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| 編輯推薦： |
1.全面覆盖：本书从R语言的基础知识开始，逐步深入到科研绘图的高级技巧，为读者提供了一站式的科研绘图学习体验。
2.案例丰富：通过大量的实际案例，展示了R语言在科研绘图和学术图表绘制中的具体应用，使读者能够更直观地了解R语言的强大功能。
3.注重实用：本书不仅介绍了R语言的基本语法和绘图函数，还深入探讨了如何根据科研需求进行图表设计和优化，帮助读者提升绘图技能。
4.图文并茂：书中配备了大量的图表和示例代码，使读者能够更轻松地理解和掌握R语言绘图的核心技术和技巧。
5.全彩印刷：图表案例精彩呈现，带来良好的阅读体验，方便理解和学习。
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| 內容簡介： |
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《R语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》专注于使用R语言进行数据分析和可视化，主要目标是帮助读者掌握R语言这一强大的数据科学工具，以在科技领域中更好地处理数据、分析数据以及呈现结果。《R语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》面向的读者群体广泛，无论是初学者还是有经验的数据科学家，都能够从中获取丰富的知识和技能，以在科技领域取得成功。《R语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》中包含了实用的示例和练习，可以帮助读者掌握数据分析和可视化的关键概念和实际操作。
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| 關於作者： |
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关东升，一个在IT领域摸爬滚打20多年的老程序员、软件架构师、高级培训师。精通多种信息技术。曾参与设计和开发北京市公交一卡通系统、国家农产品追溯系统、金融系统微博等移动客户端项目。长期为中国移动、中国联通、中国南方航空、中国工商银行和天津港务局等企事业单位提供培训服务。
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| 目錄：
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第1章 R语言入门
1.1 R语言简介
1.1.1 R语言历史
1.1.2 R语言特点
1.1.3 如何获得帮助
1.2 R语言环境搭建
1.2.1 下载和安装R语言环境
1.2.2 下载和安装RStudio
1.3 编写第一个R程序
1.3.1 交互式方式运行
1.3.2 脚本文件运行程序
1.4 R语言语法基础
1.4.1 标识符
1.4.2 关键字
1.4.3 语句
1.4.4 变量
1.4.5 注释
1.5 数据类型
1.5.1 数值型
1.5.2 整数型
1.5.3 复数型
1.5.4 逻辑型
1.5.5 字符型
1.5.6 原始型
1.5.7 数据类型转换
1.6 运算符
1.6.1 算术运算符
1.6.2 关系运算符
1.6.3 逻辑运算符
1.6.4 赋值运算符
1.7 本章总结
第2章 程序流程控制
2.1 决策语句
2.1.1 if语句
2.1.2 switch语句
2.2 循环语句
2.2.1 for循环
2.2.2 while循环
2.2.3 repeat 循环
2.3 跳转语句
2.3.1 break语句
2.3.2 next语句
2.4 本章总结
第3章 数据结构
3.1 向量
3.1.1 创建向量
3.1.2 向量属性
3.1.3 访问向量元素
3.1.4 遍历向量
3.1.5 检查向量中是否存在指定的元素
3.2 列表
3.2.1 创建列表
3.2.2 访问列表元素
3.2.3 修改列表元素
3.2.4 向列表中添加元素
3.2.5 删除列表中的元素
3.3 矩阵
3.3.1 创建矩阵
3.3.2 访问矩阵中的元素
3.3.3 矩阵属性
3.3.4 矩阵转置
3.4 数组
3.4.1 创建数组
3.4.2 访问数组元素
3.5 数据框
3.5.1 创建数据框
3.5.2 从数据框中提取数据
3.5.3 添加行和列
3.5.4 删除行和列
3.6 因子
3.6.1 创建因子
3.6.2 因子属性
3.7 字符串
3.7.1 创建字符串
3.7.2 字符串操作
3.8 本章总结
第4章 函数
4.1 定义函数
4.2 调用函数
4.2.1 按位置调用函数
4.2.2 按名称调用函数
4.2.3 使用默认参数调用函数
4.3 变量作用域
4.3.1 局部变量
4.3.2 全局变量
4.4 嵌套函数
4.5 函数递归
4.6 本章总结
第5章 科技领域中的数据分析
5.1 数据接口
5.1.1 工作目录
5.1.2 读取CSV文件
5.1.3 写入CSV文件
5.1.4 R语言的包的使用
5.1.5 读取Excel文件
5.1.6 写入Excel文件
5.1.7 读取JSON 文件
5.1.8 写入JSON 文件
5.2 数据清洗
5.2.1 R语言中的内置数据集
5.2.2 缺失值处理
5.2.3 异常值处理
5.3 数据的统计分析方法
5.3.1 描述统计分析
5.3.2 相关性分析
5.3.3 时间序列分析
5.4 本章总结
第6章 单变量图形的绘制
6.1 R绘图基础
6.1.1 R绘图包
6.1.2 图形基本构成要素
6.1.3 图形的图层
6.1.4 图形主题
6.1.5 R图形分类
6.2 直方图
6.2.1 绘制图形一般步骤
6.2.2 示例：绘制空气温度分布直方图
6.3 箱线图
6.3.1 箱线图应用
6.3.2 示例：绘制婴儿出生数据箱线图
6.4 密度图
6.4.1 密度图应用
6.4.2 示例：德国每日电力消耗密度图
6.5 小提琴图
6.5.1 小提琴图与密度图比较
6.5.2 示例：德国每日电力消耗小提琴图
6.5.3 示例：绘制婴儿出生数据小提琴图
6.6 饼图
6.6.1 创建饼图
6.6.2 示例：绘制婴儿性别比例饼图
6.7 本章总结
第7章 双变量图形绘制
7.1 散点图
7.1.1 散点图应用
7.1.2 示例：绘制汽车马力与燃油效率散点图
7.2 折线图
7.2.1 折线图应用
7.2.2 示例：婴儿出生数据折线图
7.3 双变量面积图
7.3.1 双变量面积图应用
7.3.2 示例：绘制婴儿出生数据双变量面积图
7.4 柱状图
7.4.1 柱状图应用
7.4.2 示例：绘制不同汽车型号的燃油效率柱状图
7.5 条形图
7.5.1 条形图与柱状图的区别
7.5.2 示例：绘制不同汽车型号的燃油效率条形图
7.6 热力图
7.6.1 热力图应用
7.6.2 创建热力图
7.6.3 示例：绘制不同汽车型号的性能相关性热力图
7.7 核密度图
7.7.1 核密度图应用
7.7.2 示例：绘制鸢尾花花萼长度核密度图
7.8 线性回归图
7.8.1 线性回归图应用
7.8.2 示例：绘制汽车燃油效率与重量的线性回归图
7.9 本章总结
第8章 多变量图形的绘制
8.1 气泡图
8.1.1 气泡图应用
8.1.2 气泡图与散点图的区别
8.1.3 示例：绘制空气质量气泡图
8.2 雷达图
8.2.1 雷达图应用
8.2.2 创建雷达图
8.2.3 示例：绘制问卷调查结果雷达图
8.3 网状图
8.3.1 创建网状图
8.3.2 示例：绘制蛋白质相互
网状图
8.4 堆叠折线图
8.4.1 堆叠折线图应用
8.4.2 示例：绘制苹果公司股票OHLC堆叠折线图
8.5 堆叠面积图
8.5.1 堆叠面积图应用
8.5.2 示例：绘制苹果公司股票OHLC堆叠面积图
8.6 堆叠柱状图
8.6.1 堆叠柱状图应用
8.6.2 示例：绘制不同气缸数下的平均MPG柱状图
8.7 平行坐标图
8.7.1 平行坐标图应用
8.7.2 示例：绘制高温和低温条件下的数据差异平行坐标图
8.8 矩阵图
8.8.1 相关性矩阵图
8.8.2 散点矩阵图
8.9 分面网格分类图
8.9.1 分面网格分类图应用
8.9.2 示例：绘制不同气缸数和齿轮类型组合下的燃油效率和重量比较分面网格分类图
8.10三元相图
8.10.1 三元相图应用
8.10.2 创建三元相图
8.10.3 示例：绘制铜锌镍合金三元相图
8.11 本章总结
第9章 3D图形的绘制
9.1 绘制3D图形包
9.2 3D散点图
9.2.1 3D散点图应用
9.2.2 绘制3D散点图
9.2.3 示例：绘制汽车性能数据散点图
9.3 3D线图
9.3.1 3D线图应用
9.3.2 示例：绘制鸢尾花花萼和花瓣关系的3D线图
9.4 3D曲面图
9.4.1 3D曲面图应用
9.4.2 创建3D曲面图
9.4.3 示例：伊甸火山3D曲面图
9.5 3D网格图
9.5.1 3D网格图与3D曲面图的区别
9.5.2 创建3D网格图
9.5.3 示例：伊甸火山3D网格图
9.6 本章总结
第10章科技数据的地理信息可视化
10.1 地图散点图
10.2 添加地图
10.3 地图热力图
10.3.1 创建地图热力图
10.3.2 示例：加利福尼亚州城市人口密度热力图
10.4 等值线图
10.4.1 创建等值线图
10.4.2 示例：绘制伊甸火山地形图的等值线图
10.5 本章总结
第11章数据学术报告、论文和出版
11.1 使用R Markdown创建定制化报告
11.1.1 R Markdown简介
11.1.2 创建R Markdown报告
11.1.3 R Markdown基本语法
11.1.4 输出定制化报告
11.2 使用ChatGPT工具辅助制作报告
11.2.1 使用ChatGPT制作思维导图
11.2.2 使用ChatGPT制作电子表格
11.3 本章总结
第12章 实战训练营
12.1 案例1：t检验法评估X药品治疗效果对比分析
12.1.1 步骤1：数据准备
12.1.2 步骤2：假设检验
12.1.3 步骤3：结果解释
12.1.4 步骤4：可视化
12.2 案例2：采用MA分析苹果公司股票的价格走势
12.2.1 步骤1：数据准备
12.2.2 步骤2：清洗数据
12.2.3 步骤3：计算移动平均
12.2.4 步骤4：使用移动平均线分析苹果公司股票价格趋势
12.3 本章总结
附录1 R常用包和函数快速参考指南
1.1 R常用包
1.2 R常用函数
附录2 科研论文配图的绘制与配色
2.1 选择合适的插图类型
2.2 善于把握色彩
2.3 字体和字号
2.4 标注清晰
2.5 分辨率足够
2.6 风格一致
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| 內容試閱：
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随着科技的快速发展，海量的数据正成为驱动科研进步的强大动能。如何从复杂多变的数据中发现有价值的信息，利用数据进行讲解和呈现，已成为每一位科研工作者的重要能力。数据科学家常说：“没有数据支持的观点，只能是一家之言。”
R语言以其简洁优雅的语法与出色的统计图形功能，已成为当前科研领域使用最广泛的编程语言。它既是数据科学家的利器，也是每一位对科研论文配图有追求的研究人员的忠实伙伴。本书以实战案例为主线，循序渐进地带你走进R语言的世界。我们深信数据分析与可视化不仅是提升研究产出的技能，也是一门严谨而富有美感的艺术。优美的科研论文配图能够直观表达研究思想，提高论文的说服力和影响力。这门艺术值得每一位科研工作者认真学习与掌握，它将提高你的学术影响力，甚至改变你的科研人生。让我们携手推开通往数据科学殿堂的大门，用数据讲故事，绘制优美生动的科研图表。
为什么选择R语言？
R语言之所以备受欢迎，是因为它是一款免费的开源软件，拥有庞大而活跃的社区支持。它为数据科学家、工程师和研究人员处理、分析和可视化数据提供了一种强大的工具。R语言的包（packages）生态系统丰富多样，覆盖了从统计分析到机器学习、深度学习、地理信息系统以及科技绘图等各个领域。因此，无论你是新手还是经验丰富的数据科学家，本书都将为你提供宝贵的知识和技能。
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本书适合以下类型的读者。
* 学术界的研究人员和教育工作者
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感谢
笔者要感谢所有为本书付出努力的人，包括编辑、校对、设计师和技术支持团队。感谢所有分享知识和经验的数据科学家和R语言社区成员，你们的贡献使这本书得以完成！
祝愿你们在学习和应用R语言进行科技数据分析和可视化的过程中获得乐趣和成就！无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，笔者相信本书都将为你提供宝贵的工具和见解，帮助你在科技领域中取得更多成功和突破。
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