发现数据的模式。
检查数据的异常值。
人类非常善于从视觉呈现中洞察关系。
数据初步可视化：图形的创建和保存；自定义符号、线条、颜色和坐标轴；标注文本和标题；图形的维度；多个图形的组合。
参考书籍：《R语言实战（第2版）》第三章。
本文代码运行环境为Windows版RStudio。

使用图形

R语言最常用的画图函数为plot函数（常用画图函数还有hist直方图和boxplot箱型图），以R语言自带数据框（data.frame）mtcars为例，演示一下如何用R语言画出（构建）一张简单的图形。

attach(mtcars) #获取系统自带数据框mtcars
plot(wt, mpg)  #创建图形，车身重量wt为横轴，每加仑汽油行驶英里数（耗油量）mpg为纵轴
abline(lm(mpg~wt))  #函数abline表示画一条直线，嵌套的函数lm是线性回归函数
title("Regression of MPG on Weight")  #显而易见，这是图形的标题
detach(mtcars) #解除绑定数据框mtcars

第一行代码，首先获取了数据框 mtcars 。

第二行代码确定了用plot函数创建图形并生成了一幅散点图，车身重量wt为横轴，每加仑汽油行驶英里数（耗油量）mpg为纵轴。

第三行代码最为复杂并较难理解，R语言实战（第2版）》一书中的原话是“向图形添加一条最优拟合曲线”。说实话，书中的这句话对于没有学过线性回归的读者来说简直是天方夜谭（也许作者认为本书的读者都具有一定的数学或统计学基础），哪怕这只是线性回归中最为简单的一元线性回归模型。我也很久没有接触线性回归了（早忘得差不多了），所以我用Google查询了（再次证明，就查专业资料而言某度真不行）一些资料来帮助我理解这行代码，下面我尽量用通俗易懂的话来解释一下我对这行代码的理解。

首先，abline(lm(mpg~wt))是一个函数嵌套，即函数abline里面的变量是函数lm的返回值。

函数abline的用法请看下面来自炼数成金论坛某网友的回帖：

函数abline()可以在图上加直线，其使用方法有四种格式。

（1）abline(a,b)，表示画一条y=a+bx的直线

（2）abline(h=y)，表示画出一条过所有点得水平直线

（3）abline(v=x)，表示画出一条过所有点的竖直直线

（4）abline(lm.obj)，表示绘出线性模型得到的线性方程

函数lm用于计算简单的线性回归，简单的线性回归涉及到两个变量：一个是解释变量（也叫预测变量），在第三行代码中为wt；另一个是被解释变量（也叫响应变量），在第三行代码中为mpg。因此在我看来，代码lm(mpg ~ wt)用中文解释就是用已知车身重量的数据wt来预测每加仑汽油哦行驶英里数（耗油量）mpg。

第四行代码给图形添加了标题“Regression of MPG on Weight”。第五行代码解除了最开始绑定的数据框mtcars。

运行全部代码即可得到一张简单的图形，见题图。

在上面的代码最开头添加一行代码pdf("REST.pdf")，最后面添加一行代码dev.off()，可以将图形直接保存到文件名为RTEST的PDF文件中，如下：

pdf("RTEST.pdf")
attach(mtcars) #获取系统自带数据框mtcars
plot(wt, mpg)  #创建图形，车身重量wt为横轴，每加仑汽油行驶英里数（耗油量）mpg为纵轴
abline(lm(mpg~wt))  #函数abline表示画一条直线，嵌套的函数lm是线性回归函数
title("Regression of MPG on Weight")  #显而易见，这是图形的标题
detach(mtcars) #解除绑定数据框mtcars
dev.off()

除了 pdf() ，还可以使用函数 win.metafile() 、 png() 、 jpeg() 、 bmp() 、 tiff() 、 xfig()和 postscript() 将图形保存为其他格式。

当然了，如果使用RStudio，在右下角的Plots区域，可以直接点Export输出，用户可以自行选择图片格式或者PDF格式，并且可以很简便的更改文件名、图片格式、分辨率大小、保存路径等等，或者直接复制到剪贴板。

第一种，利用函数dev.new()在创建图形之前打开一个新的图形窗口。把上面例子的代码最开始增加函数dev.new()，把函数plot两个变量的顺序换一下，再把函数lm两个变量顺序也更换一下，图形原标题后面加上2，其他不变，代码调整后如下：

dev.new()
attach(mtcars)
plot(mpg, wt)
abline(lm(wt~mpg))
title("Regression of MPG on Weight-2")
detach(mtcars)

所以，每次创建新图形之前打开一个新的图形窗口就行了

dev.new()
语句1
dev.new()
语句2

当然也不难看出，你的电脑界面将弹出很多个新窗口（捂脸）。

第二种，以在RStudio上运行顺序调换之后的代码为例，运行代码后弹出一个新窗口，在菜单栏选择历史并勾选记录，然后可以使用菜单栏里上一个（PgUp）和下一个（PgDown）依次查看已经绘制的图形。

以上方法中，我认为第二种方法最为简单和易于操作。

扩展小技巧-图形组合

图形的组合在文章【R语言】：图形初阶（3） 中有详细介绍。

以下是我Google查资料的时候在一篇博客上看到的，原文链接：司空格子Ored -《R语言实战》读书笔记--第三章 图形初阶（一），这里原文引用

如果将不同的图形放在一个窗口中，可以先用par(mfrow = c(2,3))类似语句创建一个2行3列的图形集合，然后用plot一个一个画图就行了，结果见下图：