R 中的基本图表
使用内置函数快速生成折线图、散点图等图表
R 中的基本图表 是 CoddyKit 上的免费 R Academy 课时。 这是第 1 节课，共 3 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 R Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 R Academy 课程共包含 3 节课。
R 绘图入门
R 中的基础绘图
R 提供了内置函数，可创建各种类型的图表，用于数据可视化。
创建散点图
创建散点图
使用 plot() 函数在 R 中创建散点图。
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='Miles per Gallon', ylab='Horsepower', col='blue')创建折线图
创建折线图
将 plot() 与 type='l' 搭配使用，即可创建折线图。
x <- 1:10
y <- x^2
plot(x, y, type='l', col='red', main='Line Plot of x^2', xlab='X', ylab='Y')创建条形图
创建条形图
使用 barplot() 为分类数据创建条形图。
counts <- table(mtcars$cyl)
barplot(counts, col='green', main='Car Cylinder Count', xlab='Cylinders', ylab='Frequency')创建直方图
创建直方图
使用 hist() 可视化数值变量的分布。
hist(mtcars$mpg, col='purple', main='Histogram of MPG', xlab='Miles per Gallon')创建箱线图
创建箱线图
使用 boxplot() 检测异常值并概括数据分布。
boxplot(mtcars$mpg, main='Boxplot of MPG', col='orange')添加自定义设置
添加自定义设置
您可以通过更改颜色、标签和标题来修改图表。
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='MPG', ylab='HP', col='blue', pch=16)保存图表
保存图表
使用 ggsave() 或 png() 将图表保存到文件。
png('plot.png')
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp)
dev.off()基础绘图回顾
总结
在本课中，您学习了：
- 如何在 R 中创建基础图表。
- 如何使用标签、颜色和标题自定义图表。
- 如何将图表保存为图像文件。
常见问题解答
「R 中的基本图表」课时是免费的吗？
是的 — 「R 中的基本图表」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 R Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 R Academy 课程共包含 3 节课。
「R 中的基本图表」这节课中我会学到什么？
使用内置函数快速生成折线图、散点图等图表 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 R Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 R Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 R Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 1 节课，共 3 节。
「R 中的基本图表」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 R Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 R Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。