R 编程中的包
包是组织工作并与他人共享的适当方式。通常，一个包将包括代码（不仅仅是 R 代码！）、包的文档和里面的函数、一些测试以检查一切是否正常，以及数据集。
R中的包
R 编程语言中的包是一组 R 函数、编译代码和示例数据。它们存储在 R 环境中名为“库”的目录下。默认情况下，R 在安装过程中会安装一组包。一旦我们启动 R 控制台，默认情况下只有默认包可用。其他已经安装的包需要显式加载才能被使用它们的 R 程序使用。
什么是存储库？
存储库是定位和存储包的地方，因此您可以从中安装包。组织和开发人员有一个本地存储库，通常它们是在线的并且可供所有人访问。 R 包的一些最受欢迎的存储库是：
- CRAN： Comprehensive R Archive Network(CRAN) 是官方存储库，它是由全球 R 社区维护的 ftp 和 Web 服务器网络。 R 社区对其进行协调，对于要在 CRAN 中发布的包，该包需要通过若干测试以确保该包遵循 CRAN 政策。
- Bioconductor： Bioconductor 是一个特定主题的存储库，旨在用于生物信息学的开源软件。与 CRAN 类似，它有自己的提交和审查流程，并且它的社区非常活跃，每年举行几次会议以保持质量。
- Github： Github 是最流行的开源项目存储库。它很受欢迎，因为它来自于开源的无限空间、与 git、版本控制软件的集成，以及与他人共享和协作的便利性。
安装 R 包
有多种安装 R 包的方法，其中一些是，
- 从 CRAN 安装包：为了从 CRAN 安装包，我们需要包的名称并使用以下命令：
install.packages("package name")- 从 CRAN 安装包是最常见和最简单的方法，因为我们只需要使用一个命令。为了一次安装多个包，我们只需在install.packages()函数的第一个参数中将它们写为字符向量：
例子：
install.packages(c("vioplot", "MASS"))- 安装 Bioconductor 包：在 Bioconductor 中，安装包的标准方法是首先执行以下脚本：
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")- 这将安装一些安装 bioconductor 软件包所需的基本功能，例如biocLite()函数。要安装 Bioconductor 的核心包，只需键入它而不需要进一步的参数：
biocLite()- 如果我们只想要这个存储库中的一些特定包，那么直接输入它们的名称作为字符向量：
例子：
biocLite(c("GenomicFeatures", "AnnotationDbi"))在 R 中更新、删除和检查已安装的包
要检查您的计算机上安装了哪些软件包，请键入以下命令：
installed.packages()要更新所有软件包，请键入以下命令：
update.packages()要更新特定包，请键入以下命令：
install.packages("PACKAGE NAME")使用 RStudio UI 安装包
在 R Studio 中转到Tools -> Install Package ，我们将在弹出窗口中输入您要安装的包：
在 Packages 下，键入并搜索我们要安装的 Package，然后单击install按钮。
如何在 R 编程语言中加载包
安装包后，我们就可以使用它的功能了。如果我们只需要在包中偶尔使用一些函数或数据，我们可以使用以下符号访问它们。
packagename::functionname()示例：让我们访问包 babynames 的births函数。然后输入这个命令，
babynames::births输出：
包和库之间的区别
包和库之间总是存在混淆，我们发现人们将库称为包。
- library()：是用来加载包的命令，指的是包所在的地方，通常是我们电脑上的一个文件夹。
- 包：是方便地捆绑的功能集合。该软件包是组织我们自己的工作并与他人分享的适当方式。
一次加载多个包裹
我们可以在install.packages()函数中输入一个名称向量来安装包，在library()函数的情况下，这是不可能的。我们可以一次加载一组包，或者如果您愿意，可以使用 R 用户开发的众多解决方法之一。
用 R 语言卸载包
要卸载给定的包，请使用detach()函数。用途将是：
detach("package:babynames", unload = TRUE)选择正确的 R 包
发现包的传统方法就是学习 R，在许多教程和课程中，通常会提到和使用最流行的包。第一种选择可以是浏览 CRAN 包的类别。 CRAN 是官方存储库，也为我们提供了浏览包的选项。
查找包的另一种替代方法是 R Documentation，它是来自 CRAN、BioConductor 和 GitHub 的 R 包的帮助文档聚合器，它为您提供了一个搜索框，可直接在主页上满足您的请求。