R基础笔记——R语言包的安装
内容概要
- 查看R的版本和R语言包的安装路径
- 查看可安装的包（指来自的包）：available.packages()
- 查看已安装的包
- R包的安装方式全掌握
1. 查看R解释器版本及包的安装路径
1.1 sessionInfo() 查看R解释器版本及运行平台信息
> sessionInfo()
运行上述代码就会显示如下信息（本人电脑上的R）以及当前工作空间加载的包（这里不显示），
R version 3.3.2 (2016-10-31)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1
1.2 .libPaths() 查看包安装路径
> .libPaths()
在Rstudio控制台敲出上面的代码，你会看到以下输出一个目录，那就是你安装的包存放的地方，我们可以打开进去看看你都安装了哪些包。
[1] "D:/R-3.3.2/library"
2. 查看可安装的包
> p <- available.packages()
> dim(p)
显示：
[1] 10102 17
> available.packages(contriburl = "http://bioconductor.org/packages/3.1/bioc/bin/windows/contrib/3.2/")
3. 查看已经安装的包
> installed.packages()
这个函数是查看当前R里面安装了哪些包，函数返回一个N*16的矩阵（N为已安装的包的个数）。我们可以用grep(packageName, installed.packages()[,1] ) 来查找是否安装了某个包。还有另外一种方式，上面1.2节提到过的，直接到包安装的目录里面去看已经安装了哪些包。
4. R包的安装方式全掌握
接下来是本文的重点啦，下面会依次介绍三种R包的安装方式：1）从CRAN安装；2）从Github安装；3）从Bioconductor安装。
后面这个Bioconductor主要是跟生物数据分析及可视化相关的包，因为我是学生物信息的，所以比较常用，不知道其他领域是否还有类似的某领域内的包发布的仓库。
4.1 从CRAN安装
> install.packages('packageName')
这个函数会从你设置的CRAN镜像中下载指定的包的二进制代码并安装到.libPaths()指示的地方。我们也可以在函数中通过设置lib这个参数来指定安装到哪个目录。
这个函数也可以安装存放在本地的包的二进制文件，直接传给函数包的路径和包名字为参数就好。
4.2 从Github安装
#load devtools at first
> library(devtools)
> install_github('hadley/dplyr') #install from github, e.g. dplyr
实用devtools包中的函数install_github()来安装，需要指定仓库名（例子中的'hadley/'），这点通常比较难，因为很多包我们记不住这个。为此有人开发了另一个包，githubinstall，也是专门用来从github安装R包的，且用法类似于install.packages()，只需提供包的名字即可，如下代码示例：
#load githubinstall at first
> library(githubinstall)
> install_github('dplyr') #install from github, e.g. dplyr
4.3 从Bioconductor安装
#load bioconductor repository at first
> source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite('DavidWebService') #install DavidWebService from Bioconductor
这个先用source加载bioconductor仓库，然后通过biocLite()函数安装指定的包。