在R中，包 (package) 是函数、数据和预编译码等以一种定义完善的格式组成的集合。
一般来说，一个包负责解决某个具体问题，比如：graphics包由一些基本绘图函数构成，为R提供基本绘图功能。
R中有两类包：标准包 (standard packages) 和贡献包 (contributed packages)。
- 标准包：在R安装过程中事先已经安装好了，不需要再安装，目前的R版本（3.5.1）有30个标准包。安装好R后，可通过输入
installed.packages()命令来查看，如下图：
如果安装了RStudio，也可以通过RStudio中Packages栏来查看。
- 贡献包：顾名思义，就是由社区牛人贡献出来的包，也称为“第三方包”。截至目前，贡献包多达13336个，详情见：https://cran.r-project.org/web/packages/
由于R有大量社区支持，因此其功能相当强大。
由于贡献包的数量巨大，找到合适的包来解决你的问题可能需要些技巧。一般来说，通过包的名字很多时候并不能找到你所需的包，怎么办呢？
幸好的是，官网提供了一个Task Views：https://cran.r-project.org/web/views/，通过它你可以了解R的主要功能。目前主要可解决37种任务（见下图），点击相应任务链接可知道哪些包负责完成该任务。
从上图可知，R可运用于各种任务，比如：贝叶斯推断、化学计量学和计算物理学、临床试验设计、聚类分析、计量经济学、微分方程、高性能计算、医学影像分析、数值计算、时序数据分析......
如何找到合适的包，《如何搜索你想要的R包？》这篇文章也非常有帮助；另外，通过网站https://rseek.org/搜索关键字也可以获得很多有用信息。
使用第三方包前，需要先安装它。说一下包的安装、加载和查看：
- 安装包用
install.packages()函数，比如install.packages('data.table')
- 加载包用
library()函数，比如library(animation)
- 用
library(help=data.table)来查看 "data.table" 包的相关信
最后看一下R在可视化方面的表现，来看一些例子：
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demo(graphics)运行的一些结果：
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demo(persp)运行的一些结果：
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demo(Hershey)运行的一些结果：
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demo(plotmath)运行的一些结果：
- 两张小编自己用R画的图：
感谢您的阅读！想了解更多有关R语言技巧，请关注我的微信公众号“R语言和Python学堂”，我将定期更新相关文章。
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