国内设置清华镜像
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
1.第一种方法: 直接下载安装
install.packages('IRkernel',repos = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")
- 第二种方法：本地安装
# 先下载资源包 *tar.gz文件
install.packages("path/*tar.gz",repos=NULL,type = 'source')
- 第三种方法：使用devtools从github安装
# 先安装devtools
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("tidyverse/ggplot2")
4.第四种方法：使用conda安装，一般难装的包都可以搞定，不过版本通常较旧
conda install -c r r-ggplot2
- R包安装技巧 : 当R包装不上时，直接在conda 环境下安装，move 至 Lib即可解决；
如果遇到lib依赖， 找到虚拟环境下的lib库, 将提示的.lib.so文件直接复制或者软链接
# 查看R lib位置
.libpaths()
ln -s ~/miniconda3/envs/py38/lib/libstdc++.so.6 libstdc++.so.
- 安装 github上的包遇到网络问题时如何解决？
直接将文件下载至本地，devtools安装
devtools::install_local(path = 'CellChat-master/')
- R版本更新时，R包批量更新方法
# 批量更新
### 新建 R4.2 lib
# eg
dir.create("/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2")
.libPaths(c("R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2","/home/opt/R/4.2.0/lib/R/library"))
### list all packages in R3.6 and update
# eg
reqPkg = list.files(path = .libPaths("/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.6"))
newPkg = reqPkg[!(reqPkg %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(newPkg)){install.packages(newPkg)}
- 终极解决方案: 使用conda创建新的R版本虚拟环境，安装相应的R包后，使用jupyter notebook调用R内核进行数据分析
# 如conda 安装新的R版本
conda create -n myenvR4.2 r-base=4.2.0 -y
conda activate myenvR4.2
R
install.packages('Seurat',repos = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")
#然后为 Jupyter安装R内核
# step1.首先使用conda创建需要的R虚拟环境，如R3.6
conda create -n myEnvR r=3.6.0 -y
install.packages('IRkernel')
#可以直接安装在当前用户中：
IRkernel::installspec()
# 后续就是jupyter配置，打开就能调用新的R环境
