接上一个视频教程:
下载地址为:https://cran.r-project.org 进入链接,如下图所示,在页面顶部提供了三个下载链接,分别对应三种操作系统:Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。
这里以Windows系统为例
点击Download R for Windows后进入新页面点击base,
点击Download R 3.6.0 for Windows
点击后开始下载安装包(一个exe文件)
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安装R
下载完R安装包(我下的按转包名称为:“R-3.6-win.exe”),之后双击开始安装,跟一般的软件安装一样,根据需要进行相关安装设置并不断点击下一步即可。
step1、选择安装位置,可点击浏览改成自己的安装路径。一般默认路径就行,如果C盘空间小,可以选择其他盘。
step2、安装组件
注意:根据自身电脑操作系统的位数选择,但64位系统可全选,因为64位向下兼容32位系统。
点击下一步开始安装,安装完成会在桌面生成一个快捷方式。双击打开就是R语言的交互界面了。
我的电脑》》右键》》属性》》高级系统设置
高级模块下选择环境变量
在系统变量中找到Path变量,点击编辑
点击新建,将刚刚安装的R地址粘贴到框中,我这里的安装地址是:D:\Program Files\R\R-3.6.0\bin,点击确定。
在dos命令行窗口输入R,回车就进入R环境。
R语言的使用,很大程度上是借助各种各样的R包的辅助,从某种程度上讲,R包就是针对于R的插件,不同的插件满足不同的需求,截至2013年3月6日,CRAN已经收录了各类包4338个。例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。生物信息学相关的包不是存在CRAN中,而是存在Bioconductor中,我们后续会介绍,这里先了解。
这里我们先介绍交互模式下,R包的一下应用。
1
通过选择菜单:
程序包->安装程序包->在弹出的对话框中,选择你要安装的包,然后确定。
2
使用命令
install.packages("package_name","dir")
package_name:是指定要安装的包名,请注意大小写。
dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改,来选择安装的文件夹。
Bioconductor包的安装具体还要查看官方的安装函数,通过网站(https://www.bioconductor.org/)查询,比如limma包的安装:
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("limma")
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本地安装
如果你已经下载的相应的包的压缩文件,则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的:
1)linux环境编译运行:tar.gz文件
2)windows 环境编译运行 :.zip文件
3)MacOS环境编译运行:.tgz文件
Library(“包名”)
Require(“包名”)
1
查看包帮忙
library(help="package_name")
主要内容包括:例如:包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数
help(package = "package_name")
主要内容包括:包的内置所有函数,是更为详细的帮助文档
2
查看当前环境哪些包加载
find.package() 或者 .path.package()
3
移除包出内存
detach()
4
把其它包的数据加载到内存中
data(dsname, package="package_name")
5
查看这个包里的包有数据
data( package="package_name")
6
列出所有安装的包
library()
下面是视频教程
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