Rで解析：データの操作に便利です！！「berryFunctions」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("berryFunctions")

#パッケージの読み込み
library("berryFunctions")

###データ例の作成#####
n <- 200
TestData <- data.frame("Group" = sample(paste0("Group", 1:5), n, replace = TRUE),
                       "Data1" = sample(1:50, n, replace = TRUE),
                       "Data2" = sample(1:35, n, replace = TRUE),
                       "Data3" = sample(1:10, n, replace = TRUE))
########

#統計量によるグラデーション付の散布図:colPointsコマンド
#x軸の項目を設定:xオプション
#y軸の項目を設定:yオプション
#統計量を設定:zオプション
#x軸ラベルを設定:xlabオプション
#y軸ラベルを設定:ylabオプション
#統計量ラベルを設定:zlabオプション
#プロットシンボルを設定:pchオプション;単一文字でも可能
#新規でプロットする場合:addオプション;FALSE
colPoints(x = TestData[, 2], y = TestData[, 3],
          z = TestData[, 4], xlab = "テスト1",
          ylab = "テスト2", zlab = "点数",
          pch = "★", cex = 1.5, legend = TRUE,
          add = FALSE, col = seqPal(yr = TRUE))

#matrix classをヒートマップテーブルで表示:tableColValコマンド
#データ例をmatrix classに変換
TableMatrix <- as.matrix(TestData[1:10, 2:4])
rownames(TableMatrix) <- TestData[1:10, 1]
#プロット
#データを指定:matオプション
#塗色を指定:paletteオプション
#行名の幅を指定:nameswidthオプション
#列名の高さを指定:namesheightオプション
tableColVal(mat = TableMatrix,
            palette = seqPal(yr = TRUE),
            nameswidth = 0.2, namesheight = 0.1)

#グループ毎にデータをプロット:groupHistコマンド
#x軸を指定:xオプション
#グループ分けの指標を指定:gオプション
groupHist(df = TestData, main = "Histogrames of Data1", x = "Data1",
          g = "Group", col = seqPal(yr = TRUE))

#文字列前後の無駄な空白を削除:trimwsコマンド
trimws(c("   からだに いいもの   ", "  I have a PEN   ", "I have an apple    "))
[1] "からだに いいもの" "I have a PEN" "I have an apple" 

#指定した範囲を差分で大きい数からデータを作成:seqRコマンド
seqR(range = c(50, 1), by = -3)
[1] 50 47 44 41 38 35 32 29 26 23 20 17 14 11  8  5  2