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与导图结合的脚本文件：
创建脚本：文件——新建脚本程序，将以下代码复制粘贴至脚本内，选中右键运行当前或所选代码。

x <- pretty(c(-3,3), 30)#pretty(x, n)创建美观的分割点。#
#通过选取n+1个等间距的取整值，将一个连续型变量x分割为n个区间。绘图中常用#
x
y <- dnorm(x)
plot(x, y,
type = "l",
xlab = "Normal Deviate",
ylab = "Density",
yaxs = "i")#yaxs,xaxa: plot默认画图时会在预留一部分坐标空间，设置为“i”后，就可以去掉预留空间#

#设定随机数种子#
runif(5)#生成0到1区间上服从均匀分布的伪随机数#
set.seed(1234)
runif(5)

#生成多元正态数据#
library(MASS)
options(digits=3)#设置3位有效数字#
set.seed(1234)
mean <- c(230.7, 146.7, 3.6)#指定均值向量#
sigma <- matrix(c(15360.8, 6721.2, -47.1,
6721.2, 4700.9, -16.5,
-47.1, -16.5, 0.3), nrow=3, ncol=3)#指定协方差矩阵#
mydata <- mvrnorm(500, mean, sigma)
head(mydata)
class(mydata)#查看数据类型——矩阵#
mydata <- as.data.frame(mydata)#将数据类型转换为数据框#
names(mydata) <- c("y","x1","x2")
dim(mydata)
head(mydata, n=10)

#apply()#
mydata <- matrix(rnorm(30), nrow=6)
mydata
mean(mydata)#计算全部均值#
apply(mydata,1,mean)#计算每行均值#
apply(mydata,2,mean)#计算每列均值#

#整合数据aggregate()#
options(digits=3)
attach(mtcars)
head(mtcars)
aggdata <-aggregate(mtcars, by=list(cyl,gear), FUN=mean, na.rm=TRUE)#cyl,gear相同的变量的均值#
aggdata

#reshape()#
install.packages("reshape2")
library(reshape2)
ID<-c(1,1,2,2)
Time<-c(1,2,1,2)
X1<-c(5,3,6,2)
X2<-c(6,5,1,4)
mydata<-data.frame(ID,Time,X1,X2,stringsAsFactors=FALSE)
mydata
md <- melt(mydata, id=c("ID", "Time"))#融合，将除了id()里的变量之外的所有变量合成了一列#
md

##########入门啦###########