超全:r语言离线安装包

 

1、R包介绍:

1.1、R包(package)通常有两种:

  • 二进制代码包(Binary package):这种包属于即得即用型(ready-to-use),但是依赖平台,比如Windows和Linux平台下不同。

  • 源代码包(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)。同时,源代码包可以查看到程序源代码,便于查找、修改和引用。

2、R包安装

2.1、源代码安装

下载路径:https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/

选择相应的包点击进入选择适合版本下载,嫌查找麻烦的话可以网址上输入R包名称,比如xgboost包:

示例路径:https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/xgboost/

 

运行:

# 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,需要将所有相关依赖R包全部安装成功后,才会被成功安装,依赖包单独下载及安装比较麻烦,解决办法如下:

第一步:下载包和依赖到本地目录下:

getPackages <- function(packs){
  packages <- unlist(
    tools::package_dependencies(packs, available.packages(),which=c("Depends", "Imports"), recursive=TRUE)
  )
  packages <- union(packs, packages)
  packages
}
 
myPackages <- c("dplyr","sqldf","DBI","rJava","RJDBC","forecast","lubridate","xgboost","ggplot2","plyr")
 
packages <- getPackages(myPackages)
 
download.packages(packages, destdir="E:/R_packages/", type="source")

第二步:把包和依赖传入离线环境后,离线安装:

library(tools)
path <- "E:/R_packages"
write_PACKAGES(path,type="source")
myPackages <- c("dplyr","sqldf","DBI","rJava","RJDBC","forecast","lubridate","xgboost","ggplot2","plyr")
install.packages(myPackages, contriburl=paste("file:",path,sep=''),type="source")

这种方法可以解决源代码包安装依赖包的问题;另外由于数据安全问题,针对大多数据工作都是在离线环境下完成的这一情况,该方法也可以实现R包的方便安装。

 

2.2、内置install.packages()函数安装

使用install.packages()安装,比较简便,联网即可安装即可用。使用这种方法安装包时,R会自动安装依赖的包。有一点需要注意的是,一些R包只能在特定的平台上使用。比如Rsubread不能在Windows操作系统下使用。

install.packages('myPackage')

同时,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

install.packages(
c('XML_0.99-5.tar.gz', '../../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、R包相关函数

# 查看包的安装目录
.libPaths()

# 查看已经安装的包及归属目录
library()

# 查看已安装包信息
installed.packages()

# 载入myPackage包
library(myPackage)
require(myPackage)

# 查看当前载入的包
search()

# 查看启动R时自动载入的包。
getOption('defaultPackages')

 

参考:

https://blog.youkuaiyun.com/learneraiqi/article/details/46357129

https://blog.youkuaiyun.com/liu365560704/article/details/70321153/

R软件的介绍 R是一个开放的统计编程环境,是一种语言,R语言是从S语言演变而来的。S语言是二十世纪70年代诞生于贝尔实验室,由Rick Becker, John Chambers, Allan Wilks开发。基于S语言开发的商业软件Splus,可以方便的编写函数、建立模型,具有良好的扩展性,取得了巨大成功。1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman和Ross Ihaka,编写了一种能执行S语言的软件,并将该软件的源代码部公开,这就是R软件,其命令统称为R语言。R是开源软件,代码部公开,对所有人免费。R可在多种操作系统下运行,如Windows, Li~和UNIX等。R需要输入命令,可以编写函数和脚本进行批处理运算,语法简单灵活。目前在R网站上约有两千多个程序,涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、地理学、医学统计学、生物信息学等诸多方面。 R的获取与安装 R诞生于the University of Auckland的统计系。The Comprehensive R Archive Network简称CRAM,提供下载安装程序和相应软件。 R主页http://www.r-project.org/a下载:CRAM,选择镜像(如:http://cran.cnr.berkeley.edu/ ),选择操作系统(Linux,Windows或MacOS)。 以下简述R FOR WINDOWS的安装和使用: 在R主页下可以找到R的各个版本的安装程序和源代码。点击进入:Windows (95and later),再点击:base,下载SetupR.exe,约18兆,此便是R FOR WINDOWS的安装程序。双击SetupR.exe,按照提示一步步安装即可。 安装完成后,程序会创建R程序组并在桌面上创建R主程序的快捷方式(也可以在安装过程中选择不要创建)。通过快捷方式运行R,便可调出R的主窗口。 类似于许多以编程方式为主要工作方式的软件,R的界面简单而朴素,只有不多的几个菜单和快捷按钮。快捷按钮下面的窗口便是命令输入窗口,它也是部分运算结果的输出窗口,有些运算结果则会输出在新建的窗口中。 主窗口上方的一些文字是刚运行R时出现的一些说明和指引。 文字下的:>符号便是R的命令提示符,在其后可输出命令;>后的矩形是光标。R一般是采用交互方式工作的,在命令提示符后输入命令,回车后便会输出结果。 在R朴素的界面下,是丰富而复杂的运算功能。 附加安装 install. packages(package name, dependencies=TRUE) Windows下可以用菜单Packages--} Install package(s)安装 版本的更新 主程序:Windows下面只能卸载再安装 程序:update.packages() RStudio R语言可以独立运行,但是Rstudio作为R附加的GUI,有效的划分功能区,使输入和输出更为方便。 RStudio是可以在Mac OS X, Linux和Windows上运行在R编程语言中的生产力和灵活的用户界面。是一个自由和开源编程语言和环境,提供了大量的图形和统计方法统计计算和图形。从中可以快速方便地访问各种生产力工具的面向用户的界面。RStudio是一个非常实用的R语言的IDE,是一个免费的软件,特别是其服务器软件,可以将其构建在Linux服务器上,然后通过远程网页登陆访问,使得R语言的使用获得了极大的方便,也可以说是一个小小的云服务。
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