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标题: 在Ubuntu 18.04上安装R的方法 [打印本页]
作者: tsx81429    时间: 2024-10-1 21:11
标题: 在Ubuntu 18.04上安装R的方法
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。
简介

R 是一种专门用于统计盘算和图形的开源编程语言。由 R Foundation for Statistical Computing 支持，它被广泛用于开发统计软件和进行数据分析。R 是一种越来越受接待且可扩展的语言，拥有活跃的社区，提供了许多用户生成的针对特定研究领域的软件包，使其适用于许多领域。
在本教程中，我们将安装 R，并展示怎样从官方 Comprehensive R Archive Network (CRAN) 添加软件包。
先决条件

要按照本教程进行操作，您必要具有以下配置的 Ubuntu 18.04 服务器：

要了解怎样实现这种设置，请按照我们的手动初始化服务器设置指南或运行我们的自动化脚本。
一旦满足这些先决条件，您就可以开始了。
步骤 1 — 安装 R

由于 R 是一个快速发展的项目，最新的稳固版本并不总是可以从 Ubuntu 的软件堆栈中获取，因此我们将起首添加由 CRAN 维护的外部堆栈。
起首，让我们添加相关的 GPG 密钥。
  1. sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
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当我们运行该下令时，将会收到以下输出：
  1. 执行: /tmp/apt-key-gpghome.4BZzh1TALq/gpg.1.sh --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
  2. gpg: key 51716619E084DAB9: public key "Michael Rutter <marutter@gmail.com>" imported
  3. gpg: Total number processed: 1
  4. gpg:               imported: 1
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一旦我们获得了可信任的密钥，我们就可以添加堆栈了。
请留意，如果您不使用 18.04 版本，您可以从 R 项目 Ubuntu 列表中找到相应的堆栈，每个版本都有一个定名。Ubuntu 18.04 的名称是 Bionic Beaver，而 R 的最新版本是 4.0，因此定名约定为 ubuntu bionic-cran40。
  1. sudo add-apt-repository 'deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/'
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在显示的输出中，您应该识别出类似以下的行：
  1. ...
  2. Get:4 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/ InRelease [3626 B]                          
  3. ...                    
  4. Get:22 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/ Packages [20.4 kB]
  5. ...
复制代码
现在，我们必要在此之后运行 update 下令，以便重新堆栈中包含软件包清单。
  1. sudo apt update
复制代码
输出中应该包含类似以下的行：
  1. ...
  2. Hit:1 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/ InRelease
  3. ...
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如果上述行出现在 update 下令的输出中，我们已乐成添加了堆栈。我们可以确保不会心外安装旧版本。
此时，我们已预备好使用以下下令安装 R。
  1. sudo apt install r-base
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如果提示确认安装，请按 y 继续。
制止撰写本文时，CRAN 的最新稳固版本是 4.0.1，在启动 R 时会显示。
由于我们计划为系统上的每个用户安装一个示例软件包，因此我们将以 root 用户身份启动 R，如许库将自动对所有效户可用。或者，如果您在没有 sudo 的情况下运行 R 下令，可以为您的用户设置一个个人库。
  1. sudo -i R
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  1. R version 4.0.0 (2020-04-24) -- "Arbor Day"
  2. Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing
  3. Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
  4. ...
  5. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
  6. 'help.start()' for an HTML browser interface to help.
  7. Type 'q()' to quit R.
  9. >
复制代码
这证实我们已乐成安装了 R 并进入了其交互式 shell。
步骤 2 — 从 CRAN 安装 R 软件包

R 的强大之处之一在于其丰富的附加软件包。为了演示目的，我们将安装 txtplot，一个输出包括散点图、折线图、密度图、acf 和条形图的 ASCII 图形的库：
  1. install.packages('txtplot')
复制代码
安装完成后，我们可以加载 txtplot：
  1. library('txtplot')
复制代码
如果没有错误消息，阐明库已乐成加载。现在让我们使用一个示例来演示其根本画图功能，该示例演示了一个包含汽车速度和根据 1920 年代的数据盘算的停车距离的示例数据，该数据由 R 的 datasets 软件包提供：
  1. txtplot(cars[,1], cars[,2], xlab = 'speed', ylab = 'distance')
复制代码
  1.       +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+
  2.   120 +                                                   *    +
  3.       |                                                        |
  4. d 100 +                                                   *    +
  5. i     |                                    *                *  |
  6. s  80 +                          *         *                   +
  7. t     |                                       * *    *    *    |
  8. a  60 +                          *  *      *    *      *       +
  9. n     |                        *         * *  * *              |
  10. c  40 +                *       * *    *  *    * *              +
  11. e     |         *      *  * *  * *  *                          |
  12.    20 +           *    *  * *       *                          +
  13.       |  *      *    *                                         |
  14.     0 +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+
  15.            5          10           15          20          25   
  16.                                 speed      
复制代码
如果您有兴趣了解更多关于 txtplot 的信息，请在 R 解释器中使用 help(txtplot)。
可以使用 install.packages() 从 CRAN 安装任何预编译软件包。要了解更多可用内容，您可以在 Available CRAN Packages By Name 列表中按名称查找官方软件包的列表。
要退出 R，您可以输入 q()。除非您想保存工作区图像，否则在提示时按 n。
结论

乐成在您的服务器上安装了 R 之后，您可能会对安装 RStudio 服务器的指南感兴趣，以便为您刚刚完成的基于服务器的部署带来一个集成开发环境。您还可以学习怎样设置 Shiny 服务器，将您的 R 代码转换为交互式网页。
要了解怎样通过差异工具安装 R 包的更多信息，您可以阅读有关怎样直接从 GitHub、BitBucket 或其他位置安装的指南。这将使您可以大概充分利用活跃社区的最新工作。

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