如何找出R中加载的软件包版本？

时间：2012-06-19 14:30:29

标签： r package version

我正在弄清楚如何使用我的大学集群。它安装了2个版本的R.系统范围的R 2.11（Debian 6.0）和R 2.14.2在非标准位置。

我正在尝试将MPI与雪一起使用。我试图运行的代码如下

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

它没有R 2.11的问题。 （我用mpirun -H localhost,n1,n2,n3,n4 -n 1 R --slave -f code.R启动脚本）。现在，当我尝试使用R 2.14.2时，我收到以下消息：

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

所以似乎R加载为R 2.11编译的软件包雪版本。我已将R 2.14下的雪安装到我的主文件夹中，并在代码中添加了以下行：

.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并且我的R packages文件夹首先在搜索路径中。但我仍然得到错误。

所以我的问题是如何确定R中加载了哪个版本的软件包？我可以看到installed.packages所有已安装的软件包，所以可能有一些函数列出了加载软件包的类似信息？

12 个答案:

答案 0 :(得分：440)

您可以使用sessionInfo()来完成此任务。

> 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       
>

但是，根据评论和下面的答案，有更好的选择

> packageVersion("snow")

[1]'0.3.9'

或者：

"Rmpi" %in% loadedNamespaces()

答案 1 :(得分：247)

您可以使用packageVersion查看已加载的软件包版本

> packageVersion("snow")
[1] ‘0.3.9’

虽然听起来你想看看你正在运行什么版本的R，但在这种情况下，@ Justin的sessionInfo建议是要走的路

答案 2 :(得分：20)

检查R执行的版本：R --version

或者在你进入R shell后打印version$version.string

的内容

修改

要检查已安装软件包的版本，请执行以下操作。

加载库后，您可以执行sessionInfo ()

但要了解所有已安装软件包的列表：

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

要提取特定的库版本，一旦使用上述installed.package函数提取信息，只需在矩阵的第一维中使用包的名称。

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

以上将打印RANN库和图形库的版本。

答案 3 :(得分：19)

您可以尝试这样的事情：

  1. package_version(R.version)

  2. getRversion()

答案 4 :(得分：16)

从技术上讲，此时的所有答案都是错误的。 packageVersion不返回已加载包的版本。它进入磁盘，并从那里获取包版本。

这在大多数情况下不会有所作为，但有时却会有所不同。据我所知，获取加载包的版本的唯一方法是相当hackish：

asNamespace(pkg)$`.__NAMESPACE__.`$spec[["version"]]

其中pkg是包名。

编辑：我不确定何时添加此功能，但您也可以使用getNamespaceVersion，这更清晰：

getNamespaceVersion(pkg)

答案 5 :(得分：11)

GUI解决方案：

如果您使用的是RStudio，则可以在Packages窗格中查看软件包版本。

enter image description here

答案 6 :(得分：5)

使用R方法packageDescription获取已安装的软件包说明，对于版本，只需使用$Version：

packageDescription("AppliedPredictiveModeling")$Version
[1] "1.1-6"

答案 7 :(得分：1)

使用以下代码获取系统中安装的R软件包的版本：

installed.packages(fields = c ("Package", "Version"))

答案 8 :(得分：1)

根据之前的答案，这里有一个打印R版本的简单替代方法，后面是命名空间中加载的每个包的名称和版本。它适用于Jupyter笔记本，我遇到麻烦sessionInfo()和R --version。

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

输出：

[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"

答案 9 :(得分：1)

我最喜欢的命令是老问题，但不在答案之列，它是对所有已加载软件包的简要概述：

(.packages())

要查看所有装入的软件包安装了哪个版本，只需使用以上命令对installed.packages()进行子集化。

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

通过更改列号（软件包版本为3），您可以通过易于阅读的矩阵来获取存储在installed.packages()中的任何其他信息。下面是版本号和依赖性的示例：

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

答案 10 :(得分：0)

Search（）可以在会话中提供更简化的附加包列表（即没有sessionInfo（）给出的详细信息）

搜索{base} - R文档
描述：提供附加包的列表。 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"

答案 11 :(得分：0)

只需使用help(package="my_package")并查看显示的版本。

这假设同一.libPaths中没有其他软件包版本。

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