【R语言】R包的安装、查看、更新、加载和卸载
最编程
2024-02-25 16:32:31
...
一、三种安装方式
(一)直接输入代码安装(推荐)
1、CRAN包
1、在CRAN官网列表找到包名。
2、安装单个包,输入如下命令:
install.packages('包名')
以ggplot2为例:
install.packages('ggplot2')
3、如果安装多个包,输入如下命令,其他类比安装单个包:
install.packages(c('包名1','包名2','包名3'))
2、Bioconductor包
1、安装BiocManager。3.13为当时最新版本号,需要根据Bioconductor官网的发布更改。
if (!requireNamespace('BiocManager', quietly=TRUE))
install.packages('BiocManager')
BiocManager::install(version='3.13')
2、提示更新,输入a。
3、安装完成,下载路径见最后一行,一般在C盘,可以把压缩文件删除或者另存。
4、在官网列表找到包名。
5、安装单个包,输入如下命令:
if (!requireNamespace('BiocManager', quietly = TRUE))
install.packages('BiocManager')
BiocManager::install('包名')
以Mfuzz为例:
if (!requireNamespace('BiocManager', quietly = TRUE))
install.packages('BiocManager')
BiocManager::install('Mfuzz')
6、提示更新,输入a。安装完成。
7、如果安装多个包,输入如下命令,其他类比安装单个包:
if (!requireNamespace('BiocManager', quietly = TRUE))
install.packages('BiocManager')
BiocManager::install(c('包名1','包名2','包名3'))
(二)本地命令安装
1、下载包的压缩文件。Windows下载zip格式,Linux下载tar.gz格式。
2、输入以下命令。
install.packages('绝对路径')
如本地安装ggplot2:
install.packages('E:\R\package\ggplot2.zip')
(三)菜单栏中查找安装
1、菜单栏Tools-Install packages
2、可以选CRAN下载,也可以选本地安装。
二、加载和查看
(一)加载
#library函数:直接加载包,不管这个包是否已经被加载。
library(包名)
#require函数:如果包已经被加载,则不加载。
require(包名)
(二)查看
#查看已经安装了哪些包。
installed.packages()
#查看已经加载了哪些包。
(.packages())
#查看已安装的某个包的使用说明。
library(包名)#先加载这个包
help(package='包名')#查看帮助
#查看包的安装位置。
.libPaths()
#查看自己的电脑可以安装哪些包。
available.packages()
三、卸载和备份
(一)卸载包
#注:.library为库名。
remove.packages('包名',.library)
(二)包的备份
#library函数:直接加载包,不管这个包是否已经被加载。
library(包名)
#require函数:如果包已经被加载,则不加载。
require(包名)
#查看已经安装了哪些包。
installed.packages()
#查看已经加载了哪些包。
(.packages())
#查看已安装的某个包的使用说明。
library(包名)#先加载这个包
help(package='包名')#查看帮助
#查看包的安装位置。
.libPaths()
#查看自己的电脑可以安装哪些包。
available.packages()
(一)卸载包
#注:.library为库名。
remove.packages('包名',.library)
(二)包的备份
先找到包的安装位置,进行备份。卸载重装R后用备份的Library文件夹替换掉新安装产生的Library文件夹即可。
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(1)创建并展示模拟数据实例 我们有两组各包含5个样本的30个基因表达数据(其中15个基因上调,15个基因下调)。以下是如何生成及显示这些数据: ```r set.seed(123) # 保证可复现结果 exp = matrix(rnorm(300), nrow = 30, ncol = 10) exp[1:15, 1:5] = exp[1:15, 1:5] + matrix(rnorm(75, mean = 4), nrow = 15, ncol = 5) exp[16:30, 6:10] = exp[16:30, 6:10] + matrix(rnorm(75, mean = 3), nrow = 15, ncol = 5) exp = round(exp, 2) # 四舍五入到小数点后两位 colnames(exp) = paste("样本", 1:10, sep = "") # 改为中文列名 rownames(exp) = paste("基因", 1:30, sep = "") # 改为中文行名 head(exp) ``` (2)在R中安装和加载pheatmap包 首先确保已安装pheatmap包,如果没有,请运行: ```r if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("pheatmap") # 安装pheatmap包 library(pheatmap) # 加载pheatmap包 packageVersion("pheatmap") # 检查版本号 ``` (3)基本的热力图绘制 使用上述示例数据 `exp`,我们可以直接调用 `pheatmap()` 函数进行基本的热力图绘制: ```r pheatmap(exp, cluster_rows = TRUE, cluster_cols = TRUE) # 对行和列进行聚类 ```