說明
R 語言是一個功能十分強大的工具，幾乎絕大多數的數據分析工作都可以在 R 中完成，並且擁有很極強的繪圖功能支持，能讓你手中的數據以各種姿勢進行可視化呈現，而且支持 Windows、Mac OS、Linux 系統，而且使用起來也比較簡單方便。
如果想要開始學習數據分析，或者僅僅是想做出狂拽炫酷屌的數據分析圖，那么 R 語言會是個不錯的選擇。
R 下載與安裝
打開 https://cran.r-project.org/mirrors.html ，根據自己所在的位置選擇對應的鏡像站，通常選擇 China 下的鏡像站。
根據自己使用的平台，選擇對應安裝包進行下載安裝即可。
如果是 Windows 選擇 base 版本進行下載安裝即可。安裝過程全部選擇默認選項即可。
如果用的是 Mac ，則選擇 Download R for (Mac) OS X，下載最新版本的安裝包后進行默認安裝即可。
安裝完成之后，你將會看到一個朴實無華的圖標，沒錯，這就是 R 語言本尊了。
R studio 下載與安裝
打開 https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ ，選擇 Free 版本進行下載。
這里會根據你所在平台顯示對應的下載鏈接，點擊下載即可。
安裝時，除了安裝位置，其余均選擇默認選項即可。
安裝好之后，你又能收獲一個新圖標，這次要更加圓潤一點。
R 語言簡單實例
主要工作已經完成，讓我們動動小手，優雅的單擊（或雙擊）R Studio 圖標，來感受一下R 語言的魅力。
打開 RStudio，會在 Consule 面板看到 R 語言的版本、版權信息和一些有用的提示。
R version 4.0.3 (2020-10-10) -- "Bunny-Wunnies Freak Out"
Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit)
R是自由軟件，不帶任何擔保。
在某些條件下你可以將其自由散布。
用'license()'或'licence()'來看散布的詳細條件。
R是個合作計划，有許多人為之做出了貢獻.
用'contributors()'來看合作者的詳細情況
用'citation()'會告訴你如何在出版物中正確地引用R或R程序包。
用'demo()'來看一些示范程序，用'help()'來閱讀在線幫助文件，或
用'help.start()'通過HTML瀏覽器來看幫助文件。
用'q()'退出R.
整體界面如下圖：
在 consule 面板中輸入：example(plot)，輕輕敲擊幾次回車，就能看到 plot 函數的一些實例了。
> example(plot)
plot> Speed <- cars$speed
plot> Distance <- cars$dist
plot> plot(Speed, Distance, panel.first = grid(8, 8),
plot+ pch = 0, cex = 1.2, col = "blue")
按<Return>鍵來看下一個圖:
plot> plot(Speed, Distance,
plot+ panel.first = lines(stats::lowess(Speed, Distance), lty = "dashed"),
plot+ pch = 0, cex = 1.2, col = "blue")
按<Return>鍵來看下一個圖:
plot> ## Show the different plot types
plot> x <- 0:12
plot> y <- sin(pi/5 * x)
plot> op <- par(mfrow = c(3,3), mar = .1+ c(2,2,3,1))
plot> for (tp in c("p","l","b", "c","o","h", "s","S","n")) {
plot+ plot(y ~ x, type = tp, main = paste0("plot(*, type = \"", tp, "\")"))
plot+ if(tp == "S") {
plot+ lines(x, y, type = "s", col = "red", lty = 2)
plot+ mtext("lines(*, type = \"s\", ...)", col = "red", cex = 0.8)
plot+ }
plot+ }
按<Return>鍵來看下一個圖:
plot> par(op)
plot> ##--- Log-Log Plot with custom axes
plot> lx <- seq(1, 5, length = 41)
plot> yl <- expression(e^{-frac(1,2) * {log[10](x)}^2})
plot> y <- exp(-.5*lx^2)
plot> op <- par(mfrow = c(2,1), mar = par("mar")-c(1,0,2,0), mgp = c(2, .7, 0))
plot> plot(10^lx, y, log = "xy", type = "l", col = "purple",
plot+ main = "Log-Log plot", ylab = yl, xlab = "x")
按<Return>鍵來看下一個圖:
plot> plot(10^lx, y, log = "xy", type = "o", pch = ".", col = "forestgreen",
plot+ main = "Log-Log plot with custom axes", ylab = yl, xlab = "x",
plot+ axes = FALSE, frame.plot = TRUE)
plot> my.at <- 10^(1:5)
plot> axis(1, at = my.at, labels = formatC(my.at, format = "fg"))
plot> e.y <- -5:-1 ; at.y <- 10^e.y
plot> axis(2, at = at.y, col.axis = "red", las = 1,
plot+ labels = as.expression(lapply(e.y, function(E) bquote(10^.(E)))))
plot> par(op)
>
下面是輸出的圖片：
這是基礎繪圖函數 plot 的幾個示例，可以看出它能支持的圖形已經有許多了，后面會有專門的文章來介紹 plot 函數的詳細使用方法。
小結
到此為止，R 語言就已經順利的收入囊中了，恭喜你，又掌握了一門語言（的 Hello world）了。【此處應有掌聲】
接下來，會繼續介紹 R 語言的基本用法和其中比較重要的函數使用方法，目標是能使用 R 語言對數據進行初步分析，以便能在生活和工作之中有所應用。
之所以開始寫 R 語言相關的文章，是因為在工作中察覺到了數據的重要性，雖說應該讓專業的人來做專業的事情，但如果對此一無所知，又怎么知道專業的人能夠做什么事情呢，何況如果一點點小事情就要找數據的同學提需求未免不太合適，自己先有頭緒和初步驗證后也許會更有效率。而且技多不壓身嘛。加之在大學時就對數據分析感興趣，也曾經學過 R 語言，現在算是重溫和復習吧。
