我在Ubuntu 20.04 LTS操作系统上运行Miniconda3，并在conda环境中安装了R-4.0.3。当我尝试通过R提示符从CRAN存储库安装软件包时，出现
x86_64-conda-linux-gnu-c++:找不到
我已经按照内置gcc工具链上的Anaconda文档中的建议运行了源激活qwe(qwe是环境的名称)。我也跑了源激活根
我还使用conda install gxx_linux-64安装了编译器工具链
我的回声$ PATH返回以下内容:
/ home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe / bin:/ home / sreedta / miniconda3 / condabin:/ usr / local / sbin:/ usr / local / bin:/ usr / sbin:/ usr / bin:/ sbin:/ bin:/ usr / games:/ usr / local / games:/ snap / bin
当我尝试安装名为 bayesm 的软件包时，这是完整的输出
**软件包“bayesm”已成功打开包装，并检查了MD5的总和
**使用分阶段安装
**库
x86_64-conda-linux-gnu-c++ -std = gnu ++ 11 -I“/ home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe / lib / R / include” -DNDEBUG -I ../ inst / include / -I' / home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe / lib / R / library / Rcpp / include'-I'/ home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe / lib / R / library / RcppArmadillo / include'-DNDEBUG -D_FORTIFY_SOURCE = 2 -O2 -isystem / home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe / include -I / home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe / include -Wl-rpath-link，/ home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe / lib -fpic -fvisibility-inlines-hidden -fmessage-length = 0 -march = nocona -mtune = haswell -ftree-vectorize -fPIC -fstack-protector-strong-fno-plt -O2 -ffunction-sections -pipe -isystem /主页/ sreedta / miniconda3 / envs / qwe / include -fdebug-prefix-map = / home / conda / feedstock_root / build_artifacts / r-base_1603047469992 / work = / usr / local / src / conda / r-base-4.0.3- fdebug-prefix-map = / home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe = / usr / local / src / conda-prefix -c RcppExports.cpp -o RcppExports.o
/ bin / sh:1:x86_64-conda-linux-gnu-c++:找不到
制作:*** [/ home / sreedta / miniconda3 / envs / qwe / lib / R / etc / Makeconf:180:RcppExports.o]错误127
错误:软件包“bayesm”
下载的源程序包位于
‘/ tmp / Rtmp6hsphd / downloaded_packages’
更新“.Library”中软件包的HTML索引
使'packages.html'...完成
警告信息:
在install.packages(“bayesm”)中:
安装软件包“bayesm”的退出状态为非零
最佳答案
如果您在Conda环境中使用R，则强烈建议您避免通过utils::install.packages进行安装。而是通过Conda安装。可通过Conda Forge channel 获得许多CRAN软件包，通常在软件包名称前加上“r-”。所以，尝试
conda install -n qwe -c conda-forge r-bayesem