ggplot2 特点 基于图层的绘图系统，语法相对一致和直观。

它将绘图视为一系列图层的叠加，例如先添加数据层，再添加坐标轴、标签等其他元素层。 具有高度的灵活性，可以创建各种复杂的统计图形。

主题系统丰富，能够轻松地定制图形的整体外观，如背景、字体、颜色等。 示例 以下是一个简单的散点图绘制示例：

library(ggplot2) # 创建一个简单的数据框 data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100)) ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + geom_point()

在这个例子中，ggplot()函数初始化图形，指定数据源data和美学映射aes()（这里将x轴映射到数据框中的x变量，y轴映射到y变量）。geom_point()层则添加了散点图的图层。

lattice 特点 专门用于绘制多元数据的可视化包。它可以方便地展示数据之间的关系，尤其适合处理分组数据和条件数据。

语法相对简单，通过公式来指定变量之间的关系。 示例 绘制一个简单的分组箱线图：

library(lattice) # 生成示例数据 set.seed(123) data <- data.frame(group = rep(c("A", "B", "C"), each = 30), value = c(rnorm(30, mean = 5), rnorm(30, mean = 7), rnorm(30, mean = 6))) bwplot(group ~ value, data = data)

这里bwplot()函数通过公式group ~ value指定了按照group变量对value变量进行箱线图绘制，data参数指定了数据集。

base R绘图系统 特点 作为 R 语言自带的绘图系统，无需额外安装包。它提供了许多基本的绘图函数，如plot()、hist()、barplot()等，这些函数对于简单的图形绘制非常方便。

对于简单的图形快速查看数据分布等情况很实用。

示例

绘制一个简单的直方图：

# 生成随机数据 data <- rnorm(100) hist(data)