第一种方式,当然是R自带的函数直接安装包了,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.packages("ape") ##直接输入包名字即可
对于bioconductor的包,我们一般是
source("http://bioconductor.org/biocLite.R") ##安装BiocInstaller
options(BioC_mirror=”http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/“) 如果需要切换镜像
biocLite("ggbio")
或者直接BiocInstaller::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
如果是3.5和以上的版本,需要使用BiocManager
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("KEGG.db",ask=F,update=F)
备注:起初是下载R包无法联网,所以失败,根据我们的经验当然是options(download.file.method = ‘libcurl’)就轻轻松松解决啦
第二种方式,是直接找到包的下载地址,需要进入包的主页
packageurl <- "http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/ggplot2/ggplot2_0.9.1.tar.gz"
packageurl <- "http://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/gridExtra/gridExtra_0.9.1.tar.gz"
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!
第三种方式,先把包下载到本地,然后安装:
download.file("http://bioconductor.org/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()来手动交互的选择你把下载的源码BiocInstaller_1.20.1.tar.gz放到了哪里。
这种形式大部分安装都无法成功,因为R包之间的依赖性很强
第四种方式,命令行版本安装
如果是linux版本,命令行从网上自动下载包如下:
sudo su - -c
"R -e "install.packages('shiny', repos='https://cran.rstudio.com/')""
如果是linux,命令行安装本地包,在shell的终端
sudo R CMD INSTALL package.tar.gz
window或者mac平台一般不推荐命令行格式,可视化那么舒心,何必自讨苦吃
第五种方式,
进入https://anaconda.org/
搜索R包。例如repitools
拖动到最下面,有下载命令
conda install -c bioconda bioconductor-repitools
conda install -c bioconda/label/gcc7 bioconductor-repitools
conda install -c bioconda/label/cf201901 bioconductor-repitools
详见:https://www.jianshu.com/p/a5e572bc5da5
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