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xyplot（y~x|f，panel=function（x，y））
panel=function（x，y）自定义一个函数，函数体需要用花括号括起来，首先调用默认的panel函数→panel.xyplot(x,y)
panel.abline(v=mean（x），h=mean（y），lty=2)
abline 表示添加直线，v代表垂直的直线，h表示水平的直线，lty线的类型
panel.lmline(x,y,col="red")添加一条红色的拟合回归线
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先把f转换为因子
0，1分别命名为“Group1”和“Group2”
xuplot是求y与x在f水平下的关系，并将面板划分为一行两列，有两个水平
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set.seed(1)设置一个种子数1
从标准正态分布中抽取100个数赋值给x
f<-rep(0:1,each=50) f这个变量只包含0，1这两个数，但是这两个数每个重复50次
y<-x+f-f*x+rnorm(100,sd=0.5)
x+f-f*x表示xf有交互，加上一个误差rnorm(100,sd=0.5)从正态分布中抽取100个数值，平均值为0，标准差是0.5（默认的时候标准差是1)
设置种子点的意义在于让每次产生的随机数是一样的，只要使用随机数切记要使用种子点
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xyplot如果不存储在变量中会被直接打印出来，存在变量中需要print打印出来，才会出来
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library（lattice）调用这个包
xyplot（Temp~Ozone，data=airquality），关系中左侧是必须的，右侧不是必须的，不考虑交互关系时，右侧不是必须的
若要显示交互关系，需要将月份转变成factor因子 。
layout=c（5，1）输出五行一列
lattice系统特别适合呈现交互
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lattice与base的区别
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xyplot（y~x|f*g，data）第一个参数是公式，第二个参数是数据。
y~x|f*g y是因变量，x是自变量，f*g是分类变量
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par（“mar”）默认距离，下部5.1,左部4.1,上部4.1,右部2.1
par("mfrow")默认为一行一列只能画一幅图
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加入回归线
fit<-lm()拟合一个模型，lm是线性模型（y因变量~x自变量，数据集）
abline（fit，lwd=2）
legend图列说明放在什么位置，pch=1表示与散点图一样的空心圆，颜色注意画图时候各颜色的先后顺序，legend=c（）给颜色赋予含义）
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with（传入数据集，points（x，y，col=））
month%in%c（6,7,8)数据在6，7，8月份中
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type=n除了点以外所有的信息都画出来了
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基本绘图系统实践
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plot函数
重要参数：x坐标轴的标签，y坐标轴的标签，划线线的宽度，线的类型（实线/虚线），点的类型（实点，三角，空心圆），颜色
？par用于了解所有的参数
bg背景颜色
mar作图的时候与边界的边距
las加入标签的时候内容可能是横排版，也可能是竖排
mfrow把画板分为几行几列，并按照行填充
mfcol把画板分为几行几列，并按照列填充
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plot
hist柱状图
boxpiot箱图
points点图
lines线图
text在指定位置添加文字
title命名
axis添加坐标轴
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ggpiot2绘图
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