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四 12

R包精讲第四篇：4种R包安装方式

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请先看：R包精讲第一篇：如何查看你已经安装了和可以安装哪些R包？

第一种方式，当然是R自带的函数直接安装包了，这个是最简单的，而且不需要考虑各种包之间的依赖关系。

对普通的R包，直接install.packages()即可，一般下载不了都是包的名字打错了，或者是R的版本不够，如果下载了安装不了，一般是依赖包没弄好，或者你的电脑缺少一些库文件，如果实在是找不到或者下载慢，一般就用repos=来切换一些镜像。

> install.packages("ape")  ##直接输入包名字即可
Installing package into ‘C:/Users/jmzeng/Documents/R/win-library/3.1’
(as ‘lib’ is unspecified)  ##一般不指定lib，除非你明确知道你的lib是在哪里
trying URL 'http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/bin/windows/contrib/3.1/ape_3.4.zip'
Content type 'application/zip' length 1418322 bytes (1.4 Mb)
opened URL   ## 根据你选择的镜像，程序会自动拼接好下载链接url
downloaded 1.4 Mb

package ‘ape’ successfully unpacked and MD5 sums checked  ##表明你已经安装好包啦

The downloaded binary packages are in  ##程序自动下载的原始文件一般放在临时目录，会自动删除
	C:\Users\jmzeng\AppData\Local\Temp\Rtmpy0OivY\downloaded_packages
>

对于bioconductor的包，我们一般是

source("http://bioconductor.org/biocLite.R") ##安装BiocInstaller

#options(BioC_mirror=”http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/“) 如果需要切换镜像
biocLite("ggbio")

或者直接BiocInstaller::biocLite('ggbio') ## 前提是你已经安装好了BiocInstaller

某些时候你还需要卸载remove.packages("BiocInstaller") 然后安装新的

第二种方式，是直接找到包的下载地址，需要进入包的主页

packageurl <- "http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/ggplot2/ggplot2_0.9.1.tar.gz"
packageurl <- "http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/gridExtra/gridExtra_0.9.1.tar.gz"
install.packages(packageurl, repos=NULL, type="source")
#packageurl <- "http://www.bioconductor.org/packages/2.11/bioc/src/contrib/ggbio_1.6.6.tar.gz"
#packageurl <- "http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/ggplot2/ggplot2_1.0.1.tar.gz"
install.packages(packageurl, repos=NULL, type="source")

这样安装的就不需要选择镜像了，也跨越了安装器的版本！

第三种是，先把包下载到本地，然后安装：

download.file("http://bioconductor.org/packages/release/bioc/src/contrib/BiocInstaller_1.20.1.tar.gz","BiocInstaller_1.20.1.tar.gz")
##也可以选择用浏览器下载这个包
install.packages("BiocInstaller_1.20.1.tar.gz", repos = NULL)
## 如果你用的RStudio这样的IDE，那么直接用鼠标就可以操作了
或者用choose.files()来手动交互的选择你把下载的源码BiocInstaller_1.20.1.tar.gz放到了哪里。

这种形式大部分安装都无法成功，因为R包之间的依赖性很强！

第四种是：命令行版本安装

如果是linux版本，命令行从网上自动下载包如下：
sudo su - -c \
"R -e \"install.packages('shiny', repos='https://cran.rstudio.com/')\""
如果是linux，命令行安装本地包，在shell的终端
sudo R CMD INSTALL package.tar.gz
window或者mac平台一般不推荐命令行格式，可视化那么舒心，何必自讨苦吃

 

四 12

R包精讲第二篇：如何安装旧版本的包？

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既然你点进来看，肯定是有需求咯！
一般来说，R语言自带的install.packages函数来安装一个包时，都是默认安装最新版的。
但是有些R包的开发者他会引用其它的一些R包，但是它用的是人家旧版本的功能，但他自己来不及更新或者疏忽了。
而我们又不得不用他的包，这时候就不得不卸载最新版包，转而安装旧版本包。

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四 11

R包精讲第一篇：如何查看你已经安装了和可以安装哪些R包？

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最近经常出现一个错误，类似于package ‘airway’ is not available (for R version 3.1.0)

就是某些包在R的仓库里面找不到，这个错误非常普遍，stackoverflow上面非常详细的解答：

http://stackoverflow.com/questions/25721884/how-should-i-deal-with-package-xxx-is-not-available-for-r-version-x-y-z-wa

在阅读这个答案的时候，我发现了一个非常有用的函数！available.packages()可以查看自己的机器可以安装哪些包！

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四 01

Perl及R及python模块碎碎念

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老实说，模块其实是一个很讨厌的东西，但是它也实实在在的节省了我们很多时间，也符合我的理念：避免重复造轮子！此教程可能过期了，请直接看最新版(perl模块安装大全)

1，perl的那些模块

如果有root权限，用root权限

进入cpan然后install ExtUtils::Installed模块

这样就可以执行instmodsh这个脚本了，可以查看当前环境下所有的模块 Continue reading →

四 01

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