conda remove --name R4.0.3 --all #因为之前安装过,所以这里移除之前配置的R4.0.3环境 conda create -n R4.2.2 # 创建名为R4.2.2的环境 source activate R4.2.2 #激活R4.2.2 环境 conda install r-base=4.2.2 #安装R 指定为R版本为4.2.2 R#进入R环境 #准备做peak 注释,需要安装以下软件 #起始...
conda install -c bioconda bioconductor-deseq2 创建和管理R环境Conda允许您创建多个环境,每个环境可以有不同的R版本和包依赖关系。这对于隔离不同项目的依赖关系非常有用。要创建一个新的R环境,请执行以下命令: conda create -n myenv r-base=3.6.0 这将创建一个名为myenv的新环境,并指定R的版本为3.6.0。...
在环境里安装了python之后（pip包一般会作为必要依赖自动被安装），你再pip install自然就会调用这个环境里...
conda search r-4.4.1 # 安装 conda install r-base=4.4.1 # 安装完成后,设置路径和别名 which R # 输出结果:~/.conda/envs/R4.4/bin/R,这就是R被安装的路径 # 退出conda环境 conda deactivate # 运行R,查看现有镜像 R 哦,记得给这个conda安装的R添加到环境变量中,也可以起个别名(我给它命名为R4),...
conda config --add channels conda-forge conda config --add channels defaults conda config --add channels r conda config --add channels bioconda#升级conda版本conda update conda conda install R bingo!!!经过漫长的等待,R就装好了。 今天也恰好在网络上看到了一款我认为最优质的conda学习笔记:https://...
conda install r-base #安装R语言 conda install r-stringi # R包 以 r- 开头 conda deactivate # 退出当前环境 安装指定版本 conda install numpy=1.11:即安装能模糊匹配到numpy版本为1.11 conda install numpy==1.11:即精确安装numpy为1.11的版本 006.安装R包 ...
conda安装 pytorch lightning Conda安装R包,monocle对轨迹分支进行基因差异分析时占用内存非常大,且计算时间超长,仅对8000细胞进行分析就耗费4-5h,需要在服务器进行monocle轨迹。服务器是基于Linux系统的,对于非root用户或系统版本较低来说安装R是非常麻烦的,因此可以
conda install -c r r-dplyr # R包 以 r- 开头 1. 2. 3. r-packages安装路径在/Anaconda/envs/R3.5/lib/R 把搭建好的环境共享给别人 在搭建好的环境下执行: conda env export > base.yml 这样在Administrator目录下 就会有base.yml,把他复制到其他的Anaconda 环境中后,执行conda env create -f base...
conda activate renv # 安装(以R 4.1.3 版本为例,安装其他版本更换4.1.3即可) conda install -c conda-forge r-base=4.1.3普通安装方式如下:1.下载安装R# /home/wangwz/packages/R/R-4.3.1下载安装R4.3.1 wget http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/src/base/R-4/R-4.3.1.tar.gz tar -zxvf R-4....
devtools::install_github("bicciatolab/popsicleR") 在GitHub的包,都是使用 install_github 函数,不过少部分小伙伴可能会失败,因为他们访问GitHub会失败。 另外就是,大家在安装它的时候,它没办法很好的自动解决它自己的依赖问题,所以官网给了其系列依赖包的独立安装方式。