R语言环境配置小记

本文最后更新于：2021年10月4日晚上

开始

由于Anaconda中有包r-essentials，对于Python与R的使用很方便。打算用Anaconda直接配置R语言环境。

首先在Anaconda中创建R的虚拟环境，但是无法安装最新版本的R，在默认channels中最高只可以下载3.6版本，而最新的已经达到4.1.0。

下载下来后R的版本也就是3.6.0，个人的强迫症导致就想更新到最新版本来使用。

但是仅仅使用网上常见的方法，在执行到最后一步往往会卡住，导致无法更新。

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install.packages("installr")
library(installr)
updateR()

并且即使只是更新了R的版本，对应的python中的包也还是旧版本。于是打算寻找其他办法来更新。

查阅资料后发现default更新过慢，需要加入更新较快的conda-forge频道

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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda

现在search就可以找打R的最新版本了

而后就水到渠成了。

创建虚拟环境：conda create -n R

安装R：conda install r r-essentials

即可完成，而后安装一下其他两个可能需要的包，

（因为不太懂，索性就都安装了）

1 2	`conda install -c conda-forge jupyterlab conda install -c conda-forge orange3`

而后是安装成功后的vs code和RStudio的一点点小配置

RStudio 配置

首先 RStudio：发现anaconda中可供下载的RStudio只是1.1版本，于是又从官网下载了1.4版本

RStudio下载地址：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

R下载地址：R

之前在anaconda主要是为了找到与最新版本的R相对应的包。于是在RStudio中还是直接下载R来配置方便一点（~~其实是用anaconda的R试了几次都配不上RStudio~~

打开RStudio的Tools/Global Options

在General中配置R的版本和工作路径，个人的路径如下

随后在下面的python选项中，找到之前设置好的虚拟环境的python路径

以上RStudio就配置好了，来个Hello，world!!!

print ("Hello world!");

再用Robert I. Kabacoff的《R语言实战》的第一个例子来演示一下

age<-c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3)
 weight<-c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)  
 mean(weight)#平均值
 sd(weight) #标准差
 cor(age, weight) #age和weight的相关度
 plot(age, weight)