本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据，该方法突出数据中重要的关联和分布趋势，并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素，以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料，以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息，便于读者深入学习。

前言ix
第一部分 开始使用R
第1章 R基础2
1.1 下载软件2
1.2 尝试一些简单的任务2
1.3 用户界面5
1.4 安装包：GUI界面6
1.5 数据结构6
1.6 样本数据集7
1.7 工作目录9
1.8 将数据导入R9
1.8.1 命令行输入10
1.8.2 使用数据编辑器11
1.8.3 从外部文件读取13
1.9 获取脚本18
1.10 用户自定义函数20
1.11 开始令人享受的事21
第2章 R图概述24
2.1 图表导出24
2.2 探索性图表和展示性图表25
2.3 R图形系统28
2.3.1 基本图形和网格28
2.3.2 lattice28
2.3.3 ggplot230
2.3.4 包的特殊应用程序／图表31
2.3.5 用户自定义图表函数31
第二部分 单变量图
第3章 带状图34
3.1 一种简单的图34
3.2 数据可以漂亮40
3.2.1 练习3—143
3.2.2 练习3—243
第4章 点图44
第5章 箱线图50
5.1 箱线图50
5.2 再次访问Nimrod54
5.3 美化数据56
5.3.1 练习5—159
5.3.2 练习5—259
第6章 茎叶图60
第7章 直方图63
7.1 简单直方图63
7.2 带第二个变量的直方图66
7.2.1 练习7—170
7.2.2 练习7—270
第8章 核密度图71
8.1 密度估计71
8.1.1 选择带宽73
8.1.2 比较两个或多个密度图74
8.1.3 背景不是白色的76
8.2 累积分布函数76
8.2.1 练习8—178
8.2.2 练习8—278
第9章 条形图79
9.1 基础条形图79
9.2 脊柱图82
9.3 条形图的间距和方向83
9.3.1 练习9—186
9.3.2 练习9—286
第10章 饼图87
10.1 普通饼图87
10.2 扇形图89
10.2.1 练习10—190
10.2.2 练习10—290
第11章 地毯图91
第三部分 双变量图
第12章 散点图和折线图94
12.1 基础散点图94
12.2 折线图99
12.3 模板105
12.4 增强的散点图108
12.4.1 练习12—1111
12.4.2 练习12—2112
第13章 高密度图113
第14章 Bland—Altman图121
第15章 QQ图128
第四部分 多变量图
第16章 散点图矩阵和相关性分析图136
16.1 散点图矩阵136
16.2 相关性分析图141
16.3 混合定量变量和分类变量的广义对矩阵145
第17章 三维图149
17.1 三维散点图149
17.2 伪色图154
17.3 气泡图155
17.3.1 练习17—1160
17.3.2 练习17—2160
第18章 协同图161
第19章 聚类分析：树状图和热图167
19.1 聚类分析167
19.2 热图172
19.2.1 练习19—1176
19.2.2 练习19—2176
19.2.3 练习19—3176
第20章 马赛克图177
第五部分 现在该做些什么
第21章 拓展图形化知识和R技能的资源188
21.1 R图188
21.2 通用绘图原则189
21.3 学习更多关于R的知识189
21.4 用R做统计189
附录A 参考文献191
附录B R的颜色193
附录C RCommander图形用户界面195
附录D 使用／引用的包200
附录E 从R的外部导入数据204
附录F 章节练习解答209
附录G 故障排查：为什么我的代码不工作220
附录H 本书介绍的R函数228
关于作者238
关于封面238