我正在研究如何使用我的大学集群。它安装了2个R版本。系统范围R 2.11 (Debian 6.0)和R 2.14.2在非标准位置。

我正在尝试使用MPI和雪。我要运行的代码如下所示

library(snow)
library(Rmpi)
cl <- makeMPIcluster(mpi.universe.size()-1)
stopCluster(cl)
mpi.quit()

它在r2.11上没有任何问题。(我用mpirun -H localhost启动脚本,n1,n2,n3,n4 -n 1 R——slave -f code.R)。现在,当我尝试用R 2.14.2来做这件事时,我得到了以下消息:

Error: This is R 2.11.1, package 'snow' needs >= 2.12.1
In addition: Warning message:

所以R似乎加载了为r2.11编译的snow版本包。我已经在r2.14下将snow安装到我的主文件夹中,并在代码中添加了以下代码行:

.libPaths("/soft/R/lib/R/library")
.libPaths("~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/2.11")
print(.libPaths())
print(sessionInfo())
print(version)

错误之前的输出确认我确实在运行R 2.14.2,我的R packages文件夹在搜索路径的第一个。但我还是得到了错误。

我的问题是,如何确定R中加载的是哪个版本的包?我可以看到安装。包所有的包,其中安装,所以也许有一些功能,列出类似的信息加载包?


当前回答

您可以使用sessionInfo()来实现这一点。

> sessionInfo()
R version 2.15.0 (2012-03-30)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8    LC_PAPER=C                 LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] graphics  grDevices utils     datasets  stats     grid      methods   base     

other attached packages:
[1] ggplot2_0.9.0  reshape2_1.2.1 plyr_1.7.1    

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] colorspace_1.1-1   dichromat_1.2-4    digest_0.5.2       MASS_7.3-18        memoise_0.1        munsell_0.3       
 [7] proto_0.3-9.2      RColorBrewer_1.0-5 scales_0.2.0       stringr_0.6       
> 

然而,根据下面的评论和答案,有更好的选择

> packageVersion("snow")

[1] '0.3.9'

Or:

"Rmpi" %in% loadedNamespaces()

其他回答

Search()可以给出一个会话中附加包的更简化的列表(即,没有sessionInfo()给出的详细信息)

搜索{base}- R文档 描述:给出附加包的列表。Search ()

search()
#[1] ".GlobalEnv"        "package:Rfacebook" "package:httpuv"   
#"package:rjson"    
#[5] "package:httr"      "package:bindrcpp"  "package:forcats"   # 
#"package:stringr"  
#[9] "package:dplyr"     "package:purrr"     "package:readr"     
#"package:tidyr"    
#[13] "package:tibble"    "package:ggplot2"   "package:tidyverse" 
#"tools:rstudio"    
#[17] "package:stats"     "package:graphics"  "package:grDevices" 
#"package:utils"    
#[21] "package:datasets"  "package:methods"   "Autoloads"         
#"package:base"

要检查R的版本,执行:R——version

或者在R shell中打印版本$version.string的内容

EDIT

要检查已安装包的版本,请执行以下操作。

加载库之后,可以执行sessionInfo ()

但是要知道所有已安装包的列表:

packinfo <- installed.packages(fields = c("Package", "Version"))
packinfo[,c("Package", "Version")]

或来提取特定的库版本,一旦您使用已安装的。如上所述的包函数只是在矩阵的第一维中使用包的名称。

packinfo["RANN",c("Package", "Version")]
packinfo["graphics",c("Package", "Version")]

上面将打印RANN库和图形库的版本。

根据前面的回答,下面是打印R-version的一种简单替代方法,后面是命名空间中加载的每个包的名称和版本。它可以在Jupyter笔记本上工作,在那里我在运行sessionInfo()和R—版本时遇到了问题。

print(paste("R", getRversion()))
print("-------------")
for (package_name in sort(loadedNamespaces())) {
    print(paste(package_name, packageVersion(package_name)))
}

Out:

[1] "R 3.2.2"
[1] "-------------"
[1] "AnnotationDbi 1.32.2"
[1] "Biobase 2.30.0"
[1] "BiocGenerics 0.16.1"
[1] "BiocParallel 1.4.3"
[1] "DBI 0.3.1"
[1] "DESeq2 1.10.0"
[1] "Formula 1.2.1"
[1] "GenomeInfoDb 1.6.1"
[1] "GenomicRanges 1.22.3"
[1] "Hmisc 3.17.0"
[1] "IRanges 2.4.6"
[1] "IRdisplay 0.3"
[1] "IRkernel 0.5"

你可以尝试这样做:

package_version (R.version) getRversion ()

老问题,但答案中没有我最喜欢的命令,以快速和简短的概述所有加载的包:

(.packages())

要查看所有加载的包安装了哪个版本,只需使用上面的命令对installed.packages()进行子集化。

installed.packages()[(.packages()),3]

通过更改列号(包版本为3),您可以以易于阅读的矩阵形式获得存储在installed.packages()中的任何其他信息。下面是版本号和依赖项的示例:

installed.packages()[(.packages()),c(3,5)]