如何找出 R 中加载了哪个包版本？

您可以使用 sessionInfo() 来完成此操作。

> sessionInfo()
R version 2.15.0 (2012-03-30)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C               LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8    LC_PAPER=C                 LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C             LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

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

other attached packages:
[1] ggplot2_0.9.0  reshape2_1.2.1 plyr_1.7.1    

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] colorspace_1.1-1   dichromat_1.2-4    digest_0.5.2       MASS_7.3-18        memoise_0.1        munsell_0.3       
 [7] proto_0.3-9.2      RColorBrewer_1.0-5 scales_0.2.0       stringr_0.6       
> 

但是，根据评论和下面的答案，有更好的选择

> packageVersion("snow")

[1] '0.3.9'

或者：

"Rmpi" %in% loadedNamespaces()

---

您可以使用 utils::packageVersion 查看安装的软件包版本：

> packageVersion("snow")
[1] ‘0.3.9’

Note that

一个包将不会被“找到”，除非它有一个包含有效版本字段的说明文件。当没有找到包目录和有合适的目录但没有有效的说明文件时，会给出不同的警告。

虽然听起来您想查看您正在运行的 R 版本，但在这种情况下 @Justin's sessionInfo suggestion 是要走的路。

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从技术上讲，此时所有的答案都是错误的。 packageVersion 不返回已加载包的版本。它进入磁盘，并从那里获取包版本。

在大多数情况下，这不会产生影响，但有时会。据我所知，获取加载包版本的唯一方法是相当 hackish：

asNamespace(pkg)$`.__NAMESPACE__.`$spec[["version"]]

其中 pkg 是包名称。

编辑：我不确定何时添加此功能，但您也可以使用 getNamespaceVersion，这更清洁：

getNamespaceVersion(pkg)

---

要检查 R 的版本，请执行：R --version

或者在您进入 R shell 之后，打印 version$version.string 的内容

编辑

要检查已安装软件包的版本，请执行以下操作。

加载库后，可以执行sessionInfo ()

但是要知道所有已安装软件包的列表：

packinfo <- installed.packages(fields = c("Package", "Version"))
packinfo[,c("Package", "Version")]

或者要提取特定的库版本，一旦您使用上面的 installed.package 函数提取了信息，只需在矩阵的第一维中使用包的名称。

packinfo["RANN",c("Package", "Version")]
packinfo["graphics",c("Package", "Version")]

以上将打印RANN库和图形库的版本。

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你可以尝试这样的事情：

package_version(R.version) getRversion()

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图形界面解决方案：

如果您使用的是 RStudio，则可以在 Packages 窗格中检查包版本。

https://i.stack.imgur.com/aQP0w.png

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使用 R 方法 packageDescription 获取已安装的包描述，对于版本，只需使用 $Version 为：

packageDescription("AppliedPredictiveModeling")$Version
[1] "1.1-6"

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根据前面的答案，这里是打印 R 版本的简单替代方法，后跟命名空间中加载的每个包的名称和版本。它可以在 Jupyter 笔记本中运行，但我在运行 sessionInfo() 和 R --version 时遇到了麻烦。

print(paste("R", getRversion()))
print("-------------")
for (package_name in sort(loadedNamespaces())) {
    print(paste(package_name, packageVersion(package_name)))
}

出去：

[1] "R 3.2.2"
[1] "-------------"
[1] "AnnotationDbi 1.32.2"
[1] "Biobase 2.30.0"
[1] "BiocGenerics 0.16.1"
[1] "BiocParallel 1.4.3"
[1] "DBI 0.3.1"
[1] "DESeq2 1.10.0"
[1] "Formula 1.2.1"
[1] "GenomeInfoDb 1.6.1"
[1] "GenomicRanges 1.22.3"
[1] "Hmisc 3.17.0"
[1] "IRanges 2.4.6"
[1] "IRdisplay 0.3"
[1] "IRkernel 0.5"

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老问题，但不是答案之一是我最喜欢的命令来快速和简短地了解所有加载的包：

(.packages())

要查看所有已加载软件包的安装版本，只需使用上述命令子集 installed.packages()。

installed.packages()[(.packages()),3]

通过更改列号（软件包版本为 3），您可以在易于阅读的矩阵中获取存储在 installed.packages() 中的任何其他信息。以下是版本号和依赖关系的示例：

installed.packages()[(.packages()),c(3,5)]

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使用以下代码获取系统中安装的R包的版本：

installed.packages(fields = c ("Package", "Version"))

---

Search() 可以给出会话中附加包的更简化列表（即，没有 sessionInfo() 给出的详细信息）

search {base}- R 文档
描述：给出附加包的列表。 Search()

search()
#[1] ".GlobalEnv"        "package:Rfacebook" "package:httpuv"   
#"package:rjson"    
#[5] "package:httr"      "package:bindrcpp"  "package:forcats"   # 
#"package:stringr"  
#[9] "package:dplyr"     "package:purrr"     "package:readr"     
#"package:tidyr"    
#[13] "package:tibble"    "package:ggplot2"   "package:tidyverse" 
#"tools:rstudio"    
#[17] "package:stats"     "package:graphics"  "package:grDevices" 
#"package:utils"    
#[21] "package:datasets"  "package:methods"   "Autoloads"         
#"package:base"

---

只需使用 help(package="my_package") 并查看显示的版本。

这假定同一 .libPaths 中没有其他软件包版本。

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要添加@GSee 的答案，请注意 utils::packageVersion() 的返回值不是 character 并且您可以完美地使用它来编写条件：

packageVersion("dplyr")
#> [1] '1.0.7'
packageVersion("dplyr")>1
#> [1] TRUE
packageVersion("dplyr")>'1.0'
#> [1] TRUE
packageVersion("dplyr")>'1.1'
#> [1] FALSE

^{由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 8 月 23 日创建}

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