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准备工作:下载并安装R环境
下载并安装R环境
方式1:下载 .tar.bz2 压缩包进行解压执行(官方推荐)
📦 不再下载单个裸文件,而是下载完整 Linux 发行包
# 进入下载目录
cd ~/Downloads
# 下载 micromamba 的压缩包(linux-64)
wget https://micromamba.snakepit.net/api/micromamba/linux-64/latest -O micromamba.tar.bz2
# 创建 micromamba 文件夹
mkdir -p micromamba
# 解压到文件夹中
tar -xvjf micromamba.tar.bz2 -C micromamba
# 查看是否有 bin/micromamba 可执行文件
ls micromamba/bin/
✅ 执行 micromamba
# 赋予执行权限
chmod +x micromamba/bin/micromamba
# 测试是否能正常运行
./micromamba/bin/micromamba --version
方式2:
➤ 默认路径如下:
~/.micromamba/envs/r_gdal_env/
或(如果是手动解压运行):
~/micromamba/envs/r_gdal_env/
运行以下命令查看路径:
./micromamba/bin/micromamba env list
创建并激活R环境
./micromamba/bin/micromamba create -n r_gdal_env
eval "$(./micromamba/bin/micromamba shell hook -s bash)"
micromamba activate r_gdal_env
下载R库包
📋 检查脚本(复制粘贴到 R 中运行):
# 要检查的包列表
pkgs <- c("MGLM", "BPST", "Triangulation", "spgwr", "robustHD",
"raster", "rgdal", "tictoc", "osqp", "doParallel", "parallel")
# 检查哪些包已安装
installed <- sapply(pkgs, requireNamespace, quietly = TRUE)
# 输出结果
cat("📦 安装状态检查结果:\n")
for (pkg in names(installed)) {
status <- if (installed[pkg]) "✅ 已安装" else "❌ 未安装"
cat(sprintf("• %s: %s\n", pkg, status))
}
安装CRAN包
./micromamba/bin/micromamba activate r_gdal_env
./micromamba/bin/micromamba install -c conda-forge r-mglm r-spgwr r-robusthd r-raster r-osqp r-tictoc r-doparallel -y
注意:parallel 是 base R 自带包,不需要安装。
在 micromamba 中安装 GitHub 包(如 BPST)
Step 1:在 micromamba 环境中安装 devtools 及依赖
./micromamba/bin/micromamba activate r_gdal_env
# 安装 devtools 及其依赖
./micromamba/bin/micromamba install -c conda-forge r-devtools libgit2 -y
减少每次安装的包数量,有利于依赖解析:
# 先安装 libgit2
micromamba install -c conda-forge libgit2 -y
# 再安装 devtools
micromamba install -c conda-forge r-devtools -y
Step 2:在 R 中使用 devtools 安装 GitHub 包
devtools::install_github("FIRST-Data-Lab/BPST")
# 安装 BPST 和 Triangulation
install.packages("devtools") # 如果未安装
library(devtools)
install_github("FIRST-Data-Lab/Triangulation")
install_github("FIRST-Data-Lab/BPST")
Step 3:验证是否成功
library(BPST)
library(Triangulation)