R语言：我写的一个数据可视化的函数，散点图和线性回归趋势线及公式

在做项目的时候，发现需要多次绘制散点图和图例，以及计算线性回归的拟合公式和R2，为了方便处理，特编写了这个函数，希望对大家有所帮助。
也欢迎大家提出报给的改进建议或者更多的需求组合。具体的可视化函数如下。
其中，data.xts是tidy的时间数据集，调用时只需要给出time和lie这2个变量，lie的格式是data.xts的第几个字段。sandiantu函数直接绘制散点图
qushixian函数将添加趋势线，并显示公式和R2，在Rmd格式中使用效果更好。
sandiantu<-function(time,lie){
      a<-names(data.xts)[lie][1]
      b<-names(data.xts)[lie][2]
      with(as.dataframe(data.xts[time,lie]),
         {
                  plot(get(b) ~ get(a),xlab=a,ylab=b,col='lightgray',lwd=1)
         })
}

qushixian<-function(time,lie){
      a<-names(data.xts)[lie][1]
      b<-names(data.xts)[lie][2]
      with(as.dataframe(data.xts[time,lie]),

         {
                  reg<-lm((get(b)~get(a)))
                  abline(reg,col="red",lty=3,lwd=3)
                  gongshi<-paste("y=",substr(summary(reg)$coef[2,1],1,6),"x+",
                                 substr(summary(reg)$coef[1,1],1,6),sep='')
                  rfang<-paste("R2=",substr(summary(reg)$r.squared,1,6),sep='')
                  gongshi2<-paste("y=",summary(reg)$coef[2,1],"x+",
                                 summary(reg)$coef[1,1],sep='')
                  legend("topright", legend = c(gongshi,rfang))
                  print(gongshi2)
                  print(rfang)
         }

      )

}