如何在Ubuntu18.04上安装R

来自菜鸟教程
跳转至:导航、​搜索

本教程的先前版本由 Melissa Anderson 编写。

介绍

R 是一种开源编程语言,专门用于统计计算和图形。 它由 R 统计计算基金会支持,广泛用于开发统计软件和执行数据分析。 R 是一种日益流行和可扩展的语言,拥有一个活跃的社区,它为特定的研究领域提供了许多用户生成的包,这使其适用于许多领域。

在本教程中,我们将安装 R 并展示如何从官方 Comprehensive R Archive Network (CRAN) 添加包。

先决条件

要学习本教程,您将需要一个 Ubuntu 18.04 服务器:

  • 至少 1GB RAM
  • 具有 sudo 权限的非 root 用户

要了解如何实现此设置,请按照我们的 手动初始服务器设置指南 或运行我们的 自动化脚本

一旦这些先决条件到位,您就可以开始了。

第 1 步 — 安装 R

因为 R 是一个快速发展的项目,最新的稳定版本并不总是可以从 Ubuntu 的存储库中获得,所以我们将从添加 CRAN 维护的外部存储库开始。

注意: CRAN 在其网络中维护存储库,但并非所有外部存储库都是可靠的。 请务必仅从受信任的来源安装。


我们先添加相关的 GPG 密钥。

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9

当我们运行命令时,我们将收到以下输出:

OutputExecuting: /tmp/apt-key-gpghome.4BZzh1TALq/gpg.1.sh --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
gpg: key 51716619E084DAB9: public key "Michael Rutter <marutter@gmail.com>" imported
gpg: Total number processed: 1
gpg:               imported: 1

一旦我们有了可信密钥,我们就可以添加存储库。

请注意,如果您不使用 18.04,您可以从 R 项目 Ubuntu 列表 中找到相关存储库,该列表为每个版本命名。 Ubuntu 18.04 被命名为 Bionic Beaver,而 R 的最新版本是 4.0,因此命名约定为 ubuntu bionic-cran40

sudo add-apt-repository 'deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/'

在显示的输出中,您应该识别类似于以下内容的行:

Output...
Get:4 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/ InRelease [3626 B]                          
...                    
Get:22 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/ Packages [20.4 kB]
...

现在,我们需要在此之后运行 update 以包含来自新存储库的包清单。

sudo apt update

输出中应该有类似于以下的一行:

Output...
Hit:1 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran40/ InRelease
...

如果上面的行出现在 update 命令的输出中,我们已经成功添加了存储库。 我们可以确定我们不会意外安装旧版本。

此时,我们已准备好使用以下命令安装 R。

sudo apt install r-base

如果提示确认安装,请按 y 继续。

截至撰写本文时,CRAN 的最新稳定版 R 为 4.0.1,在您启动 R 时显示。

由于我们计划为系统上的每个用户安装一个示例包,我们将以根用户身份启动 R,以便所有用户都可以自动使用这些库。 或者,如果您在没有 sudo 的情况下运行 R 命令,则可以为您的用户设置个人库。

sudo -i R
Output
R version 4.0.0 (2020-04-24) -- "Arbor Day"
Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
...
Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
'help.start()' for an HTML browser interface to help.
Type 'q()' to quit R.

>

这确认我们已经成功安装了 R 并进入了它的交互式 shell。

第 2 步 — 从 CRAN 安装 R 包

R 的部分优势在于其可用的丰富附加包。 出于演示目的,我们将安装 txtplot,这是一个输出 ASCII 图形的库,包括散点图、折线图、密度图、acf 和条形图:

install.packages('txtplot')

注意: 以下输出显示了安装包的位置。

Output...
Installing package into ‘/usr/local/lib/R/site-library’
(as ‘lib’ is unspecified)
. . .

这个站点范围的路径是可用的,因为我们以 root 运行 R。 这是使包对所有用户可用的正确位置。


安装完成后,我们可以加载txtplot

library('txtplot')

如果没有错误消息,则库已成功加载。 现在让我们通过一个示例来展示它,该示例演示带有轴标签的基本绘图功能。 示例数据,由 R 的 datasets 包提供,包含 汽车的速度和根据 1920 年代 的数据停止所需的距离:

txtplot(cars[,1], cars[,2], xlab = 'speed', ylab = 'distance')
Output      +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+
  120 +                                                   *    +
      |                                                        |
d 100 +                                                   *    +
i     |                                    *                *  |
s  80 +                          *         *                   +
t     |                                       * *    *    *    |
a  60 +                          *  *      *    *      *       +
n     |                        *         * *  * *              |
c  40 +                *       * *    *  *    * *              +
e     |         *      *  * *  * *  *                          |
   20 +           *    *  * *       *                          +
      |  *      *    *                                         |
    0 +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+
           5          10           15          20          25   
                                speed       

如果您有兴趣了解有关 txtplot 的更多信息,请在 R 解释器中使用 help(txtplot)

任何预编译的包都可以使用 install.packages() 从 CRAN 安装。 要了解有关可用内容的更多信息,您可以通过 Available CRAN Packages By Name list 找到按名称组织的官方软件包列表。

要退出 R,您可以键入 q()。 除非您想保存工作区图像,否则您可以在出现提示时按 n

结论

在您的服务器上成功安装 R 后,您可能会对本指南感兴趣 安装 RStudio 服务器 以将 IDE 带到您刚刚完成的基于服务器的部署中。 您还可以学习如何设置 Shiny 服务器 将您的 R 代码转换为交互式网页。

有关如何利用不同工具安装 R 包的更多信息,您可以阅读有关如何直接从 GitHub、BitBucket 或其他位置 安装 的信息。 这将使您能够利用活跃社区的最新作品。