如何在windows中編寫R程序包 如何在windows中編寫R程序包
編寫R程序包通常包括以下幾步：
（1） 工具軟件Rtools的安裝和備選軟件的安裝。
（2） r腳本的準(zhǔn)備，也就是用來生成程序包的函數(shù)腳本。
（3） 利用R中自帶的package.skeleton()函數(shù)，生成制作包所需要的Description 文件和幫助文件幫助文件.rd。
（4） 編輯該函數(shù)生成的Description 文件和幫助文件.rd
（5） 在windows cmd的命令行中輸入相應(yīng)的命令，生成zip文件或者.tar.gz
下面我們來一起建立只有一個(gè)函數(shù)的R程序包，來詳細(xì)說明：
一 工具軟件安裝和配置
制作r包的工具軟件包括Rtools，HTML編譯器，MikTeX 或Cte等（備選軟件不一定要安裝）：
1 工具軟件安裝
（1）Rtools（制作R包的主要工具）
Rtools是在windows下制作R包的一系列工具，其中包括
1） CYGWIN 在Windows下模擬UNIX環(huán)境
2） MinGW編譯器，可用來編譯C和Fortran語(yǔ)言。
3） Perl
下載地址： http://www.murdoch-sutherland.com/Rtools/
（2） 微軟HTML編譯器(備選):
用來從源文件生成HTML格式的幫助文件
下載地址：http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=14188
（3） MikTeX 或CteX（備選）
用來生成PDF格式的幫助文件
下載地址：http://www.miktex.org/ www.ctex.org/
分別按照要求安裝好。
2 設(shè)置文件啟動(dòng)路徑：
我的電腦>屬性>高級(jí)>環(huán)境變量>系統(tǒng)變量 PATH一項(xiàng)，點(diǎn)擊“編輯”，檢查是否具有以下路徑，如果沒有，需要手工添加：
c:\Rtools\bin;c:\Rtools\perl\bin;c:\Rtools\MinGW\bin; C:\CTEX\MiKTeX\miktex\bin;C:\CTEX\CTeX\ctex\bin;C:\CTEX\CTeX\cct\bin;C:\CTEX\CTeX\ty\bin;C:\CTEX\Ghostscript\gs8.64\bin;C:\CTEX\GSview\gsview;C:\CTEX\WinEdt;C:\Program Files\R\R-2.9.0\bin\;
設(shè)置啟動(dòng)路徑的目的是在cmd命令行可以直接調(diào)用相應(yīng)的exe文件。
如果只是簡(jiǎn)單制作一個(gè)個(gè)人使用的包，只需將c:\Rtools\bin;c:\Rtools\perl\bin;c:\Rtools\MinGW\bin; 添加到系統(tǒng)路徑即可
二 R腳本的準(zhǔn)備
假如現(xiàn)在我們已經(jīng)有了一個(gè)編好的R函數(shù)，用來給出回歸的精確結(jié)果,存成了r腳本的格式,文件名為linmod.r
其內(nèi)容如下所示，那么該如何制作R程序包呢？
linmod<- function(x, y)
{
## compute QR-decomposition of x
qx <- qr(x)
## compute (x'x)^(-1) x'y
coef <- solve.qr(qx, y)
## degrees of freedom and standard deviation of residuals
df <- nrow(x)-ncol(x)
sigma2 <- sum((y - x%*%coef)^2)/df
## compute sigma^2 * (x'x)^-1
vcov <- sigma2 * chol2inv(qx$qr)
colnames(vcov) <- rownames(vcov) <- colnames(x)
list(coefficients = coef,
vcov = vcov,
sigma = sqrt(sigma2),
df = df)
}
三 R包框架的準(zhǔn)備
1 生成準(zhǔn)備文件
登陸R ：開始>所有程序>R>R.2.9.0
(1)清除內(nèi)存中的對(duì)象：
rm(list=ls())
(2)設(shè)定工作目錄，這里設(shè)定為 c:/pa
setwd("c:/pa")
(3)將制作包的源文件 linmod.r拷貝到c:/pa/文件夾下,
之后輸入：
package.skeleton(name="linmod",code_files="c:/pa/linmod.r")
此時(shí)，R控制臺(tái)中顯示
Creating directories ...
Creating DESCRIPTION ...
Creating Read-and-delete-me ...
Saving functions and data ...
Making help files ...
Done.
Further steps are described in './linmod/Read-and-delete-me'.
>
可以看到c:/pa文件夾下新出現(xiàn)了一個(gè)linmod文件夾
該文件夾下的內(nèi)容就是R包的框架，包括data文件夾，man文件夾，只要按要求將其填寫完整，再進(jìn)行相應(yīng)的編譯即可。
首先查看Read-and-delete-me文件
文件內(nèi)容如下：
* Edit the help file skeletons in 'man', possibly combining help
files for multiple functions.
* Put any C/C++/Fortran code in 'src'.
* If you have compiled code, add a .First.lib() function in 'R' to
load the shared library.
* Run R CMD build to build the package tarball.
* Run R CMD check to check the package tarball.
Read "Writing R Extensions" for more information.
大致意思如下：
可以man文件夾下編輯幫助文件
C/C++/Fortran 的源代碼應(yīng)該放入src文件夾下
需要在登錄時(shí)載入包
可以運(yùn)行R CMD建立和檢查相應(yīng)的包
查看更多信息，應(yīng)該閱讀Writing R Extensions
2 編輯Description文件和rd文件
（1） Description文件的編輯
按照提示，填好各項(xiàng)
Package: linmod
Type: Package
Title: test for linear regression
Version: 1.0
Date: 2009-07-20
Author: helixcn
Maintainer: helixcn <zhangjl@ibcas.ac.cn>
Description: To give the exactly results of linear regression.
License: GNU 2 or later
LazyLoad: yes
（2）man文件夾中.rd文件編輯
man文件夾中包含兩個(gè)文件 linmod.Rd和linmod-package.Rd，分別是對(duì)linmod()函數(shù)和linmod包的介紹，下面逐項(xiàng)填寫:
1） linmod.Rd
\name{linmod}
\Rdversion{1.1}
\alias{linmod}
%- Also NEED an '\alias' for EACH other topic documented here.
\title{
linear regression
}
\description{
to give the more exactly results of linear regression
}
\usage{
linmod(x, y)
}
%- maybe also 'usage' for other objects documented here.
\arguments{
\item{x}{
a numeric design matrix for the model
}
\item{y}{
a numeric vector of responses
}
}
\details{
%% ~~ If necessary, more details than the description above ~~
}
\value{
%% ~Describe the value returned
%% If it is a LIST, use
%% \item{comp1 }{Description of 'comp1'}
%% \item{comp2 }{Description of 'comp2'}
%% ...
}
\references{
Friedrich Leisch,2008 Creating R Packages: A Tutorial
}
\author{
helixcn
}
\note{
Please read Friedrich Leisch,2008
}
%% ~Make other sections like Warning with \section{Warning }{....} ~
\seealso{
%% ~~objects to See Also as \code{\link{help}}, ~~~
}
\examples{
##---- Should be DIRECTLY executable !! ----
##-- ==> Define data, use random,
##-- or do help(data=index) for the standard data sets.
## The function is currently defined as
function (x, y)
{
qx <- qr(x)
coef <- solve.qr(qx, y)
df <- nrow(x) - ncol(x)
sigma2 <- sum((y - x \%*\% coef)^2)/df
vcov <- sigma2 * chol2inv(qx$qr)
colnames(vcov) <- rownames(vcov) <- colnames(x)
list(coefficients = coef, vcov = vcov, sigma = sqrt(sigma2),
df = df)
}
}
% Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the
% R documentation directory.
\keyword{ ~kwd1 }
\keyword{ ~kwd2 }% __ONLY ONE__ keyword per line
2）linmod-package.Rd
\name{linmod-package}
\Rdversion{1.1}
\alias{linmod-package}
\alias{linmod}
\docType{package}
\title{Linear Regression Modification}
\description{to Give the more exactly output of linear regression rather than R default}
\details{
\tabular{ll}{
Package: \tab linmod\cr
Type: \tab Package\cr
Version: \tab 1.0\cr
Date: \tab 2009-07-20\cr
License: \tab GNU 2.0 or later\cr
LazyLoad: \tab yes\cr
}
~~The aim of the package was to give the more exactly output of linear regression~~ linmod~~
}
\author{helixcn
Maintainer: helixcn <helixcn@163.com>}
\references{
Friedrich Leisch,2008,Creating R Packages: A Tutorial
}
\seealso{lm}
\examples{
data(cats, package="MASS")
mod1 <- linmod(Hwt~Bwt*Sex, data=cats)
mod1
summary(mod1)
}
四 通過cmd創(chuàng)建R包
開始>運(yùn)行>cmd
鍵入 cd c:\pa\ 將工作目錄轉(zhuǎn)移到c:/pa下
鍵入 Rcmd build --binary linmod 制作window zip包
鍵入 Rcmd build linmod 制作linux平臺(tái)下可運(yùn)行的tar.gz包
命令運(yùn)行完之后可以發(fā)現(xiàn)，在c:/pa/文件夾下分別生成了linmod.zip和linmod.tar.gz壓縮包。
注意R CMD 系列命令是在windows控制臺(tái)下運(yùn)行，而非R控制臺(tái)
參考網(wǎng)址
[1]http://www.robjhyndman.com/researchtips/building-r-packages-for-windows/
[2]http://cran.r-project.org/doc/contrib/Leisch-CreatingPackages.pdf
[3]http://faculty.chicagobooth.edu/peter.rossi/research/bayes%20book/bayesm/Making%20R%20Packages%20Under%20Windows.pdf
[4]http://www.biostat.uni-hannover.de/teaching/fallstudien/schaarschmidt2.pdf
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