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我正在使用 devtools 从 R 中的 github 安装一个包（链接：https ://github.com/aliceyiwang/mvabund ）。我已经安装了 Rtools，使用另一个包的说明（这里：https://cran.r-project.org/web/packages/dynr/vignettes/InstallationForUsers.pdf）并且那里的所有检查都表明 GSL 和 RTools 已安装适当地。

我已经设置了 Windows 系统环境变量 LIB_GSL (as "C:/R/local323") 和 PATHS (as "C:/RTools/bin/", "C:/RTools/mingw_64/bin", "C:/R/R-3.5.1/bin")

在安装软件包之前，我还在 R 中运行以下代码：

Sys.setenv("LIB_GSL" = "C:/R/local323")
Sys.setenv(BINPREF = "C:/Rtools/mingw_$(WIN)/bin/")
Sys.setenv(PATH = paste(Sys.getenv("PATH"), "C:/RTools/bin/",
                        "C:/RTools/mingw_64/bin", "C:/R/R-3.5.1/bin", sep = ";"))

问题：

当我运行时：

devtools::install_github("aliceyiwang/mvabund")

代码启动良好并开始安装包。然而，当这种情况发生时，有一点：

[...excluded very long list of undefined references like that below...]
summary.o:summary.cpp:(.text+0x194c): undefined reference to `gsl_vector_free'
    collect2.exe: error: ld returned 1 exit status
    no DLL was created
    ERROR: compilation failed for package 'mvabund'
    * removing 'C:/R/R-3.5.1/library/mvabund'
    In R CMD INSTALL
    Error in i.p(...) : 
      (converted from warning) installation of package ‘C:/Users/Joshua/AppData/Local/Temp/RtmpsPp5oY/file2154340c11f8/mvabund_4.0.tar.gz’ had non-zero exit status

我的猜测是，在某个地方，这些函数的某些路径没有被正确定义。我究竟做错了什么？

我的会话信息是

> sessionInfo()
R version 3.5.1 (2018-07-02)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=English_Australia.1252  LC_CTYPE=English_Australia.1252    LC_MONETARY=English_Australia.1252
[4] LC_NUMERIC=C                       LC_TIME=English_Australia.1252    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] usethis_1.4.0  devtools_2.0.1

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_1.0.0        rstudioapi_0.8    magrittr_1.5      pkgload_1.0.2     R6_2.3.0          rlang_0.3.0.1    
 [7] tools_3.5.1       pkgbuild_1.0.2    sessioninfo_1.1.1 cli_1.0.1         withr_2.1.2       remotes_2.0.2    
[13] yaml_2.2.0        assertthat_0.2.0  digest_0.6.18     rprojroot_1.3-2   crayon_1.3.4      processx_3.2.1   
[19] callr_3.1.0       fs_1.2.6          ps_1.2.1          curl_3.2          testthat_2.0.1    memoise_1.1.0    
[25] glue_1.3.0        compiler_3.5.1    desc_1.2.0        backports_1.1.2   prettyunits_1.0.2
>
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我将包含这个问题的全部答案，因为它在一个地方不存在，它修复了这个问题中的错误，并且在这个问题中：从 github 安装 R 包返回非零退出状态错误；GSL 和 Rtools 已正确安装

在执行任何操作之前，请确保 R 未安装到文件名中包含空格的位置。例如，我们不想要 C:\Program Files\R，因为它有一个空格，而且众所周知，空格会让死亡机器人进入，这会破坏您的安装。

然后安装 RTools（并且，当您安装 RTools 时：文件名中没有空格......可能需要一段时间才能安装）和 GSL 库，非常接近此处的 Windows 说明：

https://cran.r-project.org/web/packages/dynr/vignettes/InstallationForUsers.pdf

（此处为 R 的 GSL 库：http: //www.stats.ox.ac.uk/pub/Rtools/libs.html 此处为 Rtools - 下载最新的 Frozen 版本（目前：Rtools34.exe）： https://cran .r-project.org/bin/windows/Rtools/）

然后我们从https://github.com/aliceyiwang/mvabund下载压缩包副本 并将其解压缩到我们的工作目录中。

现在，使用上述安装方法，GSL 库位于两个文件夹中，一个用于 i386 和 x64 架构。不幸的是，mvabund github 版本中的 Makevars.win 文件没有设置为区分该设置中的体系结构，因为它只有一个 PKG_LIBS 路径。

因此，清除 Makevars.win 文件并将其替换为：

## This assumes that the LIB_GSL variable points to working GSL libraries
CXX_STD = CXX11
ARCH=x64
ifeq "$(WIN)" "64"
ARCH= i386
else
ARCH= x64
endif
PKG_CPPFLAGS = -I$(LIB_GSL)/include -I. -I../inst/include
PKG_LIBS=-L"$(LIB_GSL)\lib"$(R_ARCH_BIN) -lgsl -lgslcblas

然后我们运行以下代码。用您的文件路径替换文件路径。

Sys.setenv("LIB_GSL" = "C:/R/local323") # Replace file path here; this is the GSL library location, same as you specified for LIB_GSL in the windows environment 
Sys.setenv(BINPREF = "C:/Rtools/mingw_$(WIN)/bin/") # Replace file path here
Sys.setenv(PATH = paste(Sys.getenv("PATH"), "C:/RTools/bin/", sep = ";")) # Replace file path here
Sys.setenv("PKG_LIBS"="-L$(LIB_GSL)/lib/$(R_ARCH_BIN) -lgsl -lgslcblas")
Sys.setenv("PKG_CPPFLAGS"="-I$(LIB_GSL)/include -I. -I../inst/include")

# this assumes you have unzipped the mvabund download in your working directory
file.rename("mvabund-master", "mvabund")
shell("R CMD build mvabund")
install.packages("mvabund_4.0.tar.gz", repos = NULL) #may need to replace file name
library("mvabund")

让我们运行一个分析，然后：

abund <- mvabund(dataset[,8:39]) #community matrix section of spreadsheet
treatment <- as.character(dataset$Treatment) #treatment variable
## pairwise comparison 
manyglm(abund ~ treatment) -> msolglm
anova(msolglm, pairwise.comp = treatment, nBoot = 9) #pairwise comparisons make it run longer
于 2018-12-12T10:30:41.740 回答