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餵資料給函數是有一些可以讓你偷懶的小規則的，知道規則以後，就可以就隨便餵了。
一般函數都不須要餵太多東西，所以平常不會感覺到什麼差別，但是有些函數可能用上很多arguments，或是arguments的名字很長，那就有些偷吃步了。
這時候就要借助繪圖函數了，單純因為他們的arguments比較多，比較好舉例。
下面以長條圖barplot()為例，先看?barplot的Usage：
barplot(height, width = 1, space = NULL,
names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE,
horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45,
col = NULL, border = par("fg"),
main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL,
xlim = NULL, ylim = NULL, xpd = TRUE, log = "",
axes = TRUE, axisnames = TRUE,
cex.axis = par("cex.axis"), cex.names = par("cex.axis"),
inside = TRUE, plot = TRUE, axis.lty = 0, offset = 0,
names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE,
horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45,
col = NULL, border = par("fg"),
main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL,
xlim = NULL, ylim = NULL, xpd = TRUE, log = "",
axes = TRUE, axisnames = TRUE,
cex.axis = par("cex.axis"), cex.names = par("cex.axis"),
inside = TRUE, plot = TRUE, axis.lty = 0, offset = 0,
add = FALSE, args.legend = NULL, ...)
長條圖裡有很多東西可以改，而且這還不是全部，當一個函數最後放上 ... 的時候，就表示還有一些額外的arguments可以用。
而且是只有第一項height沒有任何預設值，其他argument都接上等號，所以這個只要第一項放入數據就能跑了。
下面借了example裡的例子。
> (tN <- table(Ni <- rpois(100, lambda = 5)))
> barplot(tN, col = rainbow(20))
example裡 rpois()是隨機產生100筆資料的函數，pois 表示Poisson分布。
然後用table整理了一下，看看0，1，2，... 各有幾個。然後就叫barplot畫圖，設定了一下顏色 col。
[統計小知識：Poisson分布是離散型變數的第二大代表。一小時內訪問某店的客人數量就是一種Poisson的資料，也是一種計數的資料。忘了離散型變數？Lesson 1提了一次，離散型變數是畫長條圖，不適合畫直方圖喔！]
接著xlim 是x軸範圍和xlab x軸標示，下面會以他們為例，也可以自己亂改看看：
在方向鍵上，會出現上一個輸入的指令，可以不斷往上叫回前面的指令來改就不用一直重打了。
> barplot(tN, 0.5, 0.8) #no names
> barplot(width=0.5, space=0.8, height=tN) # change order
> barplot(0.5, space=0.8, height=tN)
> barplot(w=0.5, space=0.8, tN)
> barplot(tN, w=0.5, xlab="count", col= rainbow(10))
> barplot(h=tN, xlim=c(0, 20), 0.5, xlab="count") #Error h
> barplot(tN, xlim=c(0, 25), 0.5, xlab="count", h=1, col= rainbow(10)) # Error h
> barplot(width=0.5, space=0.8, height=tN) # change order
> barplot(0.5, space=0.8, height=tN)
> barplot(w=0.5, space=0.8, tN)
> barplot(tN, w=0.5, xlab="count", col= rainbow(10))
> barplot(h=tN, xlim=c(0, 20), 0.5, xlab="count") #Error h
> barplot(tN, xlim=c(0, 25), 0.5, xlab="count", h=1, col= rainbow(10)) # Error h
> barplot(height=tN, xlim=c(0, 25), 0.5, h=1, col= rainbow(10))
不知道有沒有試出什麼心得？原則上：
省略arguments的名稱時，自動照順序讀。
有標名稱時，順序隨意。
有些有名稱有些沒名稱：有先名稱的先設定好，沒名稱的照順序排。
名稱不用給全名，但是不能有重名。例xlab 和xlim，height和horiz，只給x或xl都會失敗，因為兩個開頭都是xl，至少要給xla或xli...另外只有一個名字是w開頭，所以可以只給w。
然後就理解，為什麼越重要的arguments越前面，而且大家很習慣省略前面重要的幾項的名稱，但是後面常用的選項名稱會記得清清楚楚。
雖然可以不打全名，但是一般要打還是會打一個看得懂縮簡。
例如在讀資料的函數read.table或read.csv裡，這三種都很多人用：
> read.table("data.txt", header=TRUE)
> read.table("data.txt", head=TRUE)
> read.table("data.txt", TRUE)
有種越來越偷懶的感覺...不過header是第二順位，所以真的偷懶沒關係啦，大家都看得懂！(header是在設定第一列是不是欄位名。) 嗯…還有一個最偷懶的：
> read.table("data.txt”, T)
還有一些情況，想不打argument的名字都不行。先看看你在R裡存了什麼東西，然後用rm清空你存的所有物件，然後就什麼都沒了。
> ls()
> rm(list=ls())
> ls()
再來不知道有沒有人注意：長條圖有超過10個bar，但是我只給10個顏色，他又從第一個顏色開始輪，這種自動補滿的功能，R裡隨處可見。
> matrix(0, ncol=10)
> matrix(1:3, nrow=2, ncol=10) # warning
> array(1:3, dim=c(2, 10)) # no warning
> matrix(1:3, nrow=2, ncol=10) # warning
> array(1:3, dim=c(2, 10)) # no warning
> cbind(1, 1:5)
這種補滿常常沒有提醒的，所以有時候要小心，資料長度有沒有放錯，因為會偷偷補滿。
小結：
function在理解你的input的時候，有名字的先排名字，沒名字照順序排。名字不用是全名，但是必須對應的上獨特的arguemnts. 請至少打成自己方便看懂的形式。
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