Rstudio环境配置

1 更新R

在R原软件中逐个运行下面的代码（仅适用Windows系统）。macOS直接打开CRAN官网下载最新版本的R覆盖安装，重启RStudio即可完成R的更新，原R包都在。

install.packages("installr")
library(installr)
updateR()

2 更新R包

运行下面的代码或通过右下角的Packages选项卡进行R包的更新

old.packages() # 检查是否有需要更新的R包
update.packages(ask = F) # 更新所有R包
news(package = "limma") # 参看R包的更新内容
BiocManager::valid() # 查看是否有需要更新的bioconductor包。根据提示安装更新

3 从bioconductor安装R包

BiocManager::install("biomaRt",update = TRUE,ask = FALSE)

4 清除当前加载的程序包

detach("package:dplyr", unload=TRUE)
# 或用pacman包内的p_unload函数
pacman::p_unload("dplyr")

如果要从环境中移除所有用户包，则可通过pacman包的p_loaded()+p_unload()函数实现：

pacman::p_unload(pacman::p_loaded(), character.only = TRUE)

5 更改当前R脚本运行目录

setwd("/Users/totoshihiro/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Documents/科研/医学统计学/数据基本处理与标准化")
getwd()#查看当前R脚本运行目录

6 环境查看和清理

rm(mydata)
rm(list = ls())#移除当前环境中的所有对象
cat("\014")#清空所有输出结果
sessionInfo()#收集有关当前R项目的信息

7 自动安装所需的R包

packages <-c("GEOquery", "limma","ggplot2", "pheatmap")#列出所需的R包

#检查所需的R包是否已安装，若未安装则从CRAN或Bioconductor安装包
packagecheck <- function(x) {
  if (!require("BiocManager")) {
    install.packages("BiocManager")
  } else if (!require(x, character.only = T)) {
    CRANpackages <- available.packages()
    if (x %in% rownames(CRANpackages)) {
      install.packages(x)
    } else {
      BiocManager::install(x, update = TRUE, ask = FALSE)
    }
  }
}
lapply(packages, packagecheck)

8 调整矢量/内存分配上限

8.1 提高矢量大小上限

在R语言中如果我们要处理的数据集较大，如在处理单细胞数据时，可能会出现如下报错：

Error: cannot allocate vector of size *** Mb

这是因为 R 中有对象大小的限制（默认值为 500 1024 ^ 2 = 500 Mb）。可以通过如下代码进行调整：

# 调整允许对象大小限制为6GB
options(future.globals.maxSize = 6 * 1024 * 1024^2)

8.2 提高R内存分配上限（macOS）

如果在运行大量的数据处理时，出现如下报错：

Error: vector memory exhausted (limit reached?)

那么说明脚本的运行超出了R语言内存分配的上限，这一般就是Mac的物理内存大小。但是，我们可以通过如下的方式来通过分配SWAP虚拟内存的方式，使得代码能够继续运行（来自stackoverflow上的这篇帖子）。

【方法一：通过usethis包配置】

在R中运行：

usethis::edit_r_environ()

Tip

usethis is a package that facilitates interactive workflows for R project creation and development

运行后会在RStudio中以新标签页的方式打开一个.Renviron文件。在其中输入：

R_MAX_VSIZE=50Gb

Caution

注意这里的内存数值包括了物理内存和虚拟内存，所以如果你的电脑的实际内存为16GB，那么在这里需要输入比16GB更大的数值，输入16GB是不会有帮助的。

保存这个文件后，重启RStudio，这时候内存上限就被修改好了。

【方法二：通过终端配置】

打开终端（Terminal），在其中输入：

cd ~
touch .Renviron
open .Renviron

这时会打开.Renviron文件，在其中输入：

R_MAX_VSIZE=50Gb

保存文件，重启RStudio。

9 RStudio常用快捷键

RStudio常用快捷键
操作	MacOS快捷键
新建R脚本	`Command` + `Shift` + `N`
重启R	`Command` + `Shift` + `0`。或点击菜单栏 `Session` > `Restart R`。
复制并粘贴代码	在一行代码末尾或者选中需要复制的代码后按`Command` + `Shift` + `D`
多行注释	先选中所要注释的代码，然后按`Command` + `Shift` + `C`。如果想取消注销，再选中代码，再后按`Command` + `Shift` + `C`。
创建可折叠注释	`Command` + `Shift` + `R`
插入管道函数	`Command` + `Shift` + `M`
赋值	`Option` + `-`
打开帮助	将光标放到函数中间，然后按`F1`键
查找此前运行过的代码	在Console面板中，按 `Command` + `方向上键`，就可以浏览此前运行过的代码。
自动包装函数	选中需要包装成函数的代码后，按 `Option` + `Command` + `X`，会弹出对话框，填写自定义函数的名称后，选中的代码被自动转换成函数，并且其中需要输入的变量会被自动识别并填写到函数名后的括号中（见 Figure 1 ）。
批量更改自定义函数内的输入变量名	有时候我们需要修改自定义函数中的某个输入变量的名称，如果手动修改可能会发生遗漏。这时我们可选中需要修改名称的输入变量，然后按 `Command` + `Option` + `Shift` + `M` ，则进入了“Rename in scope”模式，这个时候修改函数名后括号内的某个变量名，“{}”内的所有该变量会同步修改（见 Figure 2 ）。如果记不住该快捷键，也可以在RStudio的菜单栏中选择 `Code` > `Rename in scope` 来进入该模式。
批量添加逗号	如果有一连串对象需要添加逗号，则可以在按住 `Option` 的同时用鼠标在这些对象的后方下拉拖拽，这时候可以发现有多个光标被定位到了这些对象之后，然后就可以输入逗号（见 Figure 3 ）。

Tip

在Windows中相应的快捷键把上面的 Command 替换成 Control，Option 替换成 Alt 即可。
记不住快捷键？可以通过在RStudio的菜单栏中选择 Tools > Keyboard Shortcuts Help 来显示所有快捷键。

10 自动整理代码

The tidyverse style guide对代码编写时的规范格式进行了详细说明。通过styler包可以实现对代码的自动整理，有助于保持不同项目之间的代码风格一致，并促进协作。安装styler后通过运行下面的命令即可自动整理当前打开的文档的代码。

install.packages("styler")
styler:::style_active_file()

也可以用通过打开Rstudio的插件（Addins），选择”Style active file”来实现对当前R脚本的代码整理。或者选择一段代码后，点击”Style selection”来对选中的代码进行整理。

Tip

R for Data Science中详细说明了规范的代码风格。

11 Rstudio主题

rsthemes包提供了多种额外的主题。

该包通过r-universe进行安装：

install.packages(
  "rsthemes",
  repos = c(gadenbuie = 'https://gadenbuie.r-universe.dev', getOption("repos"))
)

然后安装主题：

rsthemes::install_rsthemes()

使用：

# 列出所有来自rsthemes的主题
rsthemes::list_rsthemes()

# 依次尝试所有主题
rsthemes::try_rsthemes()

# 只尝试浅色主题
rsthemes::try_rsthemes("light")

通过Tools > Global Options > Appearance也可以浏览和应用这些主题。

安装该包后还会在Rstudio的插件中显示，可以方便的进行深色和浅色模式的切换。要实现这一点，需要打开R的配置文件（~/.Rprofile），可以通过下面的方式快速打开：

usethis::edit_r_profile()

然后将下面的代码粘贴进配置文件：

if (interactive()) {
  rsthemes::set_theme_light("Chrome") # 默认的浅色主题
  rsthemes::set_theme_dark("Cobalt") # 默认的深色主题
  rsthemes::set_theme_favorite( # 再添加一些主题作为备选
    c(
      "GitHub {rsthemes}",
      "Material Palenight {rsthemes}"
    )
  )
}

现在就可以通过点击插件中的”Toggle Dark Mode”来一键切换深色和浅色主题了（Figure 4 ）。同时，点击”Next Favorite Theme”可以切换上面设置的set_theme_favorite()里面的主题。

--- title: "Rstudio环境配置" execute: eval: false editor_options: chunk_output_type: console --- # 更新R 在R原软件中逐个运行下面的代码（仅适用Windows系统）。macOS直接打开[CRAN官网](https://cran.r-project.org/bin/macosx/)下载最新版本的R覆盖安装，重启RStudio即可完成R的更新，原R包都在。 ```{r} install.packages("installr") library(installr) updateR() ``` # 更新R包运行下面的代码或通过右下角的Packages选项卡进行R包的更新 ```{r} old.packages() # 检查是否有需要更新的R包 update.packages(ask = F) # 更新所有R包 news(package = "limma") # 参看R包的更新内容 BiocManager::valid() # 查看是否有需要更新的bioconductor包。根据提示安装更新 ``` # 从bioconductor安装R包 ```{r} BiocManager::install("biomaRt",update = TRUE,ask = FALSE) ``` # 清除当前加载的程序包 ```{r} detach("package:dplyr", unload=TRUE) # 或用pacman包内的p_unload函数 pacman::p_unload("dplyr") ``` 如果要从环境中移除所有用户包，则可通过`pacman`包的`p_loaded()`+`p_unload()`函数实现： ```{r} pacman::p_unload(pacman::p_loaded(), character.only = TRUE) ``` # 更改当前R脚本运行目录 ```{r} setwd("/Users/totoshihiro/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/Documents/科研/医学统计学/数据基本处理与标准化") getwd()#查看当前R脚本运行目录 ``` # 环境查看和清理 ```{r} rm(mydata) rm(list = ls())#移除当前环境中的所有对象 cat("\014")#清空所有输出结果 sessionInfo()#收集有关当前R项目的信息 ``` # 自动安装所需的R包 ```{r} packages <-c("GEOquery", "limma","ggplot2", "pheatmap")#列出所需的R包 #检查所需的R包是否已安装，若未安装则从CRAN或Bioconductor安装包 packagecheck <- function(x) { if (!require("BiocManager")) { install.packages("BiocManager") } else if (!require(x, character.only = T)) { CRANpackages <- available.packages() if (x %in% rownames(CRANpackages)) { install.packages(x) } else { BiocManager::install(x, update = TRUE, ask = FALSE) } } } lapply(packages, packagecheck) ``` # 调整矢量/内存分配上限 ## 提高矢量大小上限在R语言中如果我们要处理的数据集较大，如在[处理单细胞数据时](/single_cell/scRNA-seq_online/06_SC_SCT_normalization.qmd#re_sctransform)，可能会出现如下报错： ``` md Error: cannot allocate vector of size *** Mb ``` 这是因为 R 中有对象大小的限制（默认值为 500 1024 \^ 2 = 500 Mb）。可以通过如下代码进行调整： ```{r} #| eval: false # 调整允许对象大小限制为6GB options(future.globals.maxSize = 6 * 1024 * 1024^2) ``` ## 提高R内存分配上限（macOS） {#sec-Raising_memory_limit} 如果在运行大量的数据处理时，出现如下报错： ``` md Error: vector memory exhausted (limit reached?) ``` 那么说明脚本的运行超出了R语言内存分配的上限，这一般就是Mac的物理内存大小。但是，我们可以通过如下的方式来通过分配SWAP虚拟内存的方式，使得代码能够继续运行（来自stackoverflow上的[这篇](https://stackoverflow.com/questions/51295402/r-on-macos-error-vector-memory-exhausted-limit-reached)帖子）。【方法一：通过[usethis](https://usethis.r-lib.org/)包配置】在R中运行： ```{r} usethis::edit_r_environ() ``` ::: callout-tip `usethis` is a package that facilitates interactive workflows for R project creation and development ::: 运行后会在RStudio中以新标签页的方式打开一个.Renviron文件。在其中输入： ``` md R_MAX_VSIZE=50Gb ``` ::: callout-caution 注意这里的内存数值包括了物理内存和虚拟内存，所以如果你的电脑的实际内存为16GB，那么在这里需要输入比16GB更大的数值，输入16GB是不会有帮助的。 ::: 保存这个文件后，重启RStudio，这时候内存上限就被修改好了。 ![RStudio调用虚拟内存执行脚本](images/截屏2024-01-14%2010.33.37.png){width="290"} 【方法二：通过终端配置】打开终端（Terminal），在其中输入： ``` md cd ~ touch .Renviron open .Renviron ``` 这时会打开.Renviron文件，在其中输入： ``` md R_MAX_VSIZE=50Gb ``` 保存文件，重启RStudio。 # RStudio常用快捷键 +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 操作 | MacOS快捷键 | +===================================================+=======================================================================================================================================================================================================================================================================================================+ | 新建R脚本 | `Command` + `Shift` + `N` | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 重启R | `Command` + `Shift` + `0`。或点击菜单栏 `Session` \> `Restart R`。 | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 复制并粘贴代码 | 在一行代码末尾或者选中需要复制的代码后按`Command` + `Shift` + `D` | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 多行注释 | 先选中所要注释的代码，然后按`Command` + `Shift` + `C`。\ | | | 如果想取消注销，再选中代码，再后按`Command` + `Shift` + `C`。 | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 创建可折叠注释 | `Command` + `Shift` + `R` | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 插入[管道函数](/r_basic/dplyr.qmd#sec-管道操作符) | `Command` + `Shift` + `M` | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 赋值 | `Option` + `-` | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 打开帮助 | 将光标放到函数中间，然后按`F1`键 | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 查找此前运行过的代码 | 在Console面板中，按 `Command` + `方向上键`，就可以浏览此前运行过的代码。 | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 自动包装函数 | 选中需要包装成函数的代码后，按 `Option` + `Command` + `X`，会弹出对话框，填写自定义函数的名称后，选中的代码被自动转换成函数，并且其中需要输入的变量会被自动识别并填写到函数名后的括号中（见 @fig-Function_Extraction ）。 | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 批量更改自定义函数内的输入变量名 | 有时候我们需要修改自定义函数中的某个输入变量的名称，如果手动修改可能会发生遗漏。这时我们可选中需要修改名称的输入变量，然后按 `Command` + `Option` + `Shift` + `M` ，则进入了“Rename in scope”模式，这个时候修改函数名后括号内的某个变量名，“{}”内的所有该变量会同步修改（见 @fig-Rename_in_scope ）。 | | | | | | 如果记不住该快捷键，也可以在RStudio的菜单栏中选择 `Code` \> `Rename in scope` 来进入该模式。 | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 批量添加逗号 | 如果有一连串对象需要添加逗号，则可以在按住 `Option` 的同时用鼠标在这些对象的后方下拉拖拽，这时候可以发现有多个光标被定位到了这些对象之后，然后就可以输入逗号（见 @fig-Multicursor_Support ）。 | +---------------------------------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ : RStudio常用快捷键 ![自动包装函数示例](images/extracted_function%20拷贝.jpg){#fig-Function_Extraction} ![Rename in scope示例](images/scope.png){#fig-Rename_in_scope width="408"} ![批量添加逗号示例](images/iShot_2024-03-05_10.37.36.gif){#fig-Multicursor_Support width="520"} ::: callout-tip - 在Windows中相应的快捷键把上面的 `Command` 替换成 `Control`，`Option` 替换成 `Alt` 即可。 - 记不住快捷键？可以通过在RStudio的菜单栏中选择 `Tools` \> `Keyboard Shortcuts Help` 来显示所有快捷键。 ::: # 自动整理代码 [The tidyverse style guide](https://style.tidyverse.org/index.html)**对代码编写时的规范格式进行了详细说明。通过**[styler包](https://styler.r-lib.org)可以实现对代码的自动整理，有助于保持不同项目之间的代码风格一致，并促进协作。安装styler后通过运行下面的命令即可自动整理当前打开的文档的代码。 ```{r} install.packages("styler") styler:::style_active_file() ``` 也可以用通过打开Rstudio的插件（Addins），选择"Style active file"来实现对当前R脚本的代码整理。或者选择一段代码后，点击"Style selection"来对选中的代码进行整理。 ![Rstudio插件](images/screenshot_2023-11-14%2011.44.02.png){#fig-插件 width="219"} ::: callout-tip [R for Data Science](https://r4ds.hadley.nz/workflow-style)中详细说明了规范的代码风格。 ::: # Rstudio主题 [`rsthemes`](https://www.garrickadenbuie.com/project/rsthemes/#installation)包提供了多种额外的主题。 ![](images/rsthemes.gif) 该包通过[r-universe](https://gadenbuie.r-universe.dev/)进行安装： ```{r} install.packages( "rsthemes", repos = c(gadenbuie = 'https://gadenbuie.r-universe.dev', getOption("repos")) ) ``` 然后安装主题： ```{r} rsthemes::install_rsthemes() ``` 使用： ```{r} # 列出所有来自rsthemes的主题 rsthemes::list_rsthemes() # 依次尝试所有主题 rsthemes::try_rsthemes() # 只尝试浅色主题 rsthemes::try_rsthemes("light") ``` 通过Tools \> Global Options \> Appearance也可以浏览和应用这些主题。安装该包后还会在Rstudio的插件中显示，可以方便的进行深色和浅色模式的切换。要实现这一点，需要打开R的配置文件（\~/.Rprofile），可以通过下面的方式快速打开： ```{r} usethis::edit_r_profile() ``` 然后将下面的代码粘贴进配置文件： ```{r} if (interactive()) { rsthemes::set_theme_light("Chrome") # 默认的浅色主题 rsthemes::set_theme_dark("Cobalt") # 默认的深色主题 rsthemes::set_theme_favorite( # 再添加一些主题作为备选 c( "GitHub {rsthemes}", "Material Palenight {rsthemes}" ) ) } ``` 现在就可以通过点击插件中的"Toggle Dark Mode"来一键切换深色和浅色主题了（@fig-插件）。同时，点击"Next Favorite Theme"可以切换上面设置的`set_theme_favorite()`里面的主题。