我渴望将两个460 x 5000数字矩阵保存到我的R包中.按照以下说明操作: 如何在打包检查期间有效处理未压缩的保存？ 我将对象保存为:

save(mat1,file="mat1.rda",compress="xz")
save(mat2,file="mat2.rda",compress="xz")

但是,生成的R对象非常大(8.7MB和8.9 MB),R CMD CHECK --as-cran给了我注释:

 * checking installed package size ... NOTE
   installed size is 20.1Mb
   sub-directories of 1Mb or more:
   data  20.0Mb

根据我的理解,不能向CRAN提交R包,这些包没有"通过"(即没有注意也没有警告)R CMD CHECL --as-cran.有没有办法压缩数据集甚至更小？

我正在开发的包中的一个函数使用acs::包（fips.state对象）中的数据集。我可以通过以下方式将这些数据加载到我的工作环境中

data(fips.state, package = "acs"),

但我不知道为我的函数加载这些数据的正确方法。我试过了

 @importFrom acs fips.state,

但不会导出数据集。我不想复制数据并将其保存到我的包中，因为这似乎是一种糟糕的开发实践。

我都对着http://r-pkgs.had.co.nz/namespace.html，http://kbroman.org/pkg_primer/pages/docs.html和https://cran.r-project.org /doc/manuals/r-release/R-exts.html#Data-in-packages，但它们不包括有关从一个包到另一个包共享数据集的任何信息。

基本上，我如何制作另一个包中的函数所需的数据集，供我的包中的函数使用？

包提供某种类型的演示应用程序似乎是一个很好的做法，所以我只是想知道组织文件结构的最干净的方法是什么？

我想要一个 github 存储库，其中包含我发布的 NPM 模块和一个简单的演示 Web 应用程序。

理想情况下，我想要一个顶级的，例如：

package/
demo/

并将代码package/分发到 NPM。我可以使用package.json文件选项，例如

files: [ 'package' ]

但随后所有代码都将使用该路径前缀进行分发，例如

node_modules/MyPackageName/package/index.js

有没有办法修改路径前缀，以便更改顶级目录并删除package/我用来组织文件的额外内容？

当然其他人有办法做到这一点，但我不想使用两个存储库 - 一个演示和一个包。

澄清我希望能够直接从 github 安装软件包，作为一种“穷人的私人 NPM”。所以我不想只从“package”目录中发布。我认为使用 github URL 可以指定要使用的分支，但不能指定子目录。

问题：

我正在开发一个 R 包，其中一个依赖包是 multtest。它仅在 Bioconductor 上可用，如下所示。我正在使用devtools来构建包。而且，当我在 R 控制台上运行devtools::install()时，我希望multtest能够像我的其他 CRAN 软件包一样自动安装（如果尚未安装）。我确实知道如何手动安装 Bioconductor 软件包。

研究解决方案：

以下链接建议我应该放置

biocViews:

在包的描述文件中，用于自动安装 Bioconductor 包。

1. biocViews:在上面的行中（我Imports:不确定它放在哪里同样重要？）并且要安装的 Bioconductor 包放在Imports:下面

2. biocViews:在上面的行中Imports:，要安装的 Bioconductor 包就放在 like 之后biocViews: multtest。这个确切的答案位于 Vivekbhr 回复 Vivian 的未投票线程的末尾，如下所示

我还跟进并检查了依赖 Bioconductor 的软件包的描述文件，如下所示

尝试过的解决方案：

我遵循了这些研究解决方案，将 multest 与biocViews:、 下面biocViews:、之下放在一起Imports:。所有这些都返回了包依赖性或包未找到错误，如下图所示。

1. 在线生物视图
2. 分离线生物视图
3. 导入下的生物视图

然后，我手动重新安装了 multtest，它就可以工作了。但是，我仍然希望拥有Imports哈德利书中的章节中提到的自动安装功能，如下 …

我想听听人们如何在 Windows 上进行反向依赖检查。

当使用tools::check_packages_in_dir()Windows 上的 CRAN 存储库策略 [1] 建议的“官方”但实验性功能时，会根据其来源检查反向依赖关系，即所有内容都将被编译。即使对于相对较少的依赖项/建议的包，这也可能需要很长时间。接下来，这不是很方便，因为我在此过程中遇到了很多丢失的包，因此测试出错，我需要安装丢失的包并重新开始......

我曾经使用devtools::revdep_checkwhich 很方便，因为它使用 Windows 二进制文件进行检查，所以没有时间花在编译上，而且它提供了一个很好的处理。然而，它与2.0版本，这一功能不应住里面决定devtools了，但应被移动到专用包（revdepcheck，被用于devtools通过中介包use_this），这是不提供CRAN但并不会在其发展资源库建设. 这种实际上已经不复存在的状态devtools似乎已经持续了一年多（revdepcheck最近才开发了一些新活动）。

（编辑：我还应该提到，devtools在删除反向依赖项检查功能之前使用的版本似乎会产生任意错误，因此这似乎也不是一个选项。）

我没有发现任何其他似乎可行的方法。所以我想知道，如今如何在基于 Windows 的机器上适当有效地检查反向依赖关系？

[1] https://cran.r-project.org/web/packages/policies.html

我编写了一个 NPM 包，它有自己的 CLI 命令。

让我们将该包命名为xyz并想象它现在可以在npmjs.com上使用

因此，假设用户通过运行 来在他的项目中安装这个包npm install xyz。

现在他想xyz在他的项目中的终端上运行 package 提供的 CLI 命令。

xyz do_this

用户可以在不全局安装此软件包的情况下完成此操作吗？或者不需要用户进行任何进一步的配置？

package.json这是xyz 包的一些部分。

{
  "name": "xyz",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Description",
  "main": "index.js",
  "preferGlobal": true,
  "bin": "./index.js",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "repository": {
........

语境

我一直在my_pkg使用最新版本（4.1.1）的 R Studio 在 RStudio 中开发一个带有小插图的专有软件包（称之为“”）。我正在使用以下软件的 Lenovo ThinkPad 进行工作

       sysname        release        version       machine\n     "Windows"       "10 x64"  "build 19043"      "x86-64"\n

由 提供Sys.info()。

直到最近，我的工作流程还相当顺利（偶尔有例外）。然而，我开始遇到一个非常令人费解的错误，当工作流程顺利进行时，该错误是在与之前几乎相同的条件下发生的。devtools

尽管我的小插图以前总是成功构建的，而且我没有同时编辑它们，但现在由于架构上的特定原因，构建失败了......

Error : package \'my_pkg\' is not installed for \'arch = x64\'\n

...当且仅当我在构建中包含小插图时。

我已经从头开始重新安装了 R （以及 Rtools 和 RStudio），重新安装了devtools（及其依赖项），并将我的项目“倒回”到最后一次成功的Git 提交devtools::check()。我还与@SteffenMoritz和@Alexis等响应者进行了广泛的故障排除，我已在Info by Request部分中为他们附加了更多信息。

不幸的是，没有任何效果。

我想使用一个数组，比如aaa，作为内部数据devtools::use_data( aaa,internal =TRUE)。

但是这个命令只生成一个文件sysdata.rda。为什么 ？为什么不允许存在多个内部数据文件？

我也无法理解内部 =TRUE 和 FALSE 之间的区别。

我使用的动机internal =true是我的包中函数的某些变量的默认值。我想使用一些数组作为默认值，我的包的用户不需要这个默认值，因此我认为该数组应该作为internal =TRUE. 这种态度正确吗？

而 R 表示使用usethis::use_data()而不是devtools::use_data(). 为什么 ？？？

REF： R 包：写入内部数据，但不是一次全部写入

我有一个类似但不同的问题,当我的ggplot2语法合理时,如何处理R CMD检查"没有可见的全局变量绑定"注释？.

在那种情况下,通过使用aes_string而不是aes,一切都顺利进行.然而,这与plyr afaik无法实现.

例如,当我通过ddply引用数据框中的列名时会出现问题.

ddply(mydf, .(VarA, VarB, VarC, VarD), summarize, sum = sum(VarE))
#
# MyPackage: no visible binding for
#   global variable ‘VarA’

这段代码是完全有效和理智的,即使我理解使用NOTE,它们仍然会混淆输出窗口中的其他消息,使得包开发变得困难,并且实际上强制开发人员忽略NOTE.

摆脱这些笔记的正确方法是什么？或者替代方案是什么是以R CMD检查接受而不给出NOTE的方式编写代码的正确方法？

最好,迈克尔

我目前正在为我的博士学位开发一个包，其中包含我的项目的数据分析功能。设置为Windows 10，所有文件都保存在PC本地并同步到One Drive。

我能够构建我的包并且也能够检查它。然而，我关闭了 R Studio，现在（几天后）我想再次处理它（不更改之前运行的代码，错误、警告和注释为 0），但它不起作用。我仍然可以毫无错误地构建我的包，但我无法使用 devtools::check 来检查它。devtools::check 的输出是：

在 Windows 文件资源管理器上，我注意到包内（名称 eEP.Analysis.V2）有一个 R 项目文件夹，其中锁定文件未同步，如下所示：

有没有可能这就是问题的原因？我怎样才能解决这个问题？

非常感谢您的帮助。

我有以下 R 函数，我想用它们来获取任何数值向量的总和、平方和和立方和：

功能更正

ss <- function(x){
  `%dopar%` <- foreach::`%dopar%`
  foreach::foreach(i = x, .combine = "+") %dopar% {i}
}
sss <- function(x){
  `%dopar%` <- foreach::`%dopar%`
  foreach::foreach(i = x, .combine = "+") %dopar% {i^2}
}

ssq <- function(x){
  `%dopar%` <- foreach::`%dopar%`
  foreach::foreach(i = x, .combine = "+") %dopar% {i^3}
}

我想产生向量的总和，向量的平方和和相同向量的立方的总和。我希望它在我只运行一个函数时打印三个结果，并将包含在 R 包文档中。

我知道如何通过记录将R文件夹及其文件，并说明文件，而只用一个函数编写的R包只有一个任务，roxygen2与devtools我做休息。

我想要

如果 x <- c(1, 2) 我想要这样的格式。

ss sss sss

3 5 9

只用包中的一个函数。

请说明您在输出中使用的向量。