r 패키지 다운로드

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이 차이점의 또 다른 좋은 알림은 인수없이 함수 라이브러리()를 실행하는 것입니다. 컴퓨터의 다른 라이브러리에 설치된 패키지 목록을 제공합니다: download.file 및 available.packages에 전달할 추가 인수. 한 가지 대안은 CRAN 작업 보기 덕분에 CRAN 패키지의 범주를 찾아보는 것입니다. 맞아요! 공식 리포지토리인 CRAN은 패키지를 탐색할 수 있는 옵션도 제공합니다. 작업 보기는 기본적으로 해당 기능에 따라 패키지를 그룹화하는 테마 또는 범주입니다. 패키지 열에 초점을 맞추고, 각 결과에 대해 패키지의 이름, 더 자세한 정보에 대한 링크, 저자의 이름, 또한 동일한 저자의 다른 패키지를 볼 수 있도록 연결, 검색 단어와 패키지의 일부 설명 강조 표시되고 패키지의 인기에 대한 정보를 제공합니다. cran.r-project.org 또는 stat.ethz.ch 같은 설명 파일을 찾는 것 외에도 명령 패키지 설명(“패키지”)을 사용하거나 패키지 도움말 설명서(패키지 = “패키지”)를 통해 R 내부의 설명 파일에 액세스하거나 리포지토리에 들어있습니다. 위에서 읽은 것처럼 각 리포지토리에는 패키지를 설치하는 고유한 방법이 있으므로 다른 소스의 패키지를 정기적으로 사용하는 경우 이 동작이 약간 실망스러울 수 있습니다. 더 효율적인 방법은 CRAN을 포함한 각 리포지토리에 대한 특정 함수를 포함하기 때문에 devtools 패키지를 사용하여 이 프로세스를 단순화하는 것입니다. R이 인기를 끌고있는 이유 중 하나는 cran 및 생체 전도체 저장소에서 사용할 수있는 패키지의 광대 한 배열입니다. 지난 몇 년 동안, 패키지의 수는 기하 급수적으로 증가했다! 그런 다음 패키지:::function() 표기이가 더 이상 필요하지 않으며 다른 R 기본 함수 또는 데이터로 해당 기능에 직접 액세스할 수 있습니다: Tip: 로드된 패키지 내부의 내용을 확인하는 다른 방법을 사용할 수도 있습니다. 이 방법으로 ls() 명령을 사용하십시오: library() 패키지를 로드하는 데 사용되는 명령이며 패키지가 포함된 위치(일반적으로 컴퓨터의 폴더)를 말하며 패키지는 편리하게 번들로 제공되는 함수 모음입니다.

. 패키지 설치를 위해 install.packages() 함수에 이름 벡터를 입력할 수 있지만 라이브러리() 함수의 경우 불가능합니다. 패키지 집합을 한 번에 하나씩 로드하거나 원하는 경우 R 사용자가 개발한 여러 해결 해결 중 하나를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 biocLite() 기능과 같은 생체 전도체 패키지를 설치하는 데 필요한 몇 가지 기본 기능이 설치됩니다. Bioconductor의 핵심 패키지를 설치하려는 경우 추가 인수 없이 입력하십시오: 예를 들어 이전에 설치한 vioplot 패키지 확인: 여러 리포지토리를 검토한 후 예, CRAN 패키지 목록을 확인할 수 있습니다. 여기, 하지만 10000 개 이상의 옵션으로, 길을 잃기 매우 쉽습니다. R과 함께 더 많은 시간을 보낸 후, 그것은 당신이 사용하는 것이 정상입니다 install.packages() 일주일에 몇 번 또는 하루에, 어떤 R 패키지가 개발되는 속도 주어진, 빨리 업데이트하거나 사랑하는 패키지를 교체해야합니다 가능. 이 섹션에서는 컬렉션을 관리하는 데 도움이 되는 몇 가지 함수를 찾을 수 있습니다. 방금 입력한 babynames 패키지 내부의 출생 데이터 집합에 액세스하려면 게시 날짜가 무엇인지 확인할 수 있습니까? 단서: 패키지 설명 ;) 있습니다.

당신은 보장, 시간에 올바른 패키지를해야합니다! 사용하는 패키지의 증가를 따라잡기가 어려운 경우 RStudio 패키지 관리자를 고려하십시오. 이 실행 후 화면에 몇 가지 메시지가 나타납니다. 사용 중인 운영 체제, 종속성 및 패키지가 성공적으로 설치되었는지에 따라 달라집니다. 이는 패키지가 컴퓨터에 설치된 위치를 나타내며 lib 매개 변수를 사용하여 다른 폴더 위치를 지정할 수 있습니다. 망상 패키지는 파이썬과 R 사이의 상호 운용성을 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다.

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