無論在何時分析資料，第一件要做的事情就是觀察它。對於每個變數，哪些值是最常見 的？值域是大是小？是否有不尋常的觀測？r中提供了豐富的資料視覺化函式。這節課將展開對r中條形圖，餅圖，扇形圖，直方圖等圖的了解。
1.條形圖：通過垂直的或水平的條形展示了類別型變數的分布（頻數）。函式barplot()的最簡 單用法是：barplot(height) ，其中height是乙個向量或乙個矩陣。
**barplot(c(1,2,4,2,6,4,3,5)) 顯示出如下圖形：（但如果加上horiz=true，將顯示橫向條形圖）
堆砌條形圖：如果
height
是乙個矩陣而不是乙個向量，則繪圖結果將是一幅堆砌條形圖或分組條形圖
上圖為堆砌條形圖，**counts
條形圖並不一定要基於計數資料或頻率資料。你可以使用資料整合函式並將結果傳遞給 barplot()函式，來建立表示均值、中位數、標準差等的條形圖
2.餅圖：餅圖可由以下函式建立： pie(x, labels) 其中x是乙個非負數值向量，表示每個扇形的面積，而labels則是表示各扇形標籤的字元型向量。
par(mfrow=c(2,2))
x lab
pie(x,lab,main = "****** pie chart")
rainbow() 函式定義了各扇形的顏色
** pie3d(x,explode = 0.1,main="3d pie chart") 顯示出下面3d餅圖
**fan.plot(x,labels = lab,main = "fan plot") 顯示出下面扇形圖
3.直方圖
直方圖通過在x軸上將值域分割為一定數量的組，在y軸上顯示相應值的頻數，展示了連續型變數的分布。可以使用如下函式建立直方圖： hist(x) 其中的x是乙個由資料值組成的數值向量。
使用lines（density(x),col="red",lwd=2)可以畫出直方圖的軸須線，反映整個數值呈現的頻率變化情況
4.核密度圖：核密度估計是用於估計隨機變
量概率密度函式的一種非引數方法。
sm包中的
sm.density.compare()
sm.density.compare(x,
factor
) 其中的
x是乙個數值型向量，
factor
是乙個分組變數。
在第一次使用sm包之前要安裝它。
5.箱線圖：
箱線圖（又稱盒須圖）通過繪製連續型變數的五數總括，即最小值、下四分位數（第
25百分
位數）、中位數（第
50百分位數）、上四分位數（第
75百分位數）以及最大值，描述了連續型變數
的分布。
**boxplot(mtcars$mpg,main="box plot",ylab="mile per gallon") 將顯示如下圖形
兩個跟r有關的**
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