Linux系统下R语言环境配置及用Pycharm编写第一个R程序

因为最近数据分析会使用到R语言,所以开始了解。

我使用的系统是Ubuntu18.04 LTS

R语言环境配置

  1. 没有安装anaconda的先安装conda
  2. 直接用conda来安装R环境,命令如下:
conda install R

直接就安装好了3.4.4版本的。
插一句题外话,网上说的低版本兼容问题,我暂时没遇到。看了一下高版本配置过程太麻烦,先不考虑,等到出现问题,我再更换版本,会及时在本博客进行更新。
接着在终端输出:

R

出现下图就是安装好了。
在这里插入图片描述

Pycharm作为编译器

我选择pycharm没用RStudio因为我真的习惯用pycharm了,而且pycharm带有R语言的插件。
具体的步骤:

  1. 打开File-Settings,在Plugins里面搜索R language,install第一个
    在这里插入图片描述
  2. File-New Projects,选择R Project,加载完毕
    在这里插入图片描述
  3. 可以编写第一个R程序了:
    在这里插入图片描述
# Title     : FistRCode
# Objective : TODO
# Created by: Leilei
# Created on: 6/2/20
install.packages("ggplot2", repos = "http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")
library(ggplot2)
rm(list=ls())
dat <- data.frame(
  time = factor(c("Lunch","Dinner"), levels = c("Lunch","Dinner")),
  total_bill = c(14.89, 17.23)
)
dat
ggplot(data=dat, aes(x=time, y=total_bill,fill=time)) +
    geom_bar(stat="identity")

知识点1:包的安装

install.packages("包名", repos ="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")

注意拼写,packages,不要少了s

### PyCharm 环境配置教程 #### 安装 Python 解释器 为了使 PyCharm 正常运行并提供完整的开发支持,安装合适的 Python 版本至关重要。可以从官方网站获取最新版本的 Python 并按照指示完成安装过程[^2]。 #### 创建新项目或打开现有项目 启动 PyCharm 后,在欢迎界面选择 "Create New Project" 或者对于已有项目的用户可以选择 "Open" 来加载本地磁盘上的项目文件夹。创建新的时候还可以指定存储位置以及所使用的解释器版本[^1]。 #### 设置 Python 解释器 进入 `File` -> `Settings`(Windows/Linux) 或 `PyCharm` -> `Preferences`(macOS),导航到 `Project: <project_name>` -> `Python Interpreter`。这里可以看到当前选定的解释器列表;点击右侧齿轮图标可添加其他已安装于系统的解释器或是虚拟环境路径[^3]。 #### 配置项目结构 同样是在设置/偏好菜单下找到 `Project Structure` 选项卡来定义源码根目录和其他特殊类型的文件夹(如测试资源)。这有助于 IDE 更好地区分不同性质的代码区域,并为后续操作打下良好基础。 #### 安装必要的包依赖 借助内置工具轻松管理第三方库:转至终端窗口执行 pip 命令或者直接前往 `Python Packages` 页面搜索所需模块名后一键安装。确保所有必需组件均已加入到环境中以便顺利开展编码活动。 ```bash pip install numpy pandas matplotlib seaborn ``` 当以上步骤完成后,并且没有任何红色错误提示出现,则表明 PyCharm 的环境已经成功搭建完毕,现在可以开始编写和调试 Python 应用了。
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