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虚拟星期三B. R?

例如,我发现了有关最佳实践,可重复性和工作流程的几份报告 R:

https://stats.stackexchange.co ... -r-an
/

https://stats.stackexchange.co ... ing-r
主要担忧之一是确保将其转移到新车的意义上的代码的可移植性 /也许在另一个 OS/ 比较简单,给出相同的结果。

基于背景 Python, 我曾经习惯了虚拟环境的概念。 结合了一个简单的必要包列表,这在某种程度上确保已安装的包和库将在任何机器上都提供,而无需超额大惊小怪。 当然,这不是保证 - 有不同的 OSes 有缺点和功能, - 但它会帮助你 95%.

里面有这样的东西 R? 即使它不是那么困难。 例如,只需保留一个简单的文本列表,即将安装所有缺少的脚本?

我要开始使用 R 认真地是第一次,可能与之结合 Sweave, 理想情况下,我想尽可能多地开始! 谢谢你的想法。
已邀请:

董宝中

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我要发布的评论 @cboettig, 解决这个问题。

过时的灌木丛功能

过时的普拉普金色功能是一个依赖控制系统 R. 给你三个重要的优势 /所有这些都集中在您的需要可容忍度。/

孤立的:为一个项目安装新的或更新包不会导致违反其他项目,反之亦然。 这是因为 packrat 提供每个项目自己的数据包库。

可移植性:即使在不同的平台上,也可以轻松地将项目从一台计算机从一台电脑恢复到另一台计算机。 Packrat 允许您轻松安装项目所取决于的包。

再现性: Packrat 记录从中依赖的包的确切版本,并确保在任何地方都将安装这些版本。

下一步是什么?

逐步指南:
http://rstudio.github.io/packrat/walkthrough.html

最常用的命令:
http://rstudio.github.io/packrat/commands.html

使用过时的普鲁普金色功能 RStudio:
http://rstudio.github.io/packrat/rstudio.html

限制和注意事项:
http://rstudio.github.io/packrat/limitations.html

更新:

过时的普鲁普金色功能是
https://github.com/rstudio/packrat#note
并更换
https://github.com/rstudio/renv
, 所以你可能想要检查这个包。

奔跑吧少年

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包管理员 Anaconda
conda

https://docs.anaconda.com/anac ... guage
R .


conda create -n r-environment r-essentials r-base
conda activate r-environment


我有广泛的使用经验
conda

支持各种安装 Python, 对同一用户的用户特定和多个版本。 我测试过 R 从
conda


jupyter-notebook

, 它很棒。 至少是我的需求,包括使用RNA测序分析
DEseq2

和相关包装也是如此
data.table


dplyr

. 有许多封装的生物电极可用
conda

穿过
https://bioconda.github.io/
, 并通过评论来评估
https://coderoad.ru/34705917/
SO, 看起来
install.packages//

也可以工作。

风见雨下

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看起来还有另一种选择 RStudio devs,
https://blog.rstudio.com/2019/ ... or-r/
. 它可供选择 CRAN 并取代 Packrat.

简而言之,你使用
renv::init//

初始化项目库和
renv::snapshot//

/
renv::restore//

保存并下载库的状态。

我更喜欢这个选项 conda r-enviroments, 因为一切都存储在文件中
renv.lock

, 哪个可以在文件中修复 Git repo 并分发给团队。

风见雨下

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退房 roveR, 集装箱管理解决方案 R. 阅读更多
https://www.slideshare.net/Dav ... ction
, 特别是幻灯片 12.

安装 roveR, 运行以下命令 R:


install.packages/"rover", repos = c/"[url=https://lair.functionalfinances.com/repos/shared"]https://lair.functionalfinance ... ot%3B[/url], "[url=https://lair.functionalfinances.com/repos/cran"//]https://lair.functionalfinance ... %3B//[/url]


充分使用该功能 roveR /包括安装某些版本的包以进行再现性/, 您需要访问 laiR - 为了 CRAN 您可以使用我们的实例 laiR 通过地址
https://lair.ownr.io
, 要下载自己的包并与您的组织交换,您需要许可证。 laiR. 您可以联系我们 email 在上面的介绍中。

风见雨下

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要添加到这个:

笔记:
1. 在 Anaconda 已安装
2. 假设你的工作目录 "C:"

创建所需的环境 -> "r_environment_name"


C:\>conda create -n "r_environment_name" r-essentials r-base


查看可用环境


C:\>conda info --envs


.
..
...

激活环境


C:\>conda activate "r_environment_name"

/r_environment_name/ C:\>


发射 Jupyter Notebook 让派对开始


/r_environment_name/ C:\> jupyter notebook


对于类似. "requirements.txt", 也许这个链接会有所帮助 ->
https://coderoad.ru/38928326/

喜特乐

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如果您要做的一切都在检查您的代码是否适用于替代安装,我建议通过 rstudio cloud, 至少在此时免费。

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