https://www.cnblogs.com/jessepeng/p/10984983.html
Linux 的R环境，可以通过anaconda jupyter notbook很容易的配置，见我之前的博客 https://www.cnblogs.com/shanyr/p/11276755.html
安装R包
Linux下安装R包一般有2种方式：
1. R CMD INSTALL
下载源码
R CMD INSTALL /.../mypackage.tar.gz
也可指定安装库路径：
R CMD INSTALL /.../mypackage.tar.gz --library=/your/lib/path
更多参数--help一下
2. install.packages
which R查看下路径，是否是刚才自己安装的R。敲R，或全路径进入R
install.packages('mypackage')，这种方式针对CRAN包。
一般会让你选择镜像。选择自己最近的，有的镜像所含的R包不是很全，需要换一下。如果没有自己想要的镜像，也可自己指定（在R官网中可查镜像https://cran.r-project.org/mirrors.html）。
install.packages("packages","repos" = (CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"),lib="/lib/path")
以上针对的是CRAN中的包，如果是 bioconductor包呢？
先装BiocManager，再安装所需R包即可。
install.packages("BiocManager") #如已安装，后续安装不再需要
BiocManager::install("clusterProfiler")不推荐以下安装方法，速度会很慢。
source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("mypackage")如果不指定R包安装的路径，R包会安装在/your/R/lib64/R/library中，这也是R自带的基础包的目录。
常见操作
1.包的操作和管理
- 添加环境变量：
export PATH=/your/R/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/your/complie_tools/zlib/lib:/your/complie_tools/curl/lib:/your/complie_tools/bzip2/lib:/your/complie_tools/pcre/lib:/your/complie_tools/xz/bin:/your/R/lib64/R/lib:$LD_LIBRARY_PATH #这些都是一些依赖库- 添加R库路径到环境变量：
export R_LIBS=/your/R_packages
export R_LIBS=/others/.../R/lib64/R/library #添加环境变量R的lib路径，可以使用别人安装的包
R中用.libPaths()函数查看lib路径，如果有多个lib，install.packages()默认是安装在第一个目录下。如果一开始就没指定R包安装路径并配置环境变量，则默认安装在/your/R/lib64/R/library中。
2. 其他操作
其实和window控制台一样，只是换成了单命令行：
.libPaths() #查看包的安装目录
library() #查看已经安装的包目录
library(package) #载入mypackage包
getOption("defaultPackages") #查看启动R时自动载入的包。
help(package = 'mypackage') #查看‘mypackage’的帮助
args(function)：查看函数的参数
example(function)：自动运行该函数帮助文档中的例子，很赞！
demo("package")：展示包中demo
vignette('mypackage')：有的包特别是bioconductor的包有vignette
openVignette('mypackage')：这个函数也可以查看vignette，更好用一些
RSiteSearch("helpinfor")：搜索R网站上的“helpinfor”相关信息
help.start()：查看已经安装包的详细HTML文档，这个命令非常爽。
search()：查看当前载入的包
sessionInfo()：查看R中载入的包
methods()：查看某个S3泛型函数中所有的方法或者一个类中所有的方法（S3：S version 3）
showMethods(class = "myClass")：查看S4类的方法
findMethods("myMethods")：查看method的代码
class(myObject)：查看某个对象的类
getClass(“class/package”)：查看某个class或者包的具体内容
getSlots("class")：查看某个class的slot
slotNames(MyObject)：查看某个对象的slot。
可以使用Myobject@slotNames访问对象的slot值，这个@设计实在是太爽了，可以连续用。
查询包内信息：
1. ?function/method：查看某个“函数”或者“方法”的详细内容
2. class?graph::graph：查看“组”的详细内容的一个例子。这个例子的来源是查询graph包时候，查看其中class的信息，输入??graph后出现一个graph::graph-class。
ls("package:mypackage")：查看"mypackage"中的所有对象。Ref: https://www.cnblogs.com/xianghang123/archive/2013/01/08/2851450.html