Install R on Linux Ubuntu & Simple Usage

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本文介绍了R语言的基础安装与配置，提供了丰富的R包资源及应用场景，涵盖了数据导入、整理、可视化等多个方面，适合初学者快速掌握R语言。

Install R-Base

重要website:

www.r-project.org
www.rstudio.com

You can find R-Base in the Software Center; this would be the easy way to do it. However, the Software Center versions are often out of date, which can be a pain moving foward when your packages are based on the most current version of R Base. The easy fix is to download and install R Base directly from the Cran servers.

1. Add R repository

First, we’ve got to add a line to our /etc/apt/sources.list file. This can be accomplished with the following. Note the “xenial” in the line, indicating Ubuntu 16.04. If you have a different version, just change that.

sudo echo “deb http://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu xenial/” | sudo tee -a /etc/apt/sources.list

2. Add R to Ubuntu Keyring

First:

gpg –keyserver keyserver.ubuntu.com –recv-key E084DAB9

Then:

gpg -a –export E084DAB9 | sudo apt-key add -

3. Install R-Base

Most Linux users should be familiar with the old…

sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base r-base-dev

Installing R-Studio

From here you can download your files and install the IDE through Ubuntu Software Center or Synaptic Package Manager, or since you’ve already got the terminal open, you could just:

sudo apt-get install gdebi-core
wget https://download1.rstudio.org/rstudio-0.99.896-amd64.deb
sudo gdebi -n rstudio-0.99.896-amd64.deb
rm rstudio-0.99.896-amd64.deb

Simple Usage

#####获得帮助#####
#关于函数的帮助
help(glm)
?glm
#关于操作符的帮助
?`+`
#查看帮助文档中例子
example(glm)
#搜索主题
help.search("regression")
??regression
#library函数的帮助选项
library(help="grDevices")
#通过vignette查看指南文档,通过实际操作没反应
vignette("utils")
#已加载包的指南文件
vignette(all=FALSE)
#已安装包的指南文件
vignette(all=TRUE)

######R包#####
#类似于java中类
#列举本地库中R包
getOption("defaultPackags")
#已加载R包清单
(.packages())
#已安装的R包清单
(.packages(all.available=TRUE))
library()

#加载R包
library(rpart)

#搜索R包资源库：CRAN和Bioconductor
#可以通过界面也可以通过命令,建议通过界面的菜单来操作
#R控制台来安装R包
install.packages("plotly")
install.packages(c("tree","maptree"))

#移除R包
remove.packages(c("tree","maptree"))

学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门

http://www.xueqing.tv/cms/article/198 更好的阅读效果请到原文。

在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下：
这里写图片描述
数据科学工作流程

数据导入
数据整理
反复理解数据
    数据可视化
    数据转换
    统计建模
作出推断（比如预测）
沟通交流
自动化分析
程序开发

下面列出每个步骤最有用的一些R包：

数据导入

以下R包主要用于数据导入和保存数据

feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用
readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里
readxl：读取Microsoft Excel电子表格数据
openxlsx：读取Microsoft Excel电子表格数据
googlesheets：读取google电子表格数据
haven：读取SAS，SPSS和Stata统计软件格式的数据
httr：从网站开放的API中读取数据
rvest：网页数据抓取包
xml2：读取HTML和XML格式数据
webreadr：读取常见的Web日志格式数据
DBI：数据库管理系统通用接口包
    RMySQL：用于连接MySQL数据库的R包
    RPostgres：用于连接PostgreSQL数据库的R包
    bigrquery用于连接Google BigQuery的R包
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口
data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集
git2r：用于访问git仓库

数据整理

以下R包主要用于数据整理，以便于你后续建模分析：

tidyr：用于整理表格数据的布局
dplyr：用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集
purrr：函数式编程工具，在做数据整理时非常有用。
broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式
zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。

数据可视化

以下R包用于数据可视化：

ggplot2及其扩展：ggplot2包提供了一个强大的绘图系统，并实现了以下扩展
    ggthemes：提供扩展的图形风格主题
    ggmap：提供Google Maps，Open Street Maps等流行的在线地图服务模块
    ggiraph：绘制交互式的ggplot图形
    ggstance：实现常见图形的横向版本
    GGally：绘制散点图矩阵
    ggalt：添加额外的坐标轴，geoms等
    ggforce：添加额外geoms等
    ggrepel：用于避免图形标签重叠
    ggraph：用于绘制网络状、树状等特定形状的图形
    ggpmisc：光生物学相关扩展
    geomnet：绘制网络状图形
    ggExtra：绘制图形的边界直方图
    gganimate：绘制动画图
    plotROC：绘制交互式ROC曲线图
    ggspectra：绘制光谱图
    ggnetwork：网络状图形的geoms
    ggradar：绘制雷达图
    ggTimeSeries：时间序列数据可视化
    ggtree：树图可视化
    ggseas：季节调整工具
lattice：生成栅栏图
rgl：交互式3D绘图
ggvis：交互式图表多功能系统
htmlwidgets：一个专为R语言打造的可视化JS库
    leaflet：绘制交互式地图
    dygraphs：绘制交互式时间序列图
    plotly：交互式绘图包，中文介绍详见这里
    rbokeh：用于创建交互式图表和地图，中文介绍
    Highcharter：绘制交互式Highcharts图
    visNetwork：绘制交互式网状图
    networkD3：绘制交互式网状图
    d3heatmap：绘制交互式热力图，中文介绍
    DT：用于创建交互式表格
    threejs：绘制交互式3d图形和地球仪 
    rglwidget：绘制交互式3d图形
    DiagrammeR：绘制交互式图表
    MetricsGraphics：绘制交互式MetricsGraphics图
rCharts：提供了对多个javascript数据可视化库（highcharts/nvd3/polychart）的R封装。
coefplot：可视化统计模型结果
quantmod：可视化金融图表
colorspace：基于HSL的调色板
viridis：Matplotlib viridis调色板
munsell：Munsell调色板
RColorBrewer：图形调色板
igraph：用于网络分析和可视化
latticeExtra：lattice绘图系统扩展包
sp：空间数据工具

数据转换

以下R包用于将数据转换为新的数据类型

dplyr：一个用于高效数据清理的R包。视频学习课程
magrittr：一个高效的管道操作工具包。
tibble：高效的显示表格数据的结构
stringr：一个字符串处理工具集
lubridate：用于处理日期时间数据
xts：xts是对时间序列数据(zoo)的一种扩展实现，提供了时间序列的操作接口。
data.table：用于快速处理大数据集
vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具
stringi：一个快速字符串处理工具
Matrix：著名的稀疏矩阵包

统计建模与推断

下述R包是统计建模最常用的几个R包，其中的一些R包适用于多个主题。

car：提供了大量的增强版的拟合和评价回归模型的函数。
Hmisc：提供各种用于数据分析的函数
multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。
pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验
MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模
mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等
SparseM：用于稀疏矩阵的基本线性代数运算
lme4：利用C++矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算。
broom：将统计模型结果整理成数据框形式
caret：一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包
glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型
gbm：用于实现随机梯度提升算法
xgboost：全称是eXtreme Gradient Boosting。是Gradient Boosting Machine的一个c++实现。目前已制作了xgboost工具的R语言接口。详见统计之都的一篇介绍
randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数
ranger：用于随机森林算法的快速实现
h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。
ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。
pROC：用于可视化，平滑和对比ROC曲线

沟通交流

以下R包用于实现数据科学结果的自动化报告，以便于你跟人们进行沟通交流。

rmarkdown ：用于创建可重复性报告和动态文档
knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块
flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘
bookdown：以R Markdown为基础，用于创作书籍和长篇文档
rticles：提供了一套R Markdown模板
tufte：用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板
DT：用于创建交互式的数据表
pixiedust：用于自定义数据表的输出
xtable：用于自定义数据表的输出
highr：用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出
formatR：通过tidy_source函数格式化R代码的输出
yaml：用于实现R数据与YAML格式数据之间的通信。

自动化分析

以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品：

shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。中文教程
    shinydashboard：用于创建交互式仪表盘
    shinythemes：给出了Shiny应用程序的常用风格主题
    shinyAce：为Shiny应用程序开发者提供Ace代码编辑器。
    shinyjs：用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作
    miniUI：提供了一个UI小部件，用于在R命令行中集成交互式应用程序
    shinyapps.io：为创建的Shiny应用程序提供托管服务
    Shiny Server Open Source：为Shiny应用程序提供开源免费的服务器
    Shiny Server Pro：为企业级用户提供一个Shiny应用程序服务器
rsconnect：用于将Shiny应用程序部署到shinyapps.io
plumber：用于将R代码转化为一个web API
rmarkdown：用于创建可重复性报告和动态文档
rstudioapi：用于安全地访问RStudio IDE的API

程序开发

以下这些包主要用于开发自定义的R包：

RStudio Desktop IDE：R的IDE。大家都懂，不用解释。
RStudio Server Open Source：开源免费的RStudio服务器
RStudio Server Professional：商业版RStudio服务器
devtools：一个让开发R包变得简单的工具集
packrat：创建项目的特定库，用于处理包的版本问题，增强代码重现能力。
drat：一个用于创建和使用备选R包库的工具
testthat：单元测试，让R包稳定、健壮，减少升级的痛苦。
roxygen2：通过注释的方式，生成文档，远离Latex的烦恼。
purrr：一个用于 提供函数式编程方法的工具
profvis：用于可视化R代码的性能分析数据
Rcpp：用于实现R与C++的无缝整合。详见统计之都文章
R6：R6是R语言的一个面向对象的R包，可以更加高效的构建面向对象系统。
htmltools：用于生成HTML格式输出
nloptr：提供了一个NLopt非线性优化库的接口
minqa：一个二次近似的优化算法包
rngtools：一个用于处理随机数生成器的实用工具
NMF：提供了一个执行非负矩阵分解的算法和框架
crayon：用于在输出终端添加颜色
RJSONIO：rjson是一个R语言与json进行转的包，是一个非常简单的包，支持用 C类库转型和R语言本身转型两种方式。
jsonlite：用于实现R语言与json数据格式之间的转化
RcppArmadillo：提供了一个Armadillo C++ Library（一种C++的线性代数库）的接口

实验数据

以下R包给出了案例实战过程中可用的训练数据集：
babynames：包含由美国社会保障局提供的三个数据集
neiss：2009-2014年期间提供给美国急诊室的所有事故报告样本数据
yrbss：美国疾病控制中心2009-2013年期间青年危险行为监测系统数据
hflights：
USAboundaries：2011年全年休斯顿机场的所有航班数据
rworldmap：国家边界数据
usdanutrients：美国农业部营养数据库
fueleconomy：美国环保署1984-2015年期间的燃油经济数据
nasaweather：包含了一个覆盖中美洲的非常粗糙的24*24格地理位置和大气测量数据。
mexico-mortality：墨西哥死亡人数数据
data-movies和ggplotmovies：来自互联网电影数据库imdb.com的数据
pop-flows：2008年全美人口流动数据
data-housing-crisis：经过清洗后的2008美国房地产危机数据
gun-sales：纽约时报提供的有关枪支购买的每月背景调查统计分析数据
stationaRy：从成千上万个全球站点收集到的每小时气象数据
gapminder：摘自Gapminder的数据
janeaustenr：简·奥斯丁小说全集数据

更多R包介绍查看CRAN任务视图

参考文章
RStartHere
http://blog.fens.me/
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在Linux环境下配置和安装R语言
2301_79331387的博客
08-19 4349
在Linux环境下配置和安装R语言可以通过更新系统、使用包管理器安装R和启动R语言控制台来完成。安装完成后，您可以使用R语言进行统计计算和数据分析，并根据需要安装额外的R包来扩展功能。在Linux操作系统中，配置和安装R语言可以通过以下步骤完成。在Linux中，可以使用包管理器来安装R语言。安装完成并成功启动R语言后，可以使用R语言进行统计计算和数据分析。这些示例代码只是R语言的一小部分功能，您可以根据自己的需求进一步学习和应用R语言。这将打开R语言的交互式控制台，可以在其中执行R代码。
Ubuntu Linux AI大模型开发常用命令 - 更新中 包括NVIDIA状态，和安装相关常用软件包，没事就背背 - 背诵创造美好生活
强化学习曾小健
06-21 823
Ubuntu AI大模型开发常用命令 - 更新中 包括NVIDIA状态，NVIDIA状态，实时更新：和安装相关常用软件包没事就背背，增加开发效率。
R语言入门（3）——R包的使用
weixin_43836940的博客
02-25 4959
1、R包是函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合 2、计算机上存储包的目录称为库 3、函数.libPaths()显示库所在的位置 4、library()不加任何参数可以显示库中的所有的包 7、R语言实际也是由多个R软件包构成，包括：base datasets utils grDevices graphics stats methods splines stats4 tcltk他们提供了种类繁多的默认函数和数据集 （1）base：与R基本功能相关的函数，如print （2）datas
在linux系统上安装R语言
liangjinghui123的博客
07-01 3298
我们在linux系统里面安装R，能够分析许多大数据。
Linux安装R语言包
艾@七的专栏
06-04 5464
1. R包介绍 R的包（package）通常有两种: 二进制代码包（Binary package）：这种包属于即得即用型（ready-to-use），但是依赖与平台，比如Windows和Linux平台下不同。 源代码包（Source package）: 此类包可以跨平台使用，但用之前需要处理或者编译（compiled）。同时，源代码包可以查看到程序源代码，便于查找、修改和引用
Linux 系统上安装R及加载R包
weixin_56827666的博客
05-06 4959
因为安装Hic-Pro，需要依赖几个R包，比如ggplot2,又依赖>4.0的R，之前安的3.6，再重新安装一遍最新的吧，记录一下，省去了以后再重复查资料的过程。一、先是官网上选择适合自己服务器的R：https://cran.r-project.org/二、下载并解压wget https://cran.r-project.org/src/base/R-4/R-4.2.0.tar.gztar -zxvf R-4.2.0.tar.gz./configure --with-pcre1make  #
linux perf 环境部署和基本测试(基于Ubuntu20.04）
陌上花开缓缓归以的博客
11-02 1342
上面可以看到main->foo1的栈占用率 100%。命令可以统计每个调用栈出现的百分比。1,linux 安装perf。4， perf top命令。3，perf常用命令。举例代码main.c。
50、ubuntu18.04&20.04&24.04+CUDA11.1+cudnn11.3+TensorRT7.2/8.6+Deepsteam5.1+vulkan环境搭建和YOLO5部署
sxj731533730
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基本思想：想学习一下TensorRT的使用，随笔记录一下； 一、首先下载python3.7源码进行安装 ubuntu@ubuntu: wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgz ubuntu@ubuntu: tar -zxvf Python-3.7.0.tgz ubuntu@ubuntu: ./configure --prefix=/usr/local/Python-3.7.0 --enable-optimizations
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当调用这两个宏的时候，它们会引发 OOPS，导致栈的回溯和错误消息的打印，方便我们底层开发者查看日志进行定位调试问题，所以也是我们要掌握的调试内容，本篇以做实验为目的来给大家分享下。这种错误通常是致命的，并且无法通过简单的错误处理机制来解决。测试结果，可以看到触发oops引发panic，有栈回溯及错误信息的打印。前几篇我们讲了下Linux内核调试的文章，没看的同学可以看下。后，内核会停止运行，这会影响整个系统的稳定性，必须慎重使用。，当括号中的断言条件为真时，内核会抛出栈回溯，但是不会。
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高性价比服务器就选：蓝易云
01-12 1536
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linux中安装R
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04-09 4276
linux版本 [root@node3 ~]# uname -a Linux node3 2.6.32-220.el6.x86_64 #1 SMP Wed Nov 9 08:03:13 EST 2011 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node3 ~]# cat /etc/issue Red Hat Enterprise Linux Server rel
Install in Linux
weixin_30312557的博客
12-16 112
tar zxvf programpack.tar.gz cd programpack.tar.gz ./installer.sh -------------------------- if permission denied in Ubuntu use sudo ./installer.sh 转载于:https://www.cnblogs.com/g...
root@ubuntu:/usr/src/linux-5.16.12# ps –ef error: garbage option Usage: ps [options] Try 'ps --help <simple|list|output|threads|misc|all>' or 'ps --help <s|l|o|t|m|a>' for additional help text. For more details see ps(1). [1]+ Exit 2 nohup make -j4 > compile.txt 2>&1 root@ubuntu:/usr/src/linux-5.16.12# 这是什么意思，编译完成了吗？
最新发布
11-04
<think>我们首先分析用户的问题：用户之前执行了编译内核的命令 `nohup make -j4 > compile.txt 2>&1 &`，然后通过 `ps -ef | grep 27769` 查看进程状态，现在用户想理解两个现象： 1. 在执行 `ps -ef` 时出现了错误提示（用户输入的是 `ps –ef`，注意这里有一个错误的短横线） 2. 出现了 `[1]+ Exit 2 nohup make -j4 > compile.txt 2>&1` 的提示，并希望判断编译是否完成。 根据用户提供的信息，我们逐步分析： 1. 关于 `ps –ef` 出现错误提示： 用户输入的是 `ps –ef`，注意这里有两个短横线，第一个是正常的短横线（-），第二个是一个长横线（–）。在Linux中，`ps` 命令的选项应该是短横线（-）或者不加横线（BSD风格）。这里用户输入了 `–ef`（实际上是两个短横线，但在终端中可能显示为一个长横线，即en dash），这会导致 `ps` 命令无法识别，因为 `ps` 命令要求短选项是一个短横线加一个字母。 正确的命令应该是 `ps -ef`（一个短横线）。因此，错误提示 `error: garbage option` 是因为 `ps` 命令无法识别 `–ef` 这个选项（它认为 `–` 是一个无效的选项）。所以用户应该检查输入的横线是否正确，改为 `ps -ef` 即可。 2. 关于 `[1]+ Exit 2 nohup make -j4 > compile.txt 2>&1` 的含义： 这个提示是Shell给出的作业控制通知。具体含义如下： - `[1]` 表示作业编号（job number）为1。 - `Exit 2` 表示该作业以退出状态2结束（即进程返回值为2）。 - 后面的 `nohup make ...` 是这个作业对应的命令。 退出状态（Exit Status）为2通常表示程序执行过程中出现了错误。在编译过程中，这通常意味着编译失败。 3. 判断编译是否完成： 从上述信息可以判断，编译作业已经结束（因为出现了Exit状态），并且是异常结束（退出状态非0）。退出状态2表明编译过程中出现了错误。 因此，用户需要检查编译日志文件 `compile.txt` 来查看具体的错误信息，从而解决编译问题。 接下来，我们根据用户的历史问题（引用内容）来提供可能的关联： 用户在之前的问题中提到了关于库文件的问题（如引用[1]和引用[4]）： - 引用[1]：关于gazebo的符号查找错误，涉及到库文件 `libgazebo_common.so.9` 的符号未定义。 - 引用[4]：关于 `libstdc++.so.6` 中缺少 `GLIBCXX_3.4.22` 符号版本的问题。 因此，在编译内核时，如果出现类似的库不兼容问题，也可能导致编译失败。用户需要检查日志文件 `compile.txt` 中是否有类似以下错误： - 未定义的引用（undefined reference） - 缺少符号（undefined symbol） - 不兼容的库版本（如GLIBCXX版本问题） 建议用户使用文本编辑器或 `less` 命令查看 `compile.txt` 文件，搜索关键字如 `error:`、`undefined` 等。 此外，用户之前处理过库的问题，可能系统环境存在一些库的冲突或不一致，这也可能是导致编译失败的原因。 综上所述，编译没有成功完成，而是以失败退出（状态码2）。用户需要查看编译日志以确定具体错误。 生成相关问题： 1. 如何查看编译日志文件 `compile.txt` 中的错误信息？ 2. Linux进程退出状态码（Exit Code）2的含义是什么？常见的原因有哪些？ 3. 如何解决编译过程中出现的库不兼容问题？ 4. 在编译Linux内核时，如何清理编译环境以重新开始编译？ </think>### 问题解析 #### 1. `ps –ef` 出现 `error: garbage option` 错误 原因分析： - **短横线格式错误**：您输入的是 `ps –ef`（使用长破折号 "–"），Linux 命令要求使用短横线 "-"。正确命令应为 `ps -ef` - **命令解析失败**：系统将 "–ef" 识别为无效选项 "$-ef$"，导致语法错误 - **解决方案**： ```bash # 正确格式（注意短横线） ps -ef | grep 27769 ``` #### 2. `[1]+ Exit 2 nohup make -j4 > compile.txt 2>&1` 的含义 - **`[1]+`**：表示后台作业编号为 1（`nohup` 启动的作业） - **`Exit 2`**：进程异常终止，退出状态码为 2 - **状态码解读**： | 状态码 | 含义 | 常见原因 | |--------|------|----------| | 0 | 成功完成 | 编译正常结束 | | 1 | 一般错误 | Makefile 配置问题 | | **2** | **严重错误** | **编译器崩溃/依赖缺失** | | 127 | 命令未找到 | 编译工具链缺失 | - **关键结论**：编译**未完成且已失败**，需要检查错误日志 --- ### 编译状态诊断流程 1. **检查日志文件**： ```bash less compile.txt # 查看编译日志 grep -i "error:" compile.txt # 提取错误信息 ``` 2. **常见错误类型**（根据您历史问题推断）： - **库文件冲突**：如引用[1][4]中的 `libgazebo_common.so.9` 或 `libstdc++.so.6` 问题 - **证书验证失败**：类似引用[2]的证书错误，可能导致依赖下载失败 - **环境路径问题**：如引用[3]提到的目录权限问题 3. **解决方案建议**： ```bash # 1. 清理编译缓存 make clean && make mrproper # 2. 检查依赖完整性（示例） sudo apt-get check # 验证包一致性 sudo apt-get install build-essential libncurses-dev bison flex libssl-dev # 3. 重试编译（显示详细错误） make -j4 V=1 # V=1 显示详细编译命令 ``` --- ### 相关问题 1. Linux 编译退出状态码 2 的具体原因有哪些？如何精确诊断？ 2. 如何修复 `libstdc++.so.6` 的 `GLIBCXX_*` 版本缺失问题（如引用[4][5]）？ 3. 当内核编译因证书验证失败（类似引用[2]）而中断时，如何绕过安全验证？ 4. 在非 root 用户环境下编译内核需要哪些特殊权限配置？ 5. 如何通过编译日志快速定位错误源头？ > **关键提示**：请优先检查 `compile.txt` 日志中的第一个错误条目，通常这是导致编译终止的根本原因。根据您之前遇到的库文件问题[1][4][5]，建议重点检查 GCC 工具链版本兼容性。
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