关于r包安装到哪里了以及如何看自己的r包数量

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好久以前（六年前吧），我录制了一个简单的r语言和rstudio软件安装视频，顺手让大家安装一些包试试看，代码如下所：

rm(list = ls()) 
options()$repos 
options()$BioC_mirror
#options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options()$repos 
options()$BioC_mirror

# https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/GEOquery.html
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
 install.packages("BiocManager") 
BiocManager::install(c("GSEABase","GSVA","clusterProfiler" ),ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("GEOquery","limma","impute" ),ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("org.Hs.eg.db","hgu133plus2.db" ),ask = F,update = F)
options()$repos
install.packages('WGCNA')
install.packages(c("FactoMineR", "factoextra"))
install.packages(c("ggplot2", "pheatmap","ggpubr"))
library("FactoMineR")
library("factoextra")

一般来说，如果是网络好的话，上面的代码肯定是丝滑运行的。但是绝大部分小伙伴都是在中国大陆地区，因为有个别r包依赖于几十个其它包，比如这个大名鼎鼎的clusterProfiler，如果你网络不好，很有可能它本来是可以自动安装各种依赖的因为网络问题终止。 所以如果你在library(clusterProfiler)报错很正常的。这个时候你需要单独的安装它缺失的依赖包即可，比如如果你的报错告诉你你缺 GO.db，它是一个R包，你只需要装它，仿写你运行的脚本里面BiocManager开头的代码，把引号里面的词换成GO.db就行。

options(timeout=10000)
BiocManager::install('GO.db',ask = F,update = F)

如果大家觉得网络有问题，大概是中国大陆的问题， 你有很多取巧的办法，比如合理的镜像地址，需要自己摸索自己尝试：

options(BioC_mirror="https://mirrors.westlake.edu.cn/bioconductor")

另外就是，我在六年前的安装视频里面多嘴说了一句，上面的简单的几句话代码会安装起码两三百个r包，然后很多小伙伴跟随做了之后就发现其实自己就 如下所示的 少量的几十个r包 ：

少量的几十个r包

但是我既然是说是两三百个r包，就应该是有这样的文件夹，里面会存放这些r包对应的文件夹，需要输入这个代码， .libPaths()，看看r的包的安装路径

## 比如我的mac电脑的r的包的安装路径是：
[1] "/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.3-x86_64/Resources/library"
>
## 如果是Windows电脑，可能会是下面的链接：
[1] "C:/Users/10349/AppData/Local/R/win-library/4.4"
[2] "C:/Program Files/R/R-4.4.0/library" 
>

很多人说自己的Windows电脑的C盘空间不够，就是因为r的包的安装路径都是在C盘，其实是可以调整为D盘或者其它，当然了，如果是mac电脑就万事大吉了。不过呢，如果是Mac电脑就会有另外一个问题就是很多人不熟悉Mac电脑的操作方式，也是得从零开始摸索它。

在正式开始学习生物信息学之前，补充计算机的基础知识也是非常重要的。
我们为大家准备了一些计算机入门指南：

很多人对Mac操作不够熟练，看以下两个视频：

从零开始系统性学习生物信息学，你值得拥有！

从零开始系统性学习生物信息学

其实你只需要知道有这个查看和管理 R 包的安装位置函数.libPaths，后面的就可以交给人工智能大模型，比如kimi就可以很轻松的讲解给你听这些知识点细节：

查看和管理 R 包的安装位置函数.libPaths

在R中，.libPaths() 函数用于获取或设置 R 包的安装路径。这个函数主要用于查看和管理 R 包的安装位置。以下是一些使用 .libPaths() 函数的技巧：

  1. 查看已配置的包安装路径：

 .libPaths()

这会返回一个包含当前所有包安装路径的字符向量。

  1. 添加新的包安装路径：

 .libPaths(c("/path/to/new/library", .libPaths()))

这样会在当前会话中添加一个新的包安装路径。新的路径会被添加到现有路径的前面，表示 R 在搜索包时会先搜索新添加的路径。

  1. 设置默认包安装路径：

 .libPaths("/path/to/preferred/library")

这会将默认的包安装路径设置为指定路径。这样，每次启动 R 时都会使用这个路径作为默认路径。

  1. 在不同的会话中使用不同的包安装路径： 在Linux运行环境里面使用 R 中，每次启动都是一个新的会话。可以通过在启动脚本或命令行中设置 .libPaths() 来在不同的会话中使用不同的包安装路径。

例如，在Linux运行环境里面的命令行中启动 R 时加上 ：

 R --vanilla -e ".libPaths('/path/to/specific/library')"
  1. 查看系统默认的包安装路径：
 Sys.getenv("R_LIBS_USER")

这会返回 R 默认使用的用户级别包安装路径。

这些技巧可以帮助你更灵活地管理和配置 R 包的安装路径，特别是在需要在多个项目或环境中使用不同的包集时。

值得注意的是，这个函数前面有一个点哦， 这个函数的名字前面有一个点（.）是因为在R中，以点开头的函数通常被认为是不导出的（non-exported）或者是内部函数。在R中，有一些函数被设计为在包的内部使用，而不是为了与用户直接交互。这些函数通常以点开头，以示其在包的内部使用。这样的函数在包的命名空间中是不导出的，用户在加载包时不会直接看到它们。对于.libPaths()函数，它主要用于管理R包的安装路径，对于一般的用户而言，通常不需要直接调用它。.libPaths()函数允许用户查看或更改R包的安装路径，但这通常是在解决一些特定问题时才会用到，而不是常规的用户操作。因此，它被设计为一个内部函数，不对用户公开。

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