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要在R中探索格图形，首先看看内置数据集mtcars。该数据集包含32个汽车观测数据和发动机信息，例如汽缸数量，自动变速箱和手动变速箱以及发动机功率。
<！ --1 - > >> str（mtcars）'的数据。框架“：32 obs。 11个变量：$ mpg：数字21 21 22. 8 21. 4 18. 7 18. 1 14. 3 24. 4 22. 8 19. 2 … $ cyl：num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 … $ disp：num 160 160 108 258 360 … $ hp：num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 … $ drat：num 3. 9 3. 9 3.85 3. 08 3. 15 2. 76 3. 21 3. 69 3. 92 3. 92 … $ wt：num 2. 62 2. 88 2. 32 3. 21 3. 44 … $ qsec：num 16. 5 17 18. 6 19. 4 17 … $ vs vs：num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 … $ am：num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 … $ gear：num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 … $ carb：num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 …
假设您想探索燃油经济性和发动机功率之间的关系。 mtcars数据集有两个元素与这个信息：<！燃油经济性以英里/加仑（mpg）为单位测量
hp
：-
以马力（hp）测量的发动机功率 格子包形成R分布的一部分，你必须告诉R你打算使用这个包中的代码。你用library（）函数做到这一点。请记住，您需要在每个要使用格的清理R会话开始时执行此操作：
-
库（“lattice”） 制作一个点阵散点图 点阵包有许多不同的功能来创建不同类型的绘图。例如，要创建散点图，请使用xyplot（）函数。请注意，这与基本图形不同，plot（）函数创建各种不同的绘图类型（由于方法调度机制）。
要创建格子图，您至少需要指定两个参数：
公式
：
这是一个典型的形式为y〜x |的公式ž。它意味着创造一个y对x的情节，以z为条件。换句话说，为z的每个唯一值创建一个图。公式中的每个变量必须是您在data参数中指定的数据框中的一列。
data
：-
一个数据框，其中包含您在公式参数中指定的所有列。 这个例子应该清楚： xyplot（mpg〜hp | factor（cyl），data = mtcars）
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可以看到： 变量mpg，hp和cyl是列在数据帧mtcars。 虽然cyl是一个数字向量，但汽车中的汽缸数量可以只是整数（或者是统计术语中的
离散变量，
）。通过在代码中使用因子（cyl），可以告诉R，cyl实际上是一个离散变量。如果你忘了这么做，R仍然会创建一个图形，但是每个面板顶部的条的标签将以不同的方式显示。
因为数据框中的每辆车都有四个，六个或八个汽缸，图表有三个窗格。你可以看到，大发动机的汽车往往有更多的功率（马力）和更差的油耗（MPG）。
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添加趋势线
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当您告诉格子来计算最佳拟合线时，它对于图中的每个面板都这样做。这很简单，使用xyplot（），因为它就像添加一个类型参数一样简单。特别是，你想要指定的类型是点（type =“p”）和回归（type =“r”）。您可以将不同类型的函数与c（）函数结合使用，如下所示： >> xyplot（mpg_hp | factor（cyl），data = mtcars，+ type = c（“p”，“r”）） >
