“+”标示语句没有闭合，比如在循环中，在分支中，或者写函数等，分多行都会有加号；
直接键盘按Esc键退出就可以把+号去掉，恢复正常的编辑状态。清屏用快捷键Ctrl+L 就可以清除所有编辑的语句。
例如；
td<-function(fx,a,b,r){ #(fx:是表达式，方程是fx=0,变量是dux；a，b，区间[a,b],r是精度。
x<-ada<-eval(fx)
调用函数：
fx<-expression(x*x-x-1)
a<-1b<-2r<-1e-5
td(fx,a,b,r)
扩展资料：
R语言有程序的控制结构和函数function。尽管R语言是解释型语言，但是可以用编译的方式实现，调用方法是source(file.R)命令。R语言的软件包能在编程环境中，通过子菜单下载后安装，因此是无障碍的。
程序中加载软件包的命令，
>library(parallel) #并行计算软件包，单线程多核
查找软件包中所有函数，
>library(help=parallel)
>help(packet=parallel)
R语言和解释型语言一样，没有变量声明。R语言能编写c++程序，应用Rcpp软件包。
参考资料来源：百度百科-R语言编程
作者：任坤链接：http://www.zhihu.com/question/21792740/answer/27104765
来源：知乎
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reshape2 横向、纵向做数据变换，例如把纵向堆叠在数据库中的证券行情数据转换成一个按照不同证券代码横向排列，按照时间纵向排列收盘价的数据表
stringr 方便地用正则表达式做批量字符串操作，可做检测、匹配、替换、计数等等
lubridate 方便地做日期/时间操作，各种标准化时间和时区的处理
plyr 轻松地在vector, list, data.frame之间做分组变换，实现拆分、变换、合并的操作
dplyr 轻松地处理data.frame, data.table以及多种数据库为基础的数据，实现选择、变换、分组等等，速度很快
RODBC 连接ODBC数据库接口
RSQLite 连接轻量级SQLite数据库连接
jsonlite 读写json文件
yaml 读写yaml文件，实现灵活的程序外部配置
Rcpp, Rcpp11 写C++03/11代码直接编译后给R调用，大幅提升算法性能
data.table 快速处理较大数据表
ggplot2 高级绘图，一套统一的语法实现复杂图像组合绘制
zoo 时间序列数据的预处理，比如滚动平均等等
rmarkdown 用Markdown写文档并可方便地运行R代码与绘图
knitr 自动文档生成
devtools 扩展包开发必备，在线安装托管的扩展包，检查扩展包是否符合CRAN标准等等
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pipeR 自己写的高性能、低损耗、分工明确的管道操作（pipeline operator）扩展包，使得数据变换流程化
=== 专业领域（数值计算） ===
rootSolve 非线性方程求根、ODE均衡状态解
Rsolnp 非线性优化
=== 专业领域（计量和统计学习） ===
sde 随机微分方程模拟和统计推断
KernSmooth 非参数平滑与分布估计
cpm Change Point Detection 实时分布或者统计关系变化检测
stats4 可用来方便地做MLE估计
我想把ggplot2做的图片直接保存成ppt，想到了之前的推文 《我不会用illustrator，只会用ppt！》 这里用到的是 export 包
首选是安装 ，使用的命令是 install.packages("export")
但是遇到报错
换成另外的命令安装
成功
导出为ppt用到的命令是
遇到报错
查了一下 说直接更新 Rcpp 这个R包
更新R包直接把这个包重新安装一遍就可以
最终得到了结果
小明的数据分析笔记本
