每个人都是从初学者走过来的，我当然是知道纯粹的初学者肯定是没办法凭空去获得如何查看自己的r包安装在电脑什么目录的知识点，但是我觉得这个不应该是在微信交流群里面讨论的，只需要简单的购买书籍去学习最基础r知识点即可。
在R中，你可以使用.libPaths()函数来查看R包的安装路径。这个函数会返回一个字符串向量，其中包含了所有R包的安装路径。默认情况下，第一个路径是你的个人R库的路径，其他的路径则是系统级别的R库路径。
如果你想要查看特定R包的安装路径，你可以使用find.package()函数。例如，如果你想要查看ggplot2包的安装路径，你可以运行以下命令：
find.package("ggplot2")
这个命令会返回ggplot2包的完整路径。
在R中，有许多函数可以帮助你获取和设置环境和会话相关的信息。以下是一些例子：
getwd(): 获取当前工作目录的路径。setwd(): 设置当前工作目录。Sys.getenv(): 获取环境变量的值。Sys.setenv(): 设置环境变量的值。options(): 获取或设置R选项。这些选项可以影响R会话的各种方面，例如错误处理和图形设备。sessionInfo(): 提供当前R会话的信息，包括R版本、操作系统、已加载的包等。commandArgs(): 返回启动当前R会话时传递给R的命令行参数。R.home(): 返回R的主目录。tempdir(): 返回当前会话的临时目录。search(): 列出所有在搜索路径中的对象，包括包、数据集等。
这些函数可以帮助你更好地理解和控制你的R环境和会话。在R中处理环境和会话时，以下是一些常见的技巧和最佳实践：
- 设置工作目录：使用
setwd()函数设置工作目录是一个好习惯，这样你可以确保你的脚本在正确的地方查找文件。然而，一个更好的做法是使用RStudio的项目功能，这样你的工作目录会自动设置为项目的根目录。 - 使用相对路径：在你的脚本中使用相对路径而不是绝对路径。这样，如果你的项目被移动或者在另一台计算机上运行，你的脚本仍然可以正常工作。
- 保存和加载会话：你可以使用
save.image()函数保存你的R会话，然后使用load()函数在以后的会话中加载它。这可以让你在中断工作后，恢复到你离开的地方。 - 使用环境变量：如果你的脚本需要敏感的信息，如数据库密码，你可以将这些信息存储在环境变量中，然后在你的脚本中使用
Sys.getenv()函数来访问它们。这样，你可以避免将敏感信息硬编码到你的脚本中。 - 了解你的环境：使用
sessionInfo()函数可以帮助你了解你的R环境，包括你的R版本，已加载的包，以及其他有用的信息。这在调试问题时特别有用。 - 管理包：使用
.libPaths()函数可以查看或设置R包的安装路径。你可以使用install.packages()函数的lib参数来控制包的安装位置。 - 使用R选项：
options()函数可以用来获取和设置各种R选项，这可以影响R会话的许多方面。例如，你可以使用options(stringsAsFactors = FALSE)来改变R默认将字符串转换为因子的行为。
在R中与本地计算机进行交互主要涉及到文件和目录操作、系统命令执行、环境变量获取和设置等方面。以下是一些常用的函数和技巧：
- 文件和目录操作：R提供了一系列函数来处理文件和目录，如
list.files()、file.exists()、file.create()、file.remove()、dir.create()、setwd()、getwd()等。这些函数可以帮助你在R中创建、删除、检查文件和目录，以及改变和获取当前工作目录。 - 执行系统命令：
system()和system2()函数可以在R中执行系统命令。例如，你可以使用system('ls')在Unix/Linux系统中列出当前目录的文件，或者使用system('dir')在Windows系统中做同样的事情。 - 环境变量：
Sys.getenv()和Sys.setenv()函数可以获取和设置环境变量。例如，你可以使用Sys.getenv('PATH')来获取你的系统路径，或者使用Sys.setenv(TZ = 'Asia/Shanghai')来设置你的时区。 - 交互式输入：
readline()函数可以在R脚本中获取用户的交互式输入。例如，你可以使用name <- readline('Please enter your name: ')来获取用户输入的名字。 - 外部程序和语言接口：R提供了一些函数和包（如
Rcpp）来调用外部程序和与其他编程语言交互。例如，你可以使用.C()函数来调用C代码，或者使用Rcpp包来更方便地在R和C++之间进行交互。 - 并行和分布式计算：R有一些包（如
parallel、foreach、future、snow等）可以帮助你在本地计算机上进行并行和分布式计算。
以上就是一些在R中与本地计算机交互的常用方法，希望对你有所帮助。