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xyplot（y~x|f，panel=function（x，y））
panel=function（x，y）自定義一個函數，函數體需要用花括號括起來，首先調用默認的panel函數→panel.xyplot(x,y)
panel.abline(v=mean（x），h=mean（y），lty=2)
abline 表示添加直線，v代表垂直的直線，h表示水平的直線，lty線的類型
panel.lmline(x,y,col="red")添加一條紅色的擬合回歸線
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先把f轉換為因子
0，1分別命名為“Group1”和“Group2”
xuplot是求y與x在f水平下的關系，并將面板劃分為一行兩列，有兩個水平
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set.seed(1)設置一個種子數1
從標準正態分布中抽取100個數賦值給x
f<-rep(0:1,each=50) ? f這個變量只包含0，1這兩個數，但是這兩個數每個重復50次
y<-x+f-f*x+rnorm(100,sd=0.5)
x+f-f*x表示xf有交互，加上一個誤差rnorm(100,sd=0.5)從正態分布中抽取100個數值，平均值為0，標準差是0.5（默認的時候標準差是1)
設置種子點的意義在于讓每次產生的隨機數是一樣的，只要使用隨機數切記要使用種子點
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xyplot如果不存儲在變量中會被直接打印出來，存在變量中需要print打印出來，才會出來
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library（lattice）調用這個包
xyplot（Temp~Ozone，data=airquality），關系中左側是必須的，右側不是必須的，不考慮交互關系時，右側不是必須的
若要顯示交互關系，需要將月份轉變成factor因子 。
layout=c（5，1）輸出五行一列
lattice系統特別適合呈現交互
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lattice與base的區別
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xyplot（y~x|f*g，data）第一個參數是公式，第二個參數是數據。
y~x|f*g ?? y是因變量，x是自變量，f*g是分類變量
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par（“mar”）默認距離，下部5.1,左部4.1,上部4.1,右部2.1
par("mfrow")默認為一行一列只能畫一幅圖
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加入回歸線
fit<-lm()擬合一個模型，lm是線性模型（y因變量~x自變量，數據集）
abline（fit，lwd=2）
legend圖列說明放在什么位置，pch=1表示與散點圖一樣的空心圓，顏色注意畫圖時候各顏色的先后順序，legend=c（）給顏色賦予含義）
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with（傳入數據集，points（x，y，col=））
month%in%c（6,7,8)數據在6，7，8月份中
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type=n除了點以外所有的信息都畫出來了
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基本繪圖系統實踐
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plot函數
重要參數：x坐標軸的標簽，y坐標軸的標簽，劃線線的寬度，線的類型（實線/虛線），點的類型（實點，三角，空心圓），顏色
？par用于了解所有的參數
bg背景顏色
mar作圖的時候與邊界的邊距
las加入標簽的時候內容可能是橫排版，也可能是豎排
mfrow把畫板分為幾行幾列，并按照行填充
mfcol把畫板分為幾行幾列，并按照列填充
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plot
hist柱狀圖
boxpiot箱圖
points點圖
lines線圖
text在指定位置添加文字
title命名
axis添加坐標軸
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ggpiot2繪圖
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