为了增加 base R 中直方图线条的粗细，我们需要使用 par 函数来定义线条的粗细尺寸。如果我们想要这样做，则必须在创建直方图之前首先定义线条粗细。线条尺寸的一个示例可以是 line

为了在忽略缺失值的情况下查找列的每行均值，我们需要使用带有 na.rm 的 rowMeans 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含五列，并且某些值缺失，则将使用以下命令计算每行均值：rowMeans(df,na.rm=TRUE)。请考虑以下数据框 - 示例 实时演示x1

shapiro.test 在 R 中有一个限制，即它只能应用于最多 5000 个样本，并且最小样本量必须为 3。因此，我们有一个替代的假设检验称为 Anderson Darling 正态性检验。要执行此检验，我们需要加载 nortest 包并使用 ad.test 函数，如下例所示。请考虑以下数据框 - 示例 实时演示x

默认情况下，R 中的任何绘图都不会显示正号。众所周知，如果任何值都没有看到符号，则认为它是正数，因此我们不需要该符号，但为了区分 0 和正值，可以做到这一点。要显示 X 轴标签的正号，我们可以使用 scale_x_continuous 函数。请考虑以下数据框 - 示例 实时演示x

要更改使用 grid.arrange 排列的绘图的大小，我们可以使用 heights 参数。heights 参数将具有一个与我们想要在 grid.arrange 中排列的绘图数量相等的向量。绘图的大小将根据此向量中的值而变化。请考虑以下数据框 - 示例 实时演示x

要在 base R 中创建累积和图，我们可以简单地使用 plot 函数。对于图内的累积和，需要对需要累积求和的变量使用 cumsum 函数。例如，如果我们有两个向量，比如 x 和 y，则可以创建带有累积和图的图，如下所示 plot(x,cumsum(y))。示例x1

要在 base R 中创建具有较大尺寸刻度的绘图，我们可以使用 axis 函数的 tck 参数。tck 参数值将决定刻度的大小，但由于刻度位于绘图区域下方，因此该值将与负数相关联。因此，它将类似于 -0.05。查看以下示例以了解其工作原理。示例plot(1:10,axes=FALSE,frame=TRUE) axis(1,1:10,tck=-0.02) axis(2,1:10,tck=-0.02)输出示例plot(1:10,axes=FALSE,frame=TRUE) axis(1,1:10,tck=-0.05) axis(2,1:10,tck=-0.05)输出

要查找 R 数据框列的众数，我们可以创建一个函数并将其用于计算。众数函数的创建如下所示 - mode

要更改 geom_vline 的线型，我们可以在 ggplot2 包的 geom_vline 函数中使用 linetype 参数。主要可以使用六种线型，这些值分别是 0=空白，1=实线（默认），2=虚线，3=点线，4=点划线，5=长划线，6=双划线。请考虑以下数据框 - x

如果我们有一个字符串向量，则向量中的所有值不太可能具有相同的大小，我们可能正在寻找较小尺寸或较大尺寸的值。因此，如果我们想要提取 R 中具有最大长度的向量中的所有字符串值，即使存在重复值，也可以使用 max 和 nchar 函数，如下例所示。示例 实时演示x1