R 语言的安装教程

一、下载相关软件

1、R 下载

官网:R: The R Project for Statistical Computing

找到中国镜像,下载快

历史版本点击这里

2、Rtools 下载

进入镜像后,点击这里

然后选择与上面下载的R版本相对应的版本即可

3、Rstudio 下载

官网:Posit | The Open-Source Data Science Company

然后下拉,点击这里

历史版本在这里

二、安装

1、R 安装

注意:先安装R,再安装Rstudio等,软件的安装路径不能有中文。

然后一直下一步安装即可

2、Rtools 安装

3、Rstudio 安装

注意:安装目录不能是中文路径。

注:我安装时,上述三个软件全部安装在同一个目录。

下载的三个软件:

三、简单命令

1、getwd( ) 函数查看当前的工作目录

2、setwd( ) 函数临时设定当前的工作目录

3、.libPaths() 查看 R 包安装的位置

4、installed.packages() 查看已安装的 R包

5、available.packages() 查看可安装 R包

6、library(包名) 查看某个包是否存在,例如:library(xlsx)

7、install.packages("输入你文件的地址",repos = NULL) 安装本地 R包,例如:install.packages("~/../Desktop/GO.db_3.7.0.tar.gz",repos = NULL)

8、?install.packages 查看说明文档

9、升级 R 包
"""
以下是经常会使用到的包,复制以下命令回车执行就完事
update.packages()

if(!require("xlsx")) install.packages("xlsx")
if(!require("tidyr")) install.packages("tidyr")
if(!require("dplyr")) install.packages("dplyr")
if(!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")
if(!require("data.table")) install.packages("data.table")
if(!require("ggrepel")) install.packages("ggrepel")
if(!require("devtools")) install.packages("devtools")
if(!require("BiocManager")) install.packages("BiocManager")
"""

10、安装Bioconductor上的R包
"""
BiocManager::install()

if(!require("DESeq2")) BiocManager::install("DESeq2")
if(!require("clusterProfiler")) BiocManager::install("clusterProfiler")
"""

R语言卸载包:

remove.packages("R包名") 卸载 R 包,例如:remove.packages("xlsx", lib = file .path("path", "to", "library")、remove. packages(c("pkg1","pkg2") , lib = file .path("path", "to", "library"))

注:
“pkg1”,”pkg2”表示包名,即一次可以卸载多个包;
“path”, “to”, “library”表示R的库路径,字符向量,通常情况下只输一个路径即可。使用命令.libPaths()可以查看库路径。示例:
remove.packages("ggtree", lib = file.path("D:/R_4.3.1/R-4.3.1/library")

R语言安装包:

方法一:
先安装库:install.packages("devtools")
require(devtools)
install_version("ggtree", version = "2.4.1",repos = "http://cran.us.r-project.org")
注:但是可能搜不到包,不是适用所有的R包

方法二:
在官网下载对应版本的R包原始代码文件,通过本地离线安装
install_version("E:/ggplot2_3.2.1.tar.gz")

快捷键:

  • 如果想看所有快捷键,可按 alt + shift + k;或者在界面中点击 Tools + Keyboard Shortcuts Help。以后记得不是很清楚的可以看快捷键大全!
  • ctrl + alt + R 运行该脚本所有代码
  • ctrl + Enter 运行当前鼠标所在行代码
  • Ctrl+Shift+N 快速新建脚本
  • 先选中所要注释的代码,然后按 ctrl + shift + c。如果想取消注释,再选中代码,再后 ctrl + shift + c
  • <- 怎么打?快捷键:alt + -
  • Shift+Ctrl+D 在一行代码末尾或者选中一堆代码后使用复制粘贴
  • 按快捷键 ctrl + shift + H 之后显示当前目录,你可以选择其他路径作为当前目录。或者可以通过窗口操作,点击 Sessin 中的 Set Working Directory
  • 假如想找以前提交的命令怎么办?在控制台中,通过 Ctr + [向上箭头] 可以搜索到历史记录。或者通过窗口操作,右上角有个History,点击即可。
  • Ctrl + Shift + R 是在代码中创建可折叠注释部分的简便方法。非常好用的快捷键,我猜很多人都不知道吧!可以增加代码的可读性,强烈安利。
  • 快捷键:ctrl + shift + F10。假如运行代码卡住了可以使用噢!
     
### 如何为初学者提供 R 语言安装指南 尽管当前提供的引用并未直接涉及 R 的安装教程,但从这些引用可以推测到对于新手来说,掌握基础工具和环境配置是非常重要的。以下是针对初学者设计的一份详细的 R 语言安装指南。 #### 1. 下载并安装 R 软件 R 是一种开源编程语言,可以从官方网站下载适合操作系统的版本。访问 [CRAN](https://cran.r-project.org/) 并选择合适的镜像站点进行下载[^5]。 - 对于 Windows 用户,可以选择 `.exe` 文件进行图形化安装。 - macOS 用户则应选择 `.pkg` 文件完成安装过程。 - Linux 用户可以通过命令行执行 `sudo apt-get install r-base` 或者其他包管理器来安装 R。 #### 2. 配置开发环境 (推荐使用 RStudio) 虽然可以直接通过 R GUI 进行编码,但对于初学者而言,更建议使用集成开发环境(IDE),如 **RStudio**。它提供了友好的界面以及丰富的功能支持,例如语法高亮、调试工具等。同样可以在官网 https://www.rstudio.com/ 上免费获取桌面版应用[^6]。 #### 3. 测试安装是否成功 打开终端或者命令提示符输入以下指令验证安装情况: ```bash R --version ``` 如果显示了具体的版本号,则说明已正确安装;否则需重新检查路径设置等问题。 #### 4. 学习基础知识与资源推荐 初次接触 R 后,应该逐步熟悉其核心概念,包括但不限于变量赋值、数据类型处理等方面的知识点。上述提到 apply 系列函数的应用技巧就是其中一个重点内容之一[^2] 。此外还有众多在线课程可供参考学习,例如 Coursera 提供的相关专项计划或是 DataCamp 中专门面向统计分析方向开设的工作坊等等。 #### 注意事项 值得注意的是,在实际动手之前不必过分担忧理论层面的理解程度不足可能带来的困扰——正如某些观点所指出那样,“边做边学”的方式往往更加高效实用[^1][^3]。 ```python # 示例代码展示简单的线性回归模型构建流程 library(ggplot2) data(mtcars) model <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars) # 创建一个简单线性回归模型 summary(model) # 查看模型摘要信息 ggplot(data = mtcars,aes(x=wt,y=mpg))+ geom_point()+ # 绘制散点图 stat_smooth(method="lm",col='red')# 添加拟合直线 ```
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