现在,您已经成功地在远程服务器上通过Conda安装了R环境。您可以根据需要在这个环境中安装其他R包或工具。例如,如果您需要安装一个名为’ggplot2’的包,您可以使用以下命令: conda install -c conda-forge ggplot2 完成所有操作后,别忘了退出Conda环境: conda deactivate 现在您已经成功地在远程服务器上通过Conda安装...
按下回车键执行上述命令,Conda将会开始下载并安装指定的R包及其依赖项。 验证R包是否安装成功: 安装完成后,你可以启动R会话(在命令行中输入R),然后在R的提示符下尝试加载该包来验证是否安装成功。例如: R library(ggplot2) 如果没有出现错误消息,说明ggplot2包已经成功安装。 另外,如果你使用的是Conda的R环境,...
conda search r-essentials r-essentials 1.0 r3.2.1_0 r 1.0 r3.2.1_0a r 1.1 r3.2.1_0 r 1.1 r3.2.2_0 r 1.1 r3.2.1_0a r 1.1 r3.2.2_0a r 1.1 r3.2.2_1 r 1.1 r3.2.2_1a r 1.4 0 r 1.4.1 r3.3.1_0 r 1.4.2 0 r 1.4.2 r3.3.1_0 r 1.4.3 r3.3.1_0 r 1.5.0 ...
现在,我们已经完成了R语言环境的配置和安装,可以开始使用R语言进行数据分析、统计建模和数据可视化等工作了。 以下是一个简单的R语言示例代码,计算并绘制正态分布曲线: # 导入ggplot2库library(ggplot2)# 生成正态分布数据data<-data.frame(x=seq(-3,3,0.1),y=dnorm(seq(-3,3,0.1)))# 绘制正态分布曲线ggp...
创建“R Essentials” Anaconda 团队已经创建了一个 “R Essentials”把 IRKernel 和数据科学分析中最常用的超过 80 个 R 包捆绑在了一起,这些包包括:dplyr,shiny,ggplot2,tidyr,caret和nnet。 “R Essentials” 的下载需要用到 conda。幸运的是,Miniconda 已经包含了 conda、Python 以及其他的一些必须包,而 Anac...
conda install r-ggplot2 conda install -c bioconda bioconductor-deseq2 conda install --channel https://conda.anaconda.org/BioBuilds r-ggplot2 删除已安装的软件或者包: conda remove -n 环境名 软件名 更新某个软件: conda update 软件名 https://www.cnblogs.com/zhangxingcomeon/p/13801554.html...
安装R包时指定R的版本也会极大减小搜索空间 (R包因其数目众多,也是生物类软件依赖解析较慢的原因之一)conda install r-base=4.0.2 r-ggplot2=3.3.2 采用mamba加速软件依赖解析 [mamba采用c++重写了部分解析过程,这个提速效果是很明显的] (安装好mamba后就可以用mamba替换conda进行安装了) ...
conda install numpy=1.7.2 -y # 安装特定版本的软件包 conda remove <package name> # 移除软件包 安装R # 具体见下面 # 安装R,及80多个常用的数据分析包, 包括idplyr, shiny, ggplot2, tidyr, caret 和 nnet conda install -c r r-base=4.0.2 r-essentials ...
conda activate my_r_env 安装R 库 在激活的 Conda 环境中,你可以使用 conda install 或R 自带的 install.packages 函数来安装 R 库。 使用Conda 安装 R 库 Conda 提供了一些常用的 R 库,你可以直接使用 conda install 命令来安装。例如,安装 ggplot2: 代码语言:javascript 复制 conda install -c conda-forg...
BiocManager::install("DESeq2") 基本包清华镜像 options(repos=structure(c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))) 生物信息常用的R包安装 install.packages("flexdashboard") install.packages("DT") install.packages("ggplot2")