R语言关于“包”的知识点总结

R语言的包是R函数，编译代码和样本数据的集合。 它们存储在R语言环境中名为“library”的目录下。 默认情况下，R语言在安装期间安装一组软件包。 随后添加更多包，当它们用于某些特定目的时。 当我们启动R语言控制台时，默认情况下只有默认包可用。 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用。

所有可用的R语言包都列在R语言的包。

下面是用于检查，验证和使用R包的命令列表。

检查可用R语言的包

获取包含R包的库位置

.libPaths()

当我们执行上面的代码，它产生以下结果。 它可能会根据您的电脑的本地设置而有所不同。

[2] "C:/Program Files/R/R-3.2.2/library"

获取已安装的所有软件包列表

library()

当我们执行上面的代码，它产生以下结果。 它可能会根据您的电脑的本地设置而有所不同。

Packages in library ‘C:/Program Files/R/R-3.2.2/library':

base          The R Base Package
boot          Bootstrap Functions (Originally by Angelo Canty
            for S)
class          Functions for Classification
cluster         "Finding Groups in Data": Cluster Analysis
            Extended Rousseeuw et al.
codetools        Code Analysis Tools for R
compiler        The R Compiler Package

获取当前在R环境中加载的所有包

search()

当我们执行上述代码时，它产生了以下结果。它会根据你的个人电脑的本地设置而异。

[1] ".GlobalEnv"    "package:stats"   "package:graphics"
[4] "package:grDevices" "package:utils"   "package:datasets"
[7] "package:methods"  "Autoloads"     "package:base"

安装一个新的软件包

有两种方法来添加新的R包。 一个是直接从CRAN目录安装，另一个是将软件包下载到本地系统并手动安装它。

直接从CRAN安装

以下命令直接从CRAN网页获取软件包，并将软件包安装在R环境中。 可能会提示您选择最近的镜像。 根据您的位置选择一个。

 install.packages("Package Name")

# Install the package named "XML".
 install.packages("XML")

手动安装包

转到链接R Packages下载所需的包。 将包作为.zip文件保存在本地系统中的适当位置。

现在您可以运行以下命令在R环境中安装此软件包。

install.packages(file_name_with_path, repos = NULL, type = "source")

# Install the package named "XML"
install.packages("E:/XML_3.98-1.3.zip", repos = NULL, type = "source")

装载包到库中

在包可以在代码中使用之前，必须将其加载到当前R环境中。 您还需要加载先前已安装但在当前环境中不可用的软件包。

使用以下命令加载包：

library("package Name", lib.loc = "path to library")

# Load the package named "XML"
install.packages("E:/XML_3.98-1.3.zip", repos = NULL, type = "source")

到此这篇关于R语言关于“包”的知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关R语言包内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • R语言修改下载安装包install.package的默认存储路径的操作方法

    R语言修改下载安装包install.package的默认存储路径的操作方法

    这次遇到的问题是:R语言下载安装包时会先将下载下来的二进制zip文件保存在本地,然后将其解压安装到R的library文件夹下.包被下载后会默认将二进制zip文件保存在本地C盘的临时会话的downloaded_packages目录下,不希望保存在该目录下,想手动修改保存路径. 查找了一下方法,发现很多都让用.libPaths()或者lib参数来修改.这里说明一下.libPaths和lib参数的作用. libPaths {base} 文档中给出的说明大致意思就是这是一个获取或者设定R存放已经安装的包

  • R语言3.6.3安装超详细教程附安装包

    R语言3.6.3安装超详细教程附安装包

    软件下载 R语言3.6.3 软件安装包下载: 链接: https://pan.baidu.com/s/1sufVf2lmoj9GYG_j5_fJKQ 提取码: tnqg R语言R-4.0.4 安装包下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1uzH49cJ0lnob54k19WWjOQ 提取码: kusa 软件介绍 R语言是一款非常专业的统计建模软件,R语言拥有数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量.矩阵运算方面功能尤其强大),完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图等

  • 如何改变R语言默认存储包的路径

    怎么更改R中包的存储路径呢? 方法一 可以在R里面用如下命令 .libPaths("C:/Program Files/R/R-3.3.1/library") 方法二 在安装某一个包得时候用如下命令 install.packages("thepackage",lib="/path/to/directory/with/libraries") 补充:如何永久改变R中 .libPaths()?R语言修改 libPath包的储存路径 写在前面 我们有时候新

  • R语言关于“包”的知识点总结

    R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的代码,它产

  • R语言基本对象类型知识点详解

    基本向量 包含单类型对象(例如整数,浮点数,复数,文本,逻辑值或者原始型数据)的向量 复合对象 包含一些列基本向量的数据结构,例如列表,配对列表,``S4对象或者环境. 这些对象的特性各不相同,但它们都包含一系列命名的对象 特殊对象 在R编程中服务于特定目的的对象,例如any,NULL和...等. 这类对象在特定的环境中具有十分重要的意义,但是无法创建一个属于该类型的对象 R语言 R代码,其被执行后可以返回其他对象 函数 R的引擎; 其以参数作为输入,同时返回一些对象作为输出 有时候,函数会修改

  • R语言关于生存分析知识点总结

    R语言关于生存分析知识点总结

    生存分析处理预测特定事件将要发生的时间. 它也被称为故障时间分析或分析死亡时间. 例如,预测患有癌症的人将存活的天数或预测机械系统将失败的时间. 命名为survival的R语言包用于进行生存分析. 此包包含函数Surv(),它将输入数据作为R语言公式,并在选择的变量中创建一个生存对象用于分析. 然后我们使用函数survfit()创建一个分析图. 安装软件包 install.packages("survival") 语法 在R语言中创建生存分析的基本语法是 Surv(time,event

  • R语言dplyr包之高效数据处理函数（filter、group_by、mutate、summarise）详解

    R语言dplyr包之高效数据处理函数（filter、group_by、mutate、summarise）详解

    R语言dplyr包的数据整理.分析函数用法文章连载NO.01 在日常数据处理过程中难免会遇到些难处理的,选取更适合的函数分割.筛选.合并等实在是大快人心! 利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗.数据分析,及为后续数据建模创造环境:本篇涉及到的函数为filter.filter_all().filter_if().filter_at().mutate.group_by.select.summarise. 1.数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 #filte

  • R语言中其它对象知识点总结

    其他对象 矩阵 二维向量 矩阵操作更类似于向量,而不是向量的向量或者向量列表 下标可以用用来引用元素,但并不反应矩阵的存储方式 矩阵没有一个确定的属性 数组 具有两个以上维度的向量 数组可用来表示多个维度的同类型数据 数组的底层存储机制是向量 数组也没有确定的类属性 因子 因子型变量表示分类信息 因子型变量通常是一个有序项目的集合 因子型变量可以取得的所有值被称为因子水平 因子型变量的输出结果中各个因子水平没有加引号,且都明确显示出来了 > (eye.colors <- factor(c(&q

  • R语言关于变量的知识点总结

    变量为我们提供了我们的程序可以操作的命名存储. R语言中的变量可以存储原子向量,原子向量组或许多Robject的组合. 有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成. 变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 变量名 合法性 原因 var_name2. 有效 有字母,数字,点和下划线 VAR_NAME% 无效 有字符'%'.只有点(.)和下划线允许的. 2var_name 无效 以数字开头 .var_name, var.name 有效 可以用一个点(.),但启动点(.),不应该后跟一个数字. .2

  • R语言中因子相关知识点详解

    因子是用于对数据进行分类并将其存储为级别的数据对象. 它们可以存储字符串和整数. 它们在具有有限数量的唯一值的列中很有用. 像"男性","女性"和True,False等.它们在统计建模的数据分析中很有用. 使用factor()函数通过将向量作为输入创建因子. 例 # Create a vector as input. data <- c("East","West","East","North

  • R语言关于数据帧的知识点详解

    数据帧是表或二维阵列状结构,其中每一列包含一个变量的值,并且每一行包含来自每一列的一组值. 以下是数据帧的特性. 列名称应为非空. 行名称应该是唯一的. 存储在数据帧中的数据可以是数字,因子或字符类型. 每个列应包含相同数量的数据项. 创建数据帧 # Create the data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle&

  • 关于R语言lubridate包处理时间数据的问题

    加载包 # install.packages(lubridate) library(lubridate) 第一个函数ymd():解析日期为年月日格式 x <- c("09-01-01", "09-01-02", "09-01-03") ymd(x) [1] "2009-01-01" "2009-01-02" "2009-01-03" x <- c("2009-01-

  • R语言中逻辑回归知识点总结

    逻辑回归是回归模型,其中响应变量(因变量)具有诸如True / False或0/1的分类值. 它实际上基于将其与预测变量相关的数学方程测量二元响应的概率作为响应变量的值. 逻辑回归的一般数学方程为 y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...)) 以下是所使用的参数的描述 y是响应变量. x是预测变量. a和b是作为数字常数的系数. 用于创建回归模型的函数是glm()函数. 语法 逻辑回归中glm()函数的基本语法是 glm(formula,data,family) 以下是

随机推荐