R包终极解决方案（精编版）

1、r 包终极解决方案写在前面：在如何通过google 来使用 ggplot2 可视化这篇文章中， 我们曾经介绍过r 语言在生物信息学中的重要性。这篇文章也激发了很多小伙伴学习的热情。学习 r 语言必然会安装各种各样的包，很多人在这一步就遇到了困难，刚开始学习r 语言的时候我们经常会遇到各种包安装错误，比如 package airway is not available(for r version 3.1.0)等等，这篇文章我们就来系统性地整理一些新手可能遇到的问题以及解决方案。当然，你不一定现在就会遇到，但是如果你遇到了， 请记住，可以在这里得到答案！ 文章目录如下：查看已经安装了和可以安装哪些

2、r 包如何安装旧版本的包如何切换镜像以及为什么要切换4 种常见的 r 包安装方式说明：该文首发于我的个人博客以及生信技能树论坛，请点击文末的阅读原文前往查看详细资料。总体思路 r 语言里面的包其实是很简单的，因为它自带了一个安装函数install.packages()基本上可以解决大部分问题。但是如果出问题你需要从如下角度进行分析思考:你的 r 语言安装在什么机器什么？（ linux(ubuntu?centos?),window,mac）你的r 是什么版本 :(3.1 ? 3.2 ? http:/www.bio-info- )你的安装器是什么版本？ （主要针对于bioconductor包的安装

3、） 你的联网方式是什么？ https ？http ？你选择的r 包镜像是什么？r包安在哪里，可以安装哪些r 包首先在 r 里面输入 .libpaths()即可查看当前的r 把包安装到了机器的哪个地方，这样可以直接进入目录去查看有哪些包，每个包都会有一个文件夹。其次你可以用installed.packages()查看你已经安装了哪些包。最后你可以用 available.packages()可以查看自己的机器可以安装哪些包！ .libpaths()1 c:/users/jmzeng/documents/r/win-library/3.12 c:/program files/r/r-3.1.0/li

4、brarycolnames(installed.packages() 1 package libpath version 4 priority depends imports 7 linkingto suggests enhances 10 license license_is_foss license_restricts_use13 os_type md5sum needscompilation 16 built ap dim(ap) 打开ap 变量可以看出， 我们想安装的airway 包根本不在， 当然，这肯定是不存在的。因为 airway 是 bioconductor的包，并非 r 默认

5、。需要调整contriburl参数,如下： dim(available.packages(contriburl = https:/ 8110 17 dim(ap)1 8155 17 dim(available.packages(contriburl = /packages/3.1/bioc/bin/windows/contrib/3.2/)1 1000 17 dim(available.packages(contriburl = http:/ 1000 17 用这个参数， 可以看不同仓库，甚至不同版本的r 包共有哪些资源!如何安装旧版本的包既然你点进

6、来看，肯定是有需求。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，但是它用的是旧版本的功能，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。首先你要用remove.packages这个命令把现在的包卸载掉！然后去包的官网上面找到它的旧版本的下载链接：我这里拿ggplot2 举例：/src/contrib/archive/ggplot2/#packageurl install.packages(pa

7、ckageurl, repos=null, type=source)#我这里安装它的1.0.1 版本， 而不是最新版！#还有很多其它方法，我就不一一举例了，这个是我认为最方便，最直观的！ # install yesterdays version of checkpoint, by dateinstall.dates(checkpoint, sys.date() - 1)# install earlier versions of checkpoint and devtoolsinstall.versions(c(checkpoint, devtools), c(0.3.3, 1.6.1) 很明显

8、，我是在 stackoverflow*上面搜索得到的解决方案， o(_)o 哈哈 你可以参考：http:/ 系列文章，值得大家学习应用。如何通过google 来使用 ggplot2 可视化用谷歌搜索来使用ggplot2 做可视化（下）如何切换镜像这个技巧很重要， 一般来说， r 语言自带的install.packages函数来安装一个包时，都是用的默认的镜像！如果你是用的rstudio 这个 ide ，默认镜像就是： https:/ 语言，那么就是：但是一般你安装的时候会提醒你选择 ,而我们需要更改成自己最方便的install.packag

9、es(pkgs, lib, repos = getoption(repos), contriburl = contrib.url(repos, type), method, available = null, destdir = null, dependencies = na, type = getoption(pkgtype), configure.args = getoption(configure.args), configure.vars = getoption(configure.vars), clean = false, ncpus = getoption(ncpus, 1l),

10、verbose = getoption(verbose), libs_only = false, install_opts, quiet = false, keep_outputs = false, .)如果是在国内，install.packages (abc,repos=http:/ ), 换成北大的镜像你会体验飞一般的感觉！如果想永久设置，就用 options 修改即可。如果你是rstudio 的 ide ，只需要鼠标点击直接进入全局设置，一劳永逸的选择好镜像！你可以 check 一下每个镜像的包是不是一致的：dim(available.packages(contriburl = http

11、:/ bioconductor其实也是有镜像的， 只是大部分人都不知道，也不会去用而已！source(/bioclite.r)options(bioc_mirror=http:/ 种常见的 r 包安装方式r 自带函数直接安装这个是最简单的，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.pa

12、ckages(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:/ 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urldownloaded 1.4 mbpackage ape successfully unpacked and

13、 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:usersjmzengappdatalocaltemprtmpy0oivydownloaded_packages对于 bioconductor的包，我们一般是source(/bioclite.r) #安装biocinstaller#options(bioc_mirror=”http:/ 如果需要切换镜像bioclite(ggbio)#或者直接biocinstall

14、er: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) #然后安装新的进入主页找到包下载地址可以选择用r 自带的下载器来下载，也可以把下面的 url 拷贝到浏览器用浏览器来下载packageurl /src/contrib/archive/ggplot2/ggplot2_0.9.1.tar.gzpackageurl /src/contrib/archive/gridextra/gri

15、dextra_0.9.1.tar.gzinstall.packages(packageurl, repos=null, type=source)#packageurl #packageurl 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！下载到本地后再安装download.file(/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() 来手动选择把下载的源码biocinstaller_1.20.1.tar.gz放到哪里。