"最近這幾天天氣變化很大啊，村莊裡的冰淇淋銷售也不知道如何"
"我們透過圖表來看看這十天的變化吧"

首先先把資料帶進來，同樣我們也把它做成data.frame

溫度 <- c(27, 34, 25, 32, 32, 34, 25, 24, 21, 23)
冰淇淋 <- c(123, 198, 99, 172, 165, 221, 120, 100, 89, 112)
銷售量 <- data.frame(溫度, 冰淇淋)

銷售量
   溫度 冰淇淋
1    27    123
2    34    198
3    25     99
4    32    172
5    32    165
6    34    221
7    25    120
8    24    100
9    21     89
10   23    112

"恩～看起來天氣越熱銷售越高阿～"
利用plot()將資料做成圖表

plot(銷售量$溫度, 銷售量$冰淇淋)

接著我們可以利用xlab, ylab來命名我們的圖表，x對應x軸名稱，y對應y軸名稱
main則代表圖片的名稱

plot(銷售量$溫度, 銷售量$冰淇淋,
      xlab = "天氣溫度C",
      ylab = "冰淇淋銷售量N",
      main = "哥布林村冰淇淋銷售量")

當然我們也可以用col = 來更換點的顏色

plot(銷售量$溫度, 銷售量$冰淇淋,
      xlab = "天氣溫度C",
      ylab = "冰淇淋銷售量N",
      main = "哥布林村冰淇淋銷售量", col = "red")

最後我們可以透過使用type的部分來決定劃出圖片的樣子，各位哥布林的小夥伴們也可以試試看

plot(銷售量$溫度, 銷售量$冰淇淋,
      xlab = "天氣溫度C",
      ylab = "冰淇淋銷售量N",
      main = "哥布林村冰淇淋銷售量", col = "red"
      type = "p")

“p”: 僅僅只劃出點，如上面的圖列即是只有點

“l”: 劃線，把點和點之間連起來

“b”: 點和劃線都有，不過無貫穿

“c”: 像“b”的圖表一樣，不過點隱藏起來

“o”: 像"b"圖表一樣，不過線從點貫穿出來

“h”: 像直線圖表

“n”: 不劃點，即是空白

圖片視覺化會讓數據變得更容易觀察，這樣當我們在做村莊決策的時候或許會更容易喔
感謝大家的收看，過去的每一篇資料還會努力更新及修正
有些時候太忙來不及做得很好，還請各位小夥伴們多多見諒囉～
恩君會再加油，每天努力成為哥布林王，當然前提是沒被哥布林殺手殺死～抖抖抖抖