您可以看到，Amy.grade 和 Bob.grade 来自相同的分布。 R 可视化 R 因其创建数据可视化的能力而众所周知。在这个家族中，最简单的函数是 plot()。例如，plot(David.grade) 创建了该对象的一个简单散点图。使用以下命令为轴线添加标题和标签：

plot(David.grade, main = "David's Grades", ylab = "Grade", xlab = "Test Number")

函数 dotchart 类似于 plot，它采用了许多相同的参数，但 dotchart 使用了 labels=row.names(x) 标志，它允许您使用行名称（如果有的话）来标记图表。 R 还可以生成直方图，例如，hist(All.grades[[1]])。该命令等同于 hist(Amy.grade)，但它会从先前创建的数据帧中提取矢量。 

barplot(Charles.grade, horiz=TRUE, col="darkblue")

图形函数 boxplot（例如，boxplot(All.grades)）很有用。使用 boxplot，可以比较完整的数据帧。要添加轴标签、中值比较的空隙（notches for median comparison）、标题和颜色，请输入以下命令：

boxplot(All.grades, main = "Class Grades", ylab = "Grade",

xlab = "Test Number", col=(c("gold","darkgreen","blue","red")),

notch=TRUE)

请注意嵌套在 boxplot 函数中的连接函数的用法。 结束语 本文介绍了 R 语言如何提供一个强大的工具来统计分析数据，并以图形方式显示结果。R 已经在金融、生物和工程等行业提供了多种用途。目前的 InfoSphere BigInsights 产品已包括 R 函数，R 会受到用户的欢迎。