R的包（package）

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关于R语言包的一些操作，挺重要的！！！

R的包（package）通常有两种：
1 binary package：这种包属于即得即用型（ready-to-use），但是依赖与平台，即Win和Linux平台下不同。
2 Source package: 此类包可以跨平台使用，但用之前需要处理或者编译（compiled）。

以下一些常用的包相关的函数：
.libPaths()：查看包的安装目录

ls('package:ggplot2')可以查看该包里面所有的函数
library()：查看已经安装的包目录
library(mypackage)：载入mypackage包

getOption("defaultPackages")：查看启动R时自动载入的包。
help(package = 'mypackage')：查看‘mypackage’的帮助
args(function)：查看函数的参数
example(function)：自动运行该函数帮助文档中的例子，很赞！
demo("package")：展示一些包中demostration，需要再看下？？
vignette('mypackage')：有的包，特别是bioconductor的包有vignette，用函数查看
openVignette('mypackage')：这个函数也可以查看vignette，更好用一些
RSiteSearch("helpinfor")：搜索R网站上的“helpinfor”相关信息
help.start()：查看已经安装包的详细HTML文档，这个命令非常爽。
更新：
search()：查看当前载入的包

sessionInfo()：查看R中载入的包
methods()：查看某个S3泛型函数中所有的方法或者一个类中所有的方法（S3：S version 3）

showMethods(class = "myClass")：查看S4类的方法

findMethods("myMethods")：查看method的代码

class(myObject)：查看某个对象的类
getClass(“class/package”)：查看某个class或者包的具体内容

getSlots("class")：查看某个class的slot

slotNames(MyObject)：查看某个对象的slot。

可以使用Myobject@slotNames访问对象的slot值，这个@设计实在是太爽了，可以连续用。
查询包内信息：1. ?function/method：查看某个“函数”或者“方法”的详细内容
2. class?graph::graph：查看“组”的详细内容的一个例子。这个例子的来源是查询graph包时候，查看其中class的信息，输入??graph后出现一个graph::graph-class。
ls("package:mypackage")：查看"mypackage"中的所有对象。

安装source package方法

1 在终端输入 # R CMD INSTALL /.../mypackage.tar.gz
使用此方法，需要解决包依赖问题，即安装此包所依赖的包，安装过程有提示

2 也可以使用R的install.packages()函数安装
回答：可以使用install.packages()函数安装，而且比较简便，即联网即可装，装了就可用。
# R
> install.packages('mypackage')

回答2：可以使用install.packages()安装本地下载的包，尤其适用于在服务器上安装包

$ R

> install.packages( c("XML_0.99-5.tar.gz", "http://www.cnblogs.com/Interfaces/Perl/RSPerl_0.8-0.tar.gz"), repos = NULL, configure.args = c(XML = '--with-xml-config=xml-config', RSPerl = "--with-modules='IO Fcntl'"))
3 Bioconductor的安装方法
> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite("mypackage")

 

4 卸载package

remove.packages("mypackage")

 

5 查看R及其package的version

R version: version 或者 R.version

R package version:

 

6 更新包

update.packages( )  可以定期执行以下

 

7 使用别人安装的包

修改.bashrc文件，添加环境变量R的lib路径

export R_LIBS=/home/.../R/lib64/R/library

R中用.libPaths()函数查看lib路径，如果有多个lib,install.packages()默认是安装在第一个目录下

 

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