参考资料：R语言实战【第2版】1、整体统计    对于R语言基础安装，可以使用summary()函数来获取描述性统计量。summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数、中位数和算术平均数，以及因子向量和逻辑向量的频数统计。myvars<-c("mpg","hp","wt")summary(mtcars[myvars]

参考资料：R语言实战【第2版】1、直方图    直方图通过在x轴上讲值域分割为一定数量的组，在y轴上显示相应值得频数，展示了连续型变量的分布。可以使用如下函数创建直方图：    hist(x)其中的x是一个由数据值组成的数值向量。参数freq=FALSE表示根据概率密度而不

#加载数据集data(airquality)#查看数据集str(airquality)head(airquality)查看NAcolSums(is.na(airquality))去除NAairquality_no_na<-na.omit(airquality)再次checkNAcolSums(is.na(airquality_no_na))查看duplicatesduplicated_rows<-duplicated(airqua

#绘图:初级绘图、中级绘图、ggplot2高级绘图#笔记包含内容：#《R语言实战》：第6章基本图形、第11章中级绘图、第19章ggplot高级绘图#===================================================================================一、第6章基本方法之基本图形#plot绘制####plot(mtcars$m

#一、基本统计分析之基本方法#####R语言实战—第7章（描述性统计、频数表和列联表、相关及检验、t检验等）--------------------------------------------------------------------#1.1描述性统计分析#####例子：通过sapply()#定义一个函数,其中自变量为x,这里选择不忽视缺失值mysta

《R语言实战》第3章—— 图形初阶#3图形初阶#####屏幕显示图形attach(mtcars)#将数据框添加到R的搜索路径中plot(wt,mpg)#默认散点图abline(lm(mpg~wt))#最优拟合曲线detach(mtcars)#将数据框从搜索路径中移除#保存图形####setwd('D:/personal_file/R')#设置工作目录si

当数据以简单的可视化的形式呈现时，数据便更具有意义并且更容易理解，因为人眼很难从原始数据中得出重要的信息。因此，数据可视化成为了解读数据最重要的方式之一。条形图和箱

plot是R中的基本画图工具，直接plot(x)，x为一个数据集，就能画出图，soeasy！但是细节往往制胜的关键，所以就详细来看看plot的所有可设置参数及参数设置方法。R语言的基础绘图系统主