adj位置调整
ask询问
bg背景
bty图形边框风格，o四边都有边框，l左边和下边，7右边和上边，c上边、左边和下边，
cex设置点和字符的大小，axis坐标轴上标签字的大小，lab坐标轴上命名的大小，main标题的大小，sub副标题的大小，col颜色。
family字体的风格，
fg前景颜色
font图片字体的风格，字体，粗体，斜体
las坐标轴的运行关系，坐标轴上的字和坐标轴的关系，字会转
lend线的两端的样式
lty线的形式,直线、虚线
lwd线的粗细
Mai、mar、mex画布的大小
Mfcol、mfrow是来切分画布的，放几个fig在画布中，两个功能一样
pch是用来定义点的形状的，有25个形状
srt用来定义图中的文字的角度
Txk坐标轴上的刻度的大小，刻度的字体大小
Xaxt/yaxt不想要坐标轴的标签
Xlog/ylog是x轴和y轴设置为log值
Xpd把绘图区设置为整个画布
Fig表示图形的四个角的位置
New是在图中生成图
#头两行是读取csv文件，逗号分隔值 comma seperated value，是一种简化的excel文件OrgData=read.csv("DownlinkPower_train.csv",header=T)
TestData=read.csv("DownlinkPower_test.csv",header=T)
#第四第五行是选取子集subset(),从 OrgData里选出 OrgData[,1] >0 第一列为正的那些行。
OrgData = subset(OrgData, OrgData[,1] >0)
TestData = subset(TestData, TestData[,1] >0)
#第六行是把data的列名字赋给OrgData_colname
OrgData_colname = colnames(OrgData)
OrgData = cbind(OrgData,1) //cbind 是合并矩阵？ cbind是column bind就是横着粘在一起
竖着粘在一起是rbind，此处cbind(OrgData,1)就是在OrgData的最后加一列全是1
#重新给列命名，c()是字符串的向量，相当于给最后一列命名"intercepts"
colnames(OrgData) = c(OrgData_colname, "intercepts")
#as.matrix相当于c++的cast 强行转换格式，此处强行转换成矩阵格式
#dim(OrgData)是输出OrgData的行数和列数，[2]引用的是列，2:列数就是取OrgData中2到最后一列，其实此处可以用ncol(OrgData)来找列数
x1 = as.matrix(OrgData[,2:dim(OrgData)[2]])
#把OrgData的第一列给y1
y1 = OrgData[,1]
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我们在分析了差异表达数据之后，经常要进行热图的可视化展示。
热图（Heat map） 是一个以 颜色 变化来显示数据的 矩阵 。虽然“热图”是一个新兴的词汇，但是用明暗的矩阵来标示元素的方法已经有超过一世纪的历史了。
热图源自于展示数据的平面图像，较大的数字以小的深灰色、黑色方格呈现，而较小的数字则以较亮的方格标示。如Toussaint Loua在1873年就曾使用这样的手法来绘制对 巴黎 各区的社会学统计。 [1] 彼得·斯伊斯在1957年时进行 群集分析 时也透过置换矩阵的行和列的方法将更相似的值标示在一起。雅克·贝尔坦也曾用过类似的方法标示出 累积量表 的资料。而将 阶层式分群法 加入到矩阵中的概念则是由罗伯特·F·林于1973年创造，他利用多次印刷堆叠出的字符来表示不同程度的灰色，将每个字符大小则视为一像素。利兰·威尔金森则是于1994年开发出了第一个能生成高分辨率的矩阵的计算机程序—SYSTAT。
软件设计师科尔马克·金尼则在1991年时注册了热图这个商标用以形容一种描绘金融市场信息的平面图形， [2] 但是取得了金尼发明的公司在2003年时不小心使得这个商标失效了 [3]
