視覺化航班資料
現在你已經熟悉資料內容，下一步是把時間趨勢視覺化。在這個練習中，你會用幾種不同的方法，將 flights_xts 的時間序列資料畫出來。
最簡單的方式通常是使用 plot.xts()，它只需要為圖中的 y 軸提供單一引數。x 軸會由 xts 物件的時間索引自動提供。
如果需要更複雜的圖，你可以使用 plot.zoo()，它允許你同時包含多個資料欄。特別是，plot.type 引數可以指定資料要顯示在單一面板（"single"）或多個面板（"multiple"）。當你要比較多個欄位在時間上的變化時，這會很實用。
本練習屬於課程
個案研究：在 R 中分析城市時間序列資料
練習說明
- 使用
plot.xts()檢視隨時間變化、進入 BOS 的每月總航班數（total_flights）。這個指令只需要你指定 y 軸的資料，但你必須明確指出要繪製的資料欄。 - 再次呼叫
plot.xts()，繪製隨時間變化、進入 BOS 的每月「延誤」航班數。 - 使用
plot.zoo()繪製flights_xts中所有 4 個時間序列欄位。將plot.type設為"multiple"，以產生包含 4 個不同面板的圖。ylab引數維持不變。 - 再呼叫一次
plot.zoo()，把這 4 條時間序列畫在單一面板上。lty引數與legend函式維持不變。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Use plot.xts() to view total monthly flights into BOS over time
plot.xts(___)
# Use plot.xts() to view monthly delayed flights into BOS over time
# Use plot.zoo() to view all four columns of data in their own panels
plot.zoo(___, plot.type = "___", ylab = labels)
# Use plot.zoo() to view all four columns of data in one panel
plot.zoo(___, plot.type = "___", lty = lty)
legend("right", lty = lty, legend = labels)