解读此表
但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较，所有还有下一种方法
处理好了分组信息，再自定义比较元素
自定义函数进行比较
热土和火山图都是傻瓜式的，只要的前面得出的deg数据(也就是基因差异表达数据）是正确的
分析来自5各班的5位中学生的成绩情况，数据必须确保已保存在本地，名称为“scores.txt”
scores <- read.table("scores.txt",header=TRUE, row.names="num") #读取数据,并且默认读取的行名称就是已有的“num”中的数据，读取完成后，可以查看数据的前几行使用以下命令：
head(scores) #回车完成读取
summary(scores) #读取数据的概述
summary(scores$math) #可以获取所有的数学成绩，类似的，还可以获取语文、生物等成绩
child<- scores['573',] #预读取学号为“573”这位同学的全部信息
sum(child) #计算该学生的总成绩
aver <- tapply(chem,class,mean) #计算某班的某一科目的平均成绩
plot(aver,type='b',ylim=c(40,50),main="各班化学成绩平均分",xlab="班级",ylab="化学平均分") #其他成绩也是可以的，其中ylim是纵坐标的最大最小值区间。
subjects <- ('chn','math','eng','phy','chem','bio','politics','history','geo') #获取到所有科目的成绩；
sapply(scores[class==4,subjects],mean) #获取四班所有科目的平均成绩
aggregate (scores[subjects],by=list(class),mean) #按照科目对所有科目进行平均分的计算（每个班只有一组数据，所以结果和原始数据的大小是一样的）
hist(eng) #输出英语成绩的直方图
[1]https://www.cnblogs.com/speeding/p/4107768.html R语言学习笔记：分析学生的考试成绩
