目录
参考 1
1. 包的分类
R的包（package）通常有两种：
| 分类 | 解释 | 备注 |
|---|---|---|
| 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。 | |
| 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） |
2. 常用函数
| 函数 | 解释 | 备注 |
|---|---|---|
| .libPaths() | 查看包的安装目录 | 如果有多个lib，install.packages()默认是安装在第一个目录下 |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | ||
| ?function/method | 查看某个“函数”或者“方法”的详细内容 | |
| 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 |
3. 安装Source package方法
3.1 方法一：本地包安装
- 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
3.2 方法二：在线安装
- 也可以使用R的install.packages()函数安装，而且比较简便，即联网即可装，装了就可用
如果有多个lib，install.packages()默认是安装在第一个目录下
> install.packages('mypackage')
- 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
# 举个栗子
> 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'"))
3.3 Bioconductor的安装方法
> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite("mypackage")
卸载package
> remove.packages("mypackage")
查看R及其package的版本
> R.version
_
platform x86_64-pc-linux-gnu
arch x86_64
os linux-gnu
system x86_64, linux-gnu
status
major 3
minor 3.3
year 2017
month 03
day 06
svn rev 72310
language R
version.string R version 3.3.3 (2017-03-06)
nickname Another Canoe
> packageVersion("utils")
[1] ‘3.3.3’
更新包
可以定期执行以下
> update.packages( )
使用别人安装的包
修改.bashrc文件，添加环境变量R的lib路径
# 别人的包路径
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