R被设计用于共享计算资源，如 Linux 服务器。因此，R的启动为个性化定制提供了很多途径：既适用于系统的每个用户，也适用于每个单独的用户。然而，这种灵活性伴随着代价的：复杂性。
每次R语言启动读入.Renviron和.Rprofile两个文件，前者主要是环境变量，程序位置和API密钥等；后者是启动进需要运行的几行R代码。启动时先找.Renviron，然后是.Rprofile，它们出现在3个目录中，安装目录（R_HOME，R.home())，家目录（HOME, Sys.getenv("HOME"))和当前工作目录（getwd())，顺序是从后往前的优先级，也就是有第三个就忽略第二个的。应该尽量在项目中使用特别的文件，防止对默认文件进行修改，更保险。
最近，我同时使用R和Python进行了更多的项目。对我而言，使用最佳工具来完成工作变得越来越重要，而不受单一语言的束缚。Python在某些方面做得最好，R在某些方面做得最好，因此，如果我们在需要的时候可以同时使用这两种方法，那么我们就可以发挥出最好的性能。在最近的示例中，我想创建一个Shiny应用程序来生成参数化的Powerpoint文档，这个应用我是用R的tidyverse对我的数据进行编码处理，使用Python编写了Powerpoint编辑代码，因为这在python-pptx包中很容易。
它的好处是我们获取了提示输入的信息，但坏处在实际过程中更为严重：我们无法任性的拷贝粘贴输入的代码，因为中间有加号！
参考：https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码
按下键盘Insert键进入vi的编辑模式，然后我们就可以输入代码配置默认环境变量了。比如：
众所周知我们一直有一个共享服务器的产品，详见：生物信息学江湖的开创性产品-共享服务器 。目前已经给大多数共享服务器的公共R包库中的seurat4升级到了seurat5。而且我们也写了一些seurat5相关的使用教程，见：
参考：https://www.jianshu.com/p/52da99126db4
R包的依赖处理非常奇怪，随着安装R包的数量变多，有较大概率会遇到R包依赖崩溃的情况。
这种情况是R识别不了外部的$PATH，我们可以通过~/.Rprofile进行修改配置。
新学期新学了门课程COMP226 Computer-Based Trading in Financial Markets 用到了R语言 学习R语言第一天安装了R, RStudio 后 运行RStudio立马就看到了警告信息
方法一：手动设置，Tools→Packages→Primary CRAN repository
using函数是我写在$HOME/.Rprofile中的函数，因此每次打开R就能使用。
中文使用 R 经常看到各种乱码文字，让人看不懂意思，特别是在 Windows 系统上。
首先用file.edit()来编辑文件：file.edit('~/.Rprofile')
继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。
参见：https://cloud.tencent.com/developer/article/1728636
有时候各位使用R的用户不知道会不会有这样的感觉，visual studio和Rstudio由于负载过重，在打开或者加载R script时会出现加载过慢的情况，但对于很多数据工作者来说，variable inspector和data view这类的数据可视化功能必不可少，而visual studio和Rstudio在这方面做得可以说是非常完善。在这时候笔者就想到了visual studio code，毕竟作为宇宙最强IDE的减配和开源版本（这里形容可能不太准确），各种语言相应的开发插件众多。更加让笔者惊喜的是，目前vscode-R一直处于开发阶段，并且在最近的1.2.0版本结合了vscode关于web view的API，添加了R session watcher——一个集成的数据可视化构架，并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。我们来看看集成的viewer会有什么样的效果：
之前我们提到过 [[09-R工具指南08-R的版本控制]]，那么我们可不可以对R 包进行管理呢？
教程：https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
在这个过程中你可能会发现问题，例如下次在进到rstudio的话，查看镜像，又不在了，怎么办呢
在操作的一台服务器的R没有X11支持，Jupyter一运行代码就报错Kernel挂掉。而RStudio Server可以直接点击切换图形后端为Cairo。Jupyter 怎么搞呢？
2.涉及到输路径的时候记得注意一下是左斜扛还是右斜杠（R里是 / )，以及路径两端要加引号（吃过亏的客户端）
因为一个R包让我不得不对电脑的R进行升级，正好整理下整个升级的过程。我们是在Rstudio中进行的升级操作。用到了包installr。首先我们看下包的安装：
还有一种像Linux一样直接修改R中的相当于Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可
在Windows环境下，我们可以使用installr包自动将R升级到最新版本。并且可以安装软件。下面主要演示如何在Windows环境下升级R，并将旧版本安装的R包复制到更新版本的R。
现在已经安装好的R 我就暂时不管了。因为我们可以为R 读取包的路径设置多个，接下来我还做了一些其他设定：
为了一劳永逸地完成镜像配置，我们需要在将镜像链接设置在R的初始配置文件.Rprofile里。
根据我的 R 使用经验，结合 Y 叔和 Yihui 提供的一些便利函数，我构建了一个比较合适的 R 配置。推荐大家结合自己需求使用和自定义。
前一段时间，安装了R4.0，然后就发现R包各种出错，要求重装，好不容易装好了R包，再转回R3.6.3时，发现R3.6.3的R包又出现了问题。报错信息大概类似下图：
为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，只需要运行这两行代码即可：
前言1. 报错内容2. 解决方案3. 安装R包模板3.1 镜像设置3.2 下载方式设置3.3 安装R包4. 永久保存镜像设置后记
前面宏基因组与R语言的笔记还未结束，又开始新坑啦，都是要继续的啦！ 1、跑分 直接是代码了。 # 安装跑分包 install.packages(c("microbenchmark","profvis")) library(microbenchmark) # 这个包默认运行程序100次，进行基准测试，获得微秒级差异 df <- data.frame(v<-1:4,name<-letters[1:4]) microbenchmark(df[3,2], df[3,"name"],df$name[3]) # 纳表
CDSW中提供的基础镜像中已有R的环境，但是在真实使用过程中往往需要安装更多R的包。我们在创建一个新的Project时如果使用CDSW基础镜像，每次都需要重新安装需要的依赖包，为了避免大家每次都需要重复安装R的包，这时就需要定制我们自己的Docker。这样在创建新的Project时，如果使用定制过的Docker镜像，就不需要再去安装额外的R依赖包。本文档主要讲述如何基于CDSW基础镜像定制我们自己的Docker镜像。
Bioconductor 是与特定版本的 R 绑定的，正常来说当 Bioconductor 的包都来自同一版本时，它们的效果最佳。
如果你平常会用到Ubuntu、conda、R语言、Python、Julia， 那你肯定为安装各种包、库、软件而烦恼过！
本节内容转载于博客： wa2003 spark是一个我迟早要攻克的内容呀~ ————————————————————————————————————— 一、SparkR 1.4.0 的安装及使用 1、./sparkR打开R shell之后，使用不了SparkR的函数 装在了 /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#./bin/sparkR 能进入R，和没装SparkR的一样，无报错 > library(SparkR) 报错： Error i
有时候在服务器上绘图会受到结果不显示的困扰, 无论是R还是python都会有类似的情况, 那么有什么比较方便的应用呢?
安装命令是install.packages(“包”)（安装在CRAN里的包），或者BiocManager::install(“包”)（安装在Biocductor）即可安装对应的包。之前已经安装过dplyr包了，所以直接加载即可
（原网址http://www.bio-info-trainee.com/3727.html）
确实有的时候，我们需要结合python,R 或者一般shell 语法的特性，结合使用，甚至制作精巧的pipeline。
前往 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 下载新的版本，鼠标点击安装。
CytoTRACE的iCytoTRACE函数需要调用python去除批次效应，因此需要先设置好python环境
然后我在运行immunedeconv包里面的mcp_counter时候，发现它需要访问一个在github的文本文件：
不得不说，用久了Rstudio 自己果然变笨了。之前竟然用了几天命令行下进入R 反复执行一段脚本，就在那里等着。
Centos 下非 Root 安装 Microsoft R Open 作者: Hyacz hyacinth.hao@foxmail.com 2017年8月30日 本教程发布时仅针对 Microsoft R Open 3.4.0 版本测试通过。 写在前面 我们新写的 GWAS 的算法包 MVP 采用了 Microsoft R Open，在我们对计算的优化中 MRO 起到了非常关键的作用。在测试的时候就遇到了在没有 root 权限要安装 MRO 的问题，经过百度、Google 都没有找到较好的方案，研究了
前面Fayson介绍了Cloudera的产品CDSW(Cloudera Data Science WorkBench)的安装及示例代码的运行，在《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》中已经介绍了Docker镜像的定制，在这里我们基于CDSW1.2.2的基础镜像来再次描述下。
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