Cloud2016 我来打个代码高尔夫，把你的代码略微缩一下（代价是不那么易懂了）：
matplot(t(outer(1:4, (1:100)/10, `/`)),
xlab = "x", ylab = "z/x", type = "l", col = 1:4, lty = 1
)不过还是不如我的 curve() 方案短小，主要是 curve() 自动生成了横纵坐标的标题。
画数据图的话，ggplot 完胜；画示意图的话，R 基础图形还是有点优势的。前者本来就是建设在数据框基础上的，所以要画示意图还得事先生造出一个干净的数据框，在那之后一切都简单多了；后者则是纸笔模型，自己拿着笔画点画线，所以用来画数据图形则会显得很繁琐。
涨见识了。我感觉我的极限就是 plot + lines，更高级的消化不了，隔断时间不用就忘干净。
建议以后对 cosx 所有的提问都给出 Base R 版和 Tidyverse 版 。做做大脑体操。简称 B 版和 T 版。我自告奋勇整理成书。书名我都想好了：BT 擂台赛。
如果用 ggplot2， 可以用 stat_function 把生成数据这一步抽象掉。
library(ggplot2)
out <- ggplot(data.frame(x = c(0, 10)), aes(x))
for (i in 1:4) {
out = out + stat_function(fun = function(.x ,z) z/.x,
color = i,
args = list(z=i),
xlim=c(i/10,10) )
}
out我以前画图用TikZ 或 Mathematica。 刚用 R 时，觉得画函数图像还得先“生成数据”这一步很奇怪，画出来的图不是“矢量图”。后来才发现 TikZ 不过是把“生成数据”这一步抽象掉了。
Update: 之前犯了两个错误 (i) 循环变量应该在 args 里，(ii) x得从 z/10开始，因为要求 y 在0到10取值。很奇怪 stat_function 没有 ylim 这个参数。dapengde 我给你那个 bookdown 项目交了 PR.
yihui 我在学校的几年，基本把图书馆关于 R 的书，浏览了个遍，比较全面细致地去教人如何画图的几乎没有，它们看起来都是镜面反射，没有一点新意，唯独对《“古”代统计图形》抱有很大期待，相比于其它书籍，这本书的优势是追根溯源，用词考究，关于 Base R 的特别全面，这对于那些要往期刊上发文章的，是特别好的作图参考材料，特别好的参数查询手册，近些年，关于 Base R 的另外一本好书是 Thomas Rahlf 的 《Data Visualisation with R》相应的网站 <http://www.datavisualisation-r.com/>，别的就没见着了
我本想把多年沤在书签和硬盘里的东西整理出来，其实有段时间也确实在整理，见 RGraphics，后来又想到这对于当下的我，可能不是重点，就没继续整理，而且我也没有在统计图形里深入研究过，不太可能写的比谢大还好，目前它变成了个分类器，除了数据处理、 ggplot2 和案例，也没多少兴趣继续，索性搁置了！
最近，我买了两本中文技术书，一本是《统计学习方法》第二版，一本是《深度学习》中译本，前者是自己一个人在写，后者是开源在 Github 上，一大群人在翻译。蹭热度没什么不好，但是为了赶时间降低质量就不能理解了，最讨厌写书也走敏捷开发的路子，带坏风气，如果一个人时间精力不够，质量把控不过来，就号召一群人来把控呀，我觉得这两本书在质量上现在形成鲜明的对比。我是那种不喜欢追时髦的人，特别是技术书和教材，我偏向于沉淀下来的经典著作（这一点是我导师带给我的影响，研究生阶段主要在啃十余年以前的专著，所以我看到书里的用词，就特别去思考，实在忍不住就在票圈里吐槽）。
最后，总结一下，写书追求完美没什么不好，总比误人子弟好！如果精力不够就开源出来，一群人的眼睛盯着质量总比一个人赶工期好的多！谢大的书是不出版，放个样张也造福大众，绝对是个异数。
Cloud2016 好，我尽快抽空开源出来，但我的源文档是 LyX 写的。你四个月前的回帖我还放在我的浏览器里没关：https://d.cosx.org/d/420476/26 就等着你们把它转成 bookdown 了，估计有不少技术难点。
Liechi 时隔这么久，我自己都不敢看了。文风里有不少稚气和卖弄的成分，而且内容上我怕我看了会无限挑刺。
Cloud2016 我看了半天源文件夹，最后还是决定直接丢个 Dropbox 链接算了，里面实在是太乱，我不可能有时间整理了：https://www.dropbox.com/sh/wn2u9qk560rl3nf/AADaqhhaWJUvfEw395jC5g6Ra?dl=0 里面 Modern-Stat-Graphics.lyx 应该是核心源文件。你想怎么折腾就怎么折腾吧。我感觉这会是严酷的体力活儿。
yihui 确实是很重的体力活，代码有很多也需要更新的，慢慢搞吧，我先搬过来一节，建了个仓库 <https://github.com/XiangyunHuang/MSG-Book> 和书籍预览 <https://msg-book.netlify.com/> 万里长征完成第一步
dapengde Liechi 你们有时间加入编辑谢大 yihui 的现代统计图形书稿吗？我建了个仓，现在只需把每一章节放在 R Markdown 文件里，上传到这个仓库就可以了 <https://github.com/XiangyunHuang/MSG-Book> 每一章节可自行更新过时的内容，甚至替换
yihui 你想怎么折腾就怎么折腾吧。我感觉这会是严酷的体力活儿。
dapengde 根据谢大的指示，我觉得我们有相当大的自主权，
Modern-Stat-Graphics.lyx 或者依据 Modern-Stat-Graphics.tex 文件复制文字（我没找到更方便的转化方式），把文字复制出来后，再在相应的地方以 R Markdown 的方式把 R 代码块和图片插入Liechi dapengde fork commit push merge 会这些基本就够了。如果再遇到什么其它的操作可以参考这个查询手册 <https://github.com/521xueweihan/git-tips> 然后就是放狗搜，最后就是拿出来问，比如我以前问的 <https://d.cosx.org/d/420426>
Liechi 如果真的那么惧怕 Git 不妨先 fork 这个项目，然后在自己 fork 的项目里修改, RStudio 里提交 commit，推送到 Github 后，手动提交 PR。大多数情况下，我也是在 RStudio 里弄