一、故事的起因
事情是这样的,我在10月29日,想要做一个分析,结果自己的电脑有个包安转不上,我开始在想是不是自己的R版本太低了。所以,没想其他的“果断升级”,结果呢,万万没想到就是按安装的道路一直走下去。我第一台电脑,使用installr.updateR(),命令无法安装。那么,作为一个有点强迫症的”爱折腾“的人来说,怎么能容忍自己的软件,不是最新版本呢!
那么就是,卸载旧的版本,安装下载新版本。下载最新的R版本R-4.2.1。旧版本是R-4.1.3(也不算是太旧)。
下载网址**:**The Comprehensive R Archive Network (tsinghua.edu.cn)
但是,万万没想到,就是这样折腾了一天一夜。
故事时间线:
2022.10.29,晚20:00左右,下载最新版本R2022.10.29,晚20:05,安装2022.10.29,晚20:10,复制以前的包到目前安装的libaray包中(差不多2个G的包大小,不想再下载,其实可以挂在上去就可以,大家可以看我以前的教程)2022.10.29,晚20:15,运行报错(报错提示,如后面所示).....中途认为是Rstudio的版本太低,直接又一下卸载后重新安装最新版本.......2022.10.29,晚20:20-2022.10.30,16:00:一直在寻找解决方案
再此过程中,卸载安装,在卸载在安装.......
有文说是,我电脑环境的JAVA的环境问题,我重新更改JAVA的环境。但还是......
脑壳疼啊,29号晚,直接搞到深夜,还是一头雾水的。
二、什么样的报错呢?
R的环境是没有问题的,在R中是可以正常运行,一点问题都没有。加载、挂载包都是正常的。
但是,在Rstudio中就是包这样的错误。无法加载和下载包。
报错信息:
unable to load shared object 'D:/Software Install/R-4.2.1/library/stats/libs/x64/stats.dll': LoadLibrary failure: 找不到指定的模块。
总结起来就是:**R语言无法调用stats.dll的问题**
三、解决方案
针对个问题,我在相关的群里面咨询,但是事隔一天,没有人来回复你。
哈哈哈哈,所以没人是有义务来帮助你的,**别人的回复是他愿意帮助你:是情分;不回复:是本分**。
最终,在今天下午,忙结束后,自己又在网上查了报错信息解决方法,终于让自己找到了。
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我们的报错是:无法加载stats.dll,这个程序是在“stats"包中。那么在这个包中就是缺少这个脚本,就是需要我们给他这个脚本。如何给呢???
1.**打开的R安装包,路径:**D:\Software Install\R-4.2.1\bin\x64 (PS:这是我自己的路径),将下面所有的内容进行复制。
2.**将上述的内容复制到stats包中,路径:**D:\Software Install\R-4.2.1\library\stats\libs\x64
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ok! 复制后Rstudio正常运行R啦!!!
四、挂在新R包的文件夹
此外,如果你换电脑(PS:相同的平台),你是可以将你以前的R包复制到新电脑中的哦。我就是这样干的,新安镇包实在是太麻烦了。
你可以使用我们以前的教程,也是我第一个教程,进行操作。还是很方便的!
## 第一步:
## 我们操作在Rstuido中
## 新建一个初始启动文件
file.edit('~/.Rprofile')
##第二步:
## 更改R包默认安装路径
.libPaths("D:/软件安装/R_libaray") ## 输入你的路径
myPaths <- c("D:/软件安装/R_libaray")
.libPaths(myPaths)
R语言中如何更改R包安装路径)
五、总结
真是不容易,有时候我们遇到问题,真的是把自己搞得很烦躁。也许一个小小的问题,可以让我们纠结很久很长时间,那种没有人能帮助你的感觉,我想我们每个人都回到过。尤其是做我们这类的问题。自己是深有感触,很难很难。
有时候,我们有问题有人咨询,那是比较理想的状态。但是,这样会一直有吗???不会吧。我始终还是那句话,没有任何一个人是理所当然的帮助你,你也没有什么资格理所当然的获得别人的帮助。我们咨询问题,还是需要低下身段吧!!
OK,这是我个人的观点,仅此代表个人哦!
记录一下,周末为这事折磨的过程。主要问题,技不如人,该学习了。
在此还是感谢在CSDN中分享的:Princess_Guo的教程。
**(R语言无法调用stats.dll的问题解决---unable to load shared object ‘E:/R-3.6.1/library/stats/libs/x64/stats.dll**PrincessGuo的博客
小杜的生信筆記**,主要发表或收录生物信息学的教程,以及基于R的分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);分享感兴趣的文献和学习资料!**