本节书摘来自异步社区《R语言初学指南》一书中的第2章，第2.4节，作者【美】Brian Dennis（布莱恩·丹尼斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看
2.4 利用注释使脚本明了
R语言初学指南
可在脚本中加入注释。在脚本中，任何以“#”（sharp/number symbol）开头的命令行都会被R忽略。同样，若“#”出现在某行的中间，则该行中“#”后面的语句都会被忽略。可利用这一特性对脚本添加注释，以便用户或他人日后查阅。例如，作者每次查看前一天编写的脚本时，都要重新梳理并回忆每条脚本语句的作用。
下面是添加注释之后，狼-驼鹿脚本可能呈现的样子：
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# wolf moose graph version 20110625.R
# R program to plot the average kill rate of moose per wolf
# (average number of moose killed per wolf per 100 days;
# vertical axis) with the density of moose (average number
# per 1000 square km; horizontal axis), along with the model
# equation for predation rate from ecological theory.
#
# Data are from Messier, F. 1994. Ungulate population models
# with predation: a case study with the North American moose.
# Ecology 75:478-488.
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# Enter data into two vectors.
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moose.density=c(.17,.23,.23,.26,.37,.42,.66,.80,1.11,1.30,1.37,1.41, 1.73,2.49)
kill.rate=c(.37,.47,1.90,2.04,1.12,1.74,2.78,1.85,1.88,1.96, 1.80,2.44, 2.81,3.75)
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# Draw a scatterplot of the data.
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plot(moose.density,kill.rate,type="p")
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# Calculate predation rate equation over a range of moose
# densities and store in two vectors, m and k.
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m=2.5*(0:100)/100 # Range of moose densities from 0 to 2.5.
a=3.37 # Prey density at which kill is half of
# maximum.
b=0.47 # Maximum kill rate.
k=a*m/(b+m) # Model equation calculated for all values
# contained in the vector m.
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# Plot the predation rate equation data as a line plot.
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points(m,k,type="l")
添加多少注释都不为过。尽管这需要输入更多的字符，但在将来这会节省很多脑力劳动。另外，用年-月-日的方法来记录日期（参见第一行注释中“version 20110625”），可产生一系列连续增加的数字，这对分类、存储、查找及提取文件都很有用。
注释对脚本调试很有用。只要在每个不需要运行的命令行前面添加“#”号，即可通过“注释”使脚本在运行时忽略其中的一行或一部分。将一部分脚本改为注释，然后通过运行另外的一条或一组语句来进行调试，这样可以保留原来的输入。
