第2周课后复习与作业

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警告

必做部分，需在截止日期前上传完成的代码文档！

• 🕐 根据 L2 课程讲义的打印稿，在 📑 R Script 中键入并完成全部代码的运行

  1. 打开新的 R script 文件
     • Ctrl+Shift+N 打开 -> Ctrl+S 存盘为“L02_coding_practice.R”
     • 注：文件保存路径和文件名最好为英文，中间不要有空格
  2. 输入与运行代码
     • 长代码手动断行，最好不要超过80个字符
     • 灵活使用快捷键，如 F1（帮助）、Tab（代码提示与自动补全）、Ctrl+A（选中全部代码） -> Ctrl+Shift+A（代码重新格式化）等
     • Ctrl+Enter 运行光标所在行或选中代码（Ctrl+Alt+R 运行全部代码，Ctrl+Shift+P 重新运行代码，Ctrl+Alt+P 运行光标前的代码）
  3. 注释
     • 以 # 作为注释开始标记，如说明性文字、区分不同代码块（Ctrl+Shift+R）
     • 最后加入一段注释说明，简单说说使用 ggplot2包 的体会
  4. 提交代码
     • 可结队编写代码，共同署名，分别提交，但注意控制雷同比例
     • 2023年9月28日22:00前通过 {{坚果云链接}} 直接提交代码文档

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注释

以下为同学们根据自己的时间安排选做部分——很多是非常棒的参考资料！😁

• 🕑 请复习 📖 {{R for Data Science, 2e}} 一书关于数据可视化的第2章（Data visualization）、第10章（Layers）和第12章（Communication）以及关于工作流的第3、5、7、9章¹

• 🕒 下载（打印）📰 {{ggplot2-cheatsheet}} 并浏览之

• 🕓 登录浏览 🖼 {{The R Graph Gallery}}

• 🕔 登录浏览 📦 {{ggplot2 extentions}}，进一步了解 ggplot2 包的“生态圈”

• 🕕 进阶内容：R 对中文字体的支持不够理想，可参考 📝 {{ RJournal 的文章}} 以及帖子 {{showtext}} 中提到的解决方案和有趣示例

脚注

1. 若英文看起来实在吃力 😵， 这本书的第一版有中文翻译版，请同学们自行学习对应章节。我个人建议同学们（等网上商城打折时）购买实体书，放在案头作学习参考。