 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)值型(numeric）1,1.2,3.1415926復(fù)數(shù)型(complex)1+2i字符型(character)A/ “hello world!”邏輯型(logical)TRUE / FALSE6. 基本數(shù)據(jù)對象 向量(vector), 見下節(jié)矩陣(matrix)：更一般的說數(shù)組是向量在多維情況下的一般形式。事實上它們是可以被兩個或更多的指標(biāo)索引的向量，并且以特定的方式被打印出來。因子(factors)提供了一種處理分類數(shù)據(jù)的更簡介的方式。列表(list)：是向量的一種一般形式，并不需要保證其中的元素都是相同的類型，而且其中的元素經(jīng)常是向量和列表本身。數(shù)據(jù)框(data frame)：是一種與矩陣相似的結(jié)構(gòu)，其中的列可以是不同的數(shù)據(jù)類型?？梢园褦?shù)據(jù)框看作一種數(shù)據(jù)矩陣，它的每行是一個觀測單位，而且(可能)同時包含數(shù)值型和分類的變量。函數(shù)( function)：能夠在R的workspace中存儲的對象。我們可以通過函數(shù)來擴(kuò)展R的功能。二 簡單操作，數(shù)值與向量2.1 向量與賦值R對命名了的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行操作。最簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)字向量；如， x - c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) c()是創(chuàng)建函數(shù)，賦值運算符是assign(x, c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) 也可以寫成：c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) - x如果一個表達(dá)式被當(dāng)作一個完整的命令，它的值將被打印到終端但不被儲存。單獨輸入x則會將值打印出來。也可以打印倒數(shù)： 1/x y v s5 temp 13邏輯操作符包括, , =,完全相等=和不等于!=，與或非分別為&, |, !。在普通運算中，F(xiàn)ALSE當(dāng)做0而TRUE當(dāng)做1。2.5 缺失值NA(not available): 一般來講一個NA的任何操作都將返回NA。is.na(x)返回一個與x等長的邏輯向量，并且由相應(yīng)位置的元素是否是NA來決定這個邏輯向量相應(yīng)位置的元素是TRUE還是FALSE。 x=NA是一個與x具有相同長度而其所有元素都是NA的向量。NaN(Not a Number): 由數(shù)值運算產(chǎn)生，如0/0, Inf-Inf. is.na(x)對于NA和NaN值都返回TRUE，is.nan(x)只對NaN值返回TRUE。2.6 字符向量字符串在輸入時可以使用單引號()或雙以號(); 在打印時用雙引號(有時不用引號)。R使用與C語言風(fēng)格基本相同的轉(zhuǎn)義符, 所以輸入打印的也是, 輸入 打印引號, n: 換行, t: tab, b: 回格。字符向量可以通過函數(shù)c()連接；paste()可以接受任意個參數(shù)，并從它們中逐個取出字符并連成字符串，形成的字符串的個數(shù)與參數(shù)中最長字符串的長度相同。如果參數(shù)中包含數(shù)字的話，數(shù)字將被強制轉(zhuǎn)化為字符串。在默認(rèn)情況下，參數(shù)中的各字符串是被一個空格分隔的，不過通過參數(shù)sep=string 用戶可以把它更改為其他字符串，包括空字符串。例如： labs y (x+1)(!is.na(x) & x0 - z 表示創(chuàng)建一個對象z，其中的元素由向量x+1中與x中的非缺失值和正數(shù)對應(yīng)的向量組成。2. 正整數(shù)的向量 x6 是x的第六個元素 x1:10 選取了x的前10個元素(假設(shè)x的長度不小于10)。 c(x,y)rep(c(1,2,2,1), times=4) 產(chǎn)生了一個字符向量，長度為16，由x, y, y, x重復(fù)4次而組成。3. 負(fù)整數(shù)的向量 y fruit names(fruit) lunch xis.na(x) yy 0 - -yy y - abs(y)三 對象，模式和屬性3.1 固有屬性：模式和長度對象是R所進(jìn)行操作的實體，對象可以是向量、列表等，詳見1.6.對象的模式包括numeri，ccomplex，character，logical，list，function，expression等?？梢杂胢ode(object)查看。對象的長度是對象的另一固有屬性?？梢杂胠ength(object)查看。attribute(object)可以查看更深入的屬性。模式的轉(zhuǎn)換在允許的情況下(大多數(shù)情況都是允許的)，R可以完成各種模式的轉(zhuǎn)換。例如：d-as.character(z)，將數(shù)值向量z e e3 alpha attr(z,dim) - c(10,10) 另R將z作為一個10X10的矩陣看待。3.4 對象的類別對象的一個特別屬性，類別，被用來指定對象在R編程中的風(fēng)格。比如：如果對象類別data.frame則會以特定方式處理。unclass()可以去除對象的類別。summary()可以查看對象的基本信息（min, max, mean, etc.）四 有序因子和無序因子因子是一種向量對象，它給自己的組件指定了一個離散的分類（分組），它的組件由其他等長的向量組成。R提供了有序因子和無序因子。通俗點說，因子就是將對象的值分成不同的組（levels）。用函數(shù)factor()創(chuàng)建一個因子，levels按序排列(字母序或數(shù)值序)。例如province pf pf 打印出來1 四川 湖南 江蘇 四川 四川 四川 湖南 江蘇 湖南 江蘇Levels: 湖南 江蘇 四川函數(shù)levels()可以用來觀察因子中有多少不同的levels。假如我們擁有這些省份考生的分?jǐn)?shù)： score smeans smeans 湖南 江蘇 四川85.66667 91.00000 87.50000再例如，下面命令會給出各組的length tapply(score,pf,length)湖南 江蘇 四川 3 3 4函數(shù)ordered()可以創(chuàng)建有序因子 ordered(province)1 四川 湖南 江蘇 四川 四川 四川 湖南 江蘇 湖南 江蘇Levels: 湖南 江蘇 dim(z) array(1:20, dim=c(4,5) matrix(1:24, 3,4)數(shù)據(jù)向量中的值被賦給數(shù)組中的值時，將遵循與FORTRAN相同的原則主列順序，即第一個下標(biāo)變化的最快，最后的下標(biāo)變化最慢。數(shù)組的運算數(shù)組可以在算數(shù)表達(dá)式中使用，結(jié)果也是一個數(shù)組，這個數(shù)組由數(shù)據(jù)向量逐個元素的運算后組成，通常參與運算的對象應(yīng)當(dāng)具有相同的dim屬性。5.2 數(shù)組的索引和數(shù)組的子塊數(shù)組中的單個元素可以通過下標(biāo)來指定，下標(biāo)由逗號分隔，寫在括號內(nèi)。我們可以通過在下標(biāo)的位置給出一個索引向量來指定一個數(shù)組的子塊，不過如果在任何一個索引位置上給出空的索引向量，則相當(dāng)于選取了這個下標(biāo)的全部范圍。如a2,，a,3,等5.3 索引數(shù)組除了索引向量，還可以使用索引數(shù)組來指定數(shù)組的某些元素。例如：有4X5的數(shù)組a，若要得到a中的a1,3, a2,2 和a3,1這三個元素，可以生成索引向量i，然后用ai得到它們。 a i i,1 ,21, 1 32, 2 23, 3 1 ai1 9 6 3 ai ab ab -outer(a, b, *)其中的乘法操作可以由任意一個雙變量的函數(shù)替代。廣義轉(zhuǎn)置：函數(shù)t(A)，或aperm(A, c(2,1)；獲取行數(shù)/列數(shù)：nrow(A)和ncol(A)分別返回矩陣A的行數(shù)和列數(shù)。矩陣乘法：操作符為%*%；交叉乘積（cross product）：crossprod(X，Y)等同于t(X) %*% y，crossprod(X)等價于crossprod(X, X)；diag(v)：如果v是向量，diag(v)返回一個由v的元素為對角元素的對角矩陣。 如果v為矩陣，diag(v)返回一個由v主對角元素組成的向量。 如果v只是一個數(shù)值，那么diag(v)是一個vXv的單位矩陣。特征值和特征向量：eigen(Sm)。這個函數(shù)的結(jié)果是由名為values和vectors的兩部分組成的列表。如果只是需要特征值：eigen(Sm)$values最小二乘擬合即QR分解：lsfit(), qr()。強制轉(zhuǎn)換為向量：as.vector()，或者直接c().解線性方程和求矩陣的逆，奇異值分解與行列式見；六 列表和數(shù)據(jù)幀6.1 列表列表是由稱作組件的有序?qū)ο蠹蠘?gòu)成的對象。組件的模式或類型不一定相同。形如Lst Lst Lst5 list.ABC t attach(t) 這樣可以直接引用數(shù)據(jù)幀內(nèi)的元素，而無需$，前提是數(shù)據(jù)幀外沒有同名的變量(如name)。掛接后若要對數(shù)據(jù)幀元素進(jìn)行賦值操作，仍需用$，否則視為賦值給數(shù)據(jù)幀外的元素。賦值后必須要先卸載(detach)再重新掛接后，新值才可見。detach(t)attach()是具有一般性的函數(shù)，即它不僅能夠?qū)⒛夸浐蛿?shù)據(jù)幀掛接在搜索路徑上，還能掛接其他類別的對象。特別是模式為list的對象可以通過相同的方式掛接： attach(any.old.list)任何被掛接的對象都可以用detach來卸載，通過指定位置編號或者指定名稱這樣的方式.搜索路徑函數(shù)search()將顯示目前的搜索路徑，可以用來查看數(shù)據(jù)幀/列表的掛接狀態(tài)。ls()（或objects()）命令可以用來檢查搜索路徑任意位置上的內(nèi)容。如：ls(), ls(2), ls(t)R可以在搜索路徑中包含至多20個項目,列表和數(shù)據(jù)幀只能在位置2或更靠后的位置上掛接。數(shù)據(jù)幀使用慣例1 將每個獨立的，適當(dāng)定義的問題所包含的所有變量收入同一個數(shù)據(jù)幀中，并賦予合適的、易理解、易辨識的名稱；2 處理問題時，當(dāng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)幀掛接于位置2，同時在第1層工作目錄下存放操作的數(shù)值和臨時變量；3 在結(jié)束一次工作之前，將你認(rèn)為對將來有參考價值的變量通過$標(biāo)記的形式添加到數(shù)據(jù)幀里面，然后detach()；4 最后，將工作目錄下所有不需要的變量剔除，并且盡量將剩下多余的臨時變量都清除干凈。這樣我們可以很簡單的在同一個目錄下處理多個問題，而且對每個問題都可以使用x,y,z這樣的變量名。七 從文件中讀取數(shù)據(jù)7.1 函數(shù)read.table()該函數(shù)可以直接將文件中完整的數(shù)據(jù)幀讀入。此時文件要符合特定的格式：1 第一行應(yīng)當(dāng)提供數(shù)據(jù)幀中每個變量的名稱；2 每一行(除變量名稱行)應(yīng)包含一個行標(biāo)號和各變量的值。3 若沒有表頭(變量名稱行)，也沒有行標(biāo)號，只有變量值，則默認(rèn)變量名稱為v1,v2.4 若有表頭，但沒有行標(biāo)號，則可以指定參數(shù)header=TRUE.7.2 函數(shù)scan()該函數(shù)從鍵盤或文件中讀取數(shù)據(jù)，并存入向量或列表中。 inp data() #獲得基本系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)集列表，然后通過形如 data(infert) #來載入名為infert的數(shù)據(jù)集從其他package中載入數(shù)據(jù)集data(package=nls) #查看nls中數(shù)據(jù)集data(Puromycin, package=nls) #讀取nls中Puromycin數(shù)據(jù)集。用library()掛接package后，它的數(shù)據(jù)集也自動包含到搜索路徑中了。library(nls) #載入package nlsdata() #查看數(shù)據(jù)集date(Puromycin) #載入Puromycin數(shù)據(jù)集 7.4 編輯數(shù)據(jù)在使用一個數(shù)據(jù)幀或矩陣時，edit提供一個獨立的工作表式編輯環(huán)境。 xnew xnew - edit(data.frame() #可以通過工作表界面錄入新數(shù)據(jù)。fix()函數(shù)用于直接修改已有的對象，等價于 x-edit(x).八 概率分布8.1 R是一個統(tǒng)計表集合(略讀)R提供了一套完整的統(tǒng)計表集合。函數(shù)可以對累積分布函數(shù)P(X=x)，概率密度函數(shù)，分位函數(shù)（對給定的q，求滿足P(X q的最小x）求值，并根據(jù)分布進(jìn)行模擬。對于所給的名稱，加前綴d代表密度(density)，p代表CDF，q代表分位函數(shù)，r代表模擬（隨即散布）。這幾類函數(shù)的第一個參數(shù) 是有規(guī)律的，形為dxxx的函數(shù)為x，pxxx的函數(shù)為q，qxxx的函數(shù)為p，rxxx的函數(shù)為n（rhyper和rwilcox是特例，他們的第一個 參數(shù)為nn）。目前為止，非中心參數(shù)(non-centrality parameter)僅對CDF和少數(shù)幾個其他函數(shù)有效，細(xì)節(jié)請參考在線幫助。所有pxxx和qxxx的函數(shù)都具有邏輯參數(shù)lower.tail和log.p，而所有的dxxx函數(shù)都有參數(shù)log，這個是我們可以直接通過- pxxx(t, ., lower.tail = FALSE, log.p = TRUE)獲取，比如說，累積失效函數(shù)（cumulative/integrated hazard function），H(t) =-log(1-F(t)，以及更精確的對數(shù)似然（通過dxxx(., log = TRUE)）。此外，對于來自正態(tài)分布，具有學(xué)生化樣本區(qū)間的分布還有ptukey和qtukey這樣的函數(shù)。下面是一些例子 # 2-tailed p-value for t distribution 2*pt(-2.43, df = 13) # upper 1% point for an F(2, 7) distribution qf(0.99, 2, 7)8.2 檢測數(shù)據(jù)集的分布函數(shù)summary和fivenum這兩個函數(shù)可以給出摘要，后者只給出數(shù)值；函數(shù)stem可以將數(shù)值統(tǒng)計結(jié)果以類似直方圖的方式顯示出來；函數(shù)hist()可以繪制直方圖；函數(shù)density和line可以獲得更漂亮的密度圖；功能包fun中的ecdf函數(shù)能繪制經(jīng)驗累積分布函數(shù)；還可以進(jìn)行擬合正態(tài)分布，覆蓋擬合CDF；還可以繪制Quantile-quantile(Q-Q)圖有助于我們更細(xì)致的檢測其分布形態(tài)；8.3 單樣本和兩樣本檢驗（略讀）九 語句組、循環(huán)和條件操作R是一種表達(dá)式語言，也就是說其命令類型只有函數(shù)或表達(dá)式，并由它們返回一個結(jié)果。語句組由花括號 確定，此時結(jié)果是該組中最后一個能返回值的語句的結(jié)果。條件語句if (expr_1) expr_2 else expr_3其中條件表達(dá)式expr1必須返回一個邏輯值，操作符&和|經(jīng)常被用于條件部分。&和|與&，|的區(qū)別在于，&和|按照逐個元素的方式進(jìn)行計算，&和|對向量的第一個元素進(jìn)行運算，只有在必需的時候才對第二個參數(shù)求值。if/else結(jié)構(gòu)的向量版本是函數(shù)ifelse，其形式為ifelse (condition,a,b)，產(chǎn)生函數(shù)結(jié)果的規(guī)則是：如果conditioni為真，對應(yīng)ai元素；反之對應(yīng)的是bi元素。根據(jù)這個原則函數(shù)返回一個由a,b中相應(yīng)元素組成的向量，向量長度與其最長的參數(shù)等長。循環(huán)語句for (name in expr_1) expr_2其中name是循環(huán)變量，expr1是一個向量表達(dá)式（通常是1:20這樣的序列），而expr2經(jīng)常是一個表達(dá)式語句組，expr2隨著name依次取expr1結(jié)果向量的值而被多次重復(fù)運行。repeat(expr)while(condition) exprbreak語句可以用來中斷任何循環(huán)，可能是非正常的中斷。而且這是中止repeat循環(huán)的唯一方式。next語句可以中止一個特定的循環(huán)，跳至下一個.十 編寫自己的函數(shù)10.1 函數(shù)的定義 name %!% fun1 ans ans ans fun1 ans ans - fun1(d, df, limit=10)此時改變了一個默認(rèn)值。NOTE：參數(shù)可以是任意表達(dá)式，甚至可以是包含其他參數(shù)的表達(dá)式；10.4 額外參數(shù)“.”當(dāng)需要將一個函數(shù)的參數(shù)傳遞給另一個函數(shù)時，可以通過包含一個額外的參數(shù).實現(xiàn)。fun1 - function(data, data.frame, graph=TRUE, limit=20, .) omitted statementsif (graph)par(pch=*, .)more omissions10.5 全局變量和局部變量函數(shù)內(nèi)的賦值都是局部變量，退出函數(shù)就丟失了。如果要在函數(shù)內(nèi)進(jìn)行永久賦值（定義全局變量），需要用到“超賦值”操作符, -或者函數(shù)assign()。10.6 一些高級示例區(qū)組設(shè)計的效率因子 (Eciency factors)刪除打印數(shù)組中的所有名稱遞歸的數(shù)值積分10.7 范疇（Scope）函數(shù)主體內(nèi)出現(xiàn)的標(biāo)識(symbol)可以被分為3類；正式參數(shù)、局部變量和自由變量。正式參數(shù)就是出現(xiàn)在函數(shù)參數(shù)列表中的參數(shù)，他們的值由實際的函數(shù)參數(shù)與正式參數(shù)的綁定（binding）過程決定。局部變量是在參數(shù)主體中，由表達(dá)式求值過程決定的變量。自由變量為既不是正式參數(shù)又不是局部變量的變量。賦值之后自由變量成為局部變量。在R中，自由變量的值由函數(shù)被創(chuàng)建的環(huán)境中與其同名的第一個變量值決定（我理解為最近的同名變量），這種方式被稱為詞匯式范疇(lexical scope)。而在S中，該值由同名的全局變量決定。例如下面的函數(shù)cube，在R中cube（2）=8，在S中報錯為sq()找不到n。cube - function(n) sq methods(class=data.frame)可以查看數(shù)據(jù)幀的通用函數(shù)。使用 methods(plot)可以查看plot函數(shù)能處理的類別。十一 R的統(tǒng)計模型待閱。十二 圖形過程在Windows下用window()命令可以打開圖形窗口。12.1 高級繪圖命令 高級繪圖函數(shù)，由函數(shù)參數(shù)提供數(shù)據(jù)生成一幅完整的圖形。其中適當(dāng)?shù)淖鴺?biāo)軸，標(biāo)簽和標(biāo)題都自動生成了（除非你另外指定了）。高級繪圖命令每次都生成一幅新的圖形，清除當(dāng)前的圖形（如果需要的話）。1 plot()函數(shù)這是一個通用函數(shù)：生成圖形的類型取決于第一個參數(shù)的類型或類別(class)。plot(x,y) plot(xy)：如果x，y是向量，plot(x,y)生成一幅y對x的散點圖。用包含兩個元素x，y的一個列表或一個兩列的矩陣作為一個參數(shù)（第二種形式那樣的）也能達(dá)成相同的效果。plot(x)：如果x是一個時間序列，這個命令生成一個時間序列圖，如果x是一個數(shù)值型向量，則生成一個向量值對它們向量索引的土，而如果x是一個復(fù)向量，則生成一個向量中元素的虛部對實部的圖。plot(f) plot(f,y)：f是一個因子對象，y是一個數(shù)值型向量。第一種形式生成一個f的條形圖；第二種形式生成y對應(yīng)于f各個水平的箱線圖。plot(df) plot( expr) plot(y expr)：df是一個數(shù)據(jù)幀，y是任意對象，expr是由對象名稱組成的列表，分隔符+(例如，a + b + c)。前兩種形式生成分布式的圖形，第一種是數(shù)據(jù)幀中的變量，第二種是一系列被命名的對象。第三種形式生成y對expr中每個對象的圖。2 顯示多元數(shù)據(jù)如果X是一個數(shù)值矩陣或數(shù)據(jù)幀，下面的命令pairs(X)生成一個配對的散點圖矩陣，矩陣由X中的每列的列變量對其他各列列變量的散點圖組成，得到的矩陣中每個散點圖行、列長度都是固定的。當(dāng)問題涉及到三、四個變量時，使用coplot更好些。如果a和b是數(shù)值向量，c是數(shù)值向量或因子對象（全都是相同長度的），下面的命令coplot(a b | c)對應(yīng)c的某些給定值生成數(shù)個a對b的散點圖。當(dāng)c是一個因子時，這個命令也就是對c的每個水平生成a對b的散點圖。當(dāng)c是數(shù)值向量的時候，這個數(shù)值向量被分為一系列的條件區(qū)間（conditioning intervals），對應(yīng)c的每個區(qū)間生成一個a對b的散點圖。區(qū)間的數(shù)量和位置可以通過coplot()的參數(shù)given.values來控制，函數(shù)ervals()也可以用來選擇區(qū)間。我們也可以使用兩個給定變量通過命令coplot(a b | c+d)對c和d的每個聯(lián)合條件區(qū)間生成a對b的散點圖。函數(shù)coplot()和pairs()都可以使用參數(shù)panel=，這個參數(shù)可以用來定制我們得到的圖形類型。默認(rèn)的是points()函數(shù)，生成一個散點圖，不過通過在參數(shù)panel=中提供某些其它的低級圖形函數(shù)，我們可以生成需要的各種圖形。一個很有用的函數(shù)例子是panel.smooth()。3 顯示圖形qqnorm(x)qqline(x)qqplot(x,y)分布比較圖。第一種形式生成向量x對期望正態(tài)分?jǐn)?shù)（一個正態(tài)記分圖），第二個在上面的圖上添加一條穿過分布分位點和數(shù)據(jù)分位點的直線。第三個命令生成x的分位點對y分位點圖，用于分別比較它們的分布。hist(x) hist(x,nclass=n) hist(x,breaks=b, . . . )生成數(shù)值變量x的直方圖。通常會自動選定一個合理的類別數(shù)，不過可以通過nclass=參數(shù)來指定一個推薦值。或者通過參數(shù)breaks=來指定分界點。如果給定了probability=TRUE參數(shù)，那么條形圖代表相對頻數(shù)而不是累計數(shù)。dotchart(x, . . . )創(chuàng)建一個x中數(shù)據(jù)的點圖(dotchart)。點圖中y軸給出x中數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，x軸給出它們的值。它允許對落入某一特定區(qū)間的所有數(shù)據(jù)項方便的進(jìn)行可視化選擇。image(x,y,z, . . . )contour(x,y,z, . . . )persp(x,y,z, . . . )生成三個變量的圖。函數(shù)image是用不同的顏色繪制一些矩形方格來展示z的值，函數(shù)contour通過繪制等高線來展示z的值，函數(shù)persp繪制一個3D面。4 參數(shù)配置add=TRUE 強制函數(shù)按照低級圖形函數(shù)的方式操作，將圖形置于當(dāng)前圖形上（僅對某些函數(shù)有效）。axes=FALSE 暫時禁止坐標(biāo)軸的生成|以便使用axis()函數(shù)添加你自己定制的坐標(biāo)軸。默認(rèn)情況是axes=TRUE，即包含坐標(biāo)軸。log=x log=y log=xy 令x,y或者兩者全都對數(shù)化。這個參數(shù)對許多函數(shù)都有效，不過不是全部。type= 參數(shù)type=控制所生成圖形的類型： type=p 繪制單獨的點（默認(rèn)值） type=l 繪制線 type=b 繪制由線連接的點（both） type=o 將點繪在線上 type=h 繪制從點到零軸的垂線（high-density） type=s 階梯式圖。第一種形式中，點由垂線的頂部定義；第二種形式里用底部定義。 type=n 不繪制。不過坐標(biāo)軸是繪出的（默認(rèn)情況）而且要根據(jù)數(shù)據(jù)繪出坐標(biāo)系統(tǒng)。用來給后續(xù)的低級圖形函數(shù)創(chuàng)建圖形作基礎(chǔ)。xlab=stringylab=string x軸或y軸的標(biāo)簽。使用這些參數(shù)來改變默認(rèn)的標(biāo)簽，通常的默認(rèn)值是調(diào)用高級繪圖函數(shù)時所使用對象的名稱。main=string 圖表標(biāo)題，位于圖形的頂部，大字體顯示。sub=string 子標(biāo)題，位于x軸下面，用較小的字體顯示。12.2 低級繪圖命令有些時候高級繪圖函數(shù)并不能很精確的生成我們想要的圖形。這種情況下，我們可以通過低級繪圖命令在當(dāng)前圖形上添加信息（例如，點、線或文本）。points(x,y)lines(x,y)在當(dāng)前圖形上添加點或線。函數(shù)plot()的參數(shù)type=也可以用于這些函數(shù)（默認(rèn)的是p代表points()和l代表lines()）。text(x,y,labels, . . . )給定點坐標(biāo)x,y，在該點添加文本。通常labels是一個整數(shù)或字符向量，其中l(wèi)abelsi出現(xiàn)在點(xi,yi)。默認(rèn)值是1:length(x)。Note： 這個函數(shù)通常用于這樣的序列中 plot(x, y, type=n); text(x, y, names)圖形參數(shù)type=n阻止了點的生成，但是建立了坐標(biāo)軸，由函數(shù)text()提供字符向量names所指定的特定字符。abline(a, b) abline(h=y) abline(v=x) abline(lm.obj)在當(dāng)前圖上添加一條斜率為b，截距為a的直線。h=y在圖形指定的高度上繪制一條貫穿圖形的水平線，同樣的，v=x在x軸的指定位置繪制一條貫穿的垂線。而lm.obj是一個包含coefficients組件的列表，該組件的長度為2，分別當(dāng)作截距和斜率。polygon(x, y, . . . )繪制一個多邊形，其頂點由(x,y)指定。同時還（可選的）可以加上陰影線，如果圖形設(shè)備允許的話還可以將多邊形填充。legend(x, y, legend, . . . )這當(dāng)前圖形的指定位置添加圖例。繪制的字符，線條類型，顏色等等由字符向量legend指定。除此之外至少還要給出一個參數(shù)v，與繪圖單元的相應(yīng)值，分別有：legend( , fill=v)填充方框的顏色legend( , col=v)繪制點線的顏色legend( , lty=v)線條類型legend( , lwd=v)線條寬度legend( , pch=v)繪制字符(字符向量)title(main,sub)在當(dāng)前圖形的頂部用大字題添加一個標(biāo)題main，在底部用較小的字體添加子標(biāo)題sub。axis(side, . . . )在當(dāng)前圖形的指定邊