r中lines是直线，命令为lines(x,y),其功能相当于plot(x,y,type="1")。
函数abline()可以在图上加直线，其使用方法有四种格式：
一、abline(a,b)
二、abline(h=y)
表示画出一条过所有点得水平直线
三、abline(v=x)
表示画出一条过所有点的竖直直线
四、abline(lm.obj)
表示绘出线性模型得到的线性方程
lines()函数做的是一般连线图，其输入是x,y的点向量。abline()函数做的是回归线，其输入是回归模型对象。
函数的定义：
给定一个数集A，假设其中的元素为x。现对A中的元素x施加对应法则f，记作f（x），得到另一数集B。假设B中的元素为y。则y与x之间的等量关系可以用y=f（x）表示。我们把这个关系式就叫函数关系式简称函数。
函数概念含有三个要素：定义域A、值域C和对应法则f。其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征。
首先要理解函数是发生在集合之间的一种对应关系。然后要理解发生在A、B之间的函数关系不止且不止一个。最后要重点理解函数的三要素。
函数的对应法则通常用解析式表示，但大量的函数关系是无法用解析式表示的，可以用图像、表格及其他形式表示 。
以上内容参考：百度百科---函数
可以用内置的graphic包来画，就是plot()和curve()
也可以用ggplot2来画，后者更灵活。
graphic
# 先生成一组随机数x <- rnorm(2000)
# 画频率直方图, 分30个bin
hist(x, freq = F, breaks = 30)
# 再画概率分布曲线
lines(density(x, bw=.5), col="red", lwd=2)
2. ggplot2
# 准备工作, 把x设成一个数据集library(ggplot2)
data <- data.frame(x = x)
# 生成底层和直方图，概率线的图层
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = ..density..))
p <- p + geom_histogram(fill = "navy")
p <- p + geom_density(colour = "green")
p
画出来风格不太一样，看你口味了
