如何在RStudio进行python编程(新版本来袭)

RStudio更新至v1.2.1335,新增Python支持和notebooks功能,增强包管理和代码补全,引入PowerPoint支持,优化64位系统兼容性。RStudio现提供更强大的R包开发工具,rmarkdown增强,代码分享更便捷。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

RStudio是最好用的IDE, 没有之一.

我最喜欢RStudio的几点:

  • 补全功能强大, 无论是前字母, 中间字母, 最后字母, 统统支持有没有
  • 方便开发R包, 将自己写的函数, 打成包, 很方便有没有
  • rmarkdown, 支持markdown, 而且普通的代码也可以生成html, 方便分享
    在这里插入图片描述

来源, RStudio v1.2.1335 – April 8th, 2019

新版本亮点:

  • 支持python和notebooks, 以后Rstudio也可以写python代码了. 问题来了, ipython改名为jupyter,那么Rstudio将来会改名RPstudio么, 我们拭目以待
  • 支持PowerPoint, 通过Rstudio做PPT更6了
  • 包管理更方便, 会根据代码中出来的R包, 安装所需要的包, CRAN中, 以后copy别人的代码, 不用担心包安装的问题了. github应该还不支持
  • 只支持64位电脑了, 毕竟32位电脑不适合大数据分析的要求了, 2G内存太小了

1 测试Rstudio中编写Python代码

1.1 最新版界面:

在这里插入图片描述

1.2 支持Python脚本创建

在这里插入图片描述

1.3 支持python语法补全

这里, 我输入num, 按键tab, 然后出现候选的numpy,
在这里插入图片描述

1.4 使用python做图测试

可以看出, 逻辑和RStudio一致, 有编码区, 有显示区, 有图片显示区.

测试代码:

# test python in rstudio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

### 创建x和y
x = np.arange(-2, 2, 0.01)
y = np.sin(x)

### 对x和y作图
plt.plot(x, y, color="r", linestyle="-", linewidth=1)
plt.show()

在这里插入图片描述
坑1
新版本的Rstudio, 需要R包:reticulate在1.10以上, 如果是1.09会报错, 而如果你的R是microsoftR是老版本的话, CRAN不是默认的镜像, 安装不成1.10版本.
解决方法:
使用github安装:

library(devtools)
install_github("rstudio/reticulate")

在这里插入图片描述

### 如何在 RStudio 中更新 Python 版本或配置 Python 环境 为了确保能够在 RStudio 中顺利使用最新版本Python 或者特定环境中的 Python,可以按照如下方法操作。 #### 更新 Python 版本 如果希望更新用于 RStudioPython 版本,则需先下载并安装所需的新版 Python。完成新版本 Python 安装之后,在 RStudio 内通过 `reticulate` 包重新指定 Python 路径以指向新的安装位置[^2]: ```r Sys.setenv(RETICULATE_PYTHON = "C:/path/to/new/python.exe") # 设置Python路径到新版Python的位置 ``` 此命令会临时更改当前 R 会话使用的 Python 解释器;若要永久保存设置,可将其加入 `.Renviron` 文件中以便每次启动 RStudio 时自动加载该配置。 #### 配置 Python 环境 对于不同项目可能依赖不同的 Python 库版本甚至完全独立的虚拟环境的情况,推荐利用 conda 创建隔离的工作空间,并告知 RStudio 使用这些自定义环境中哪一个作为默认解释器。创建一个新的 Conda 环境可以通过终端执行以下指令实现: ```bash conda create --name my_rstudio_env python=3.x anaconda ``` 接着激活这个新建好的环境并通过 `use_condaenv()` 函数让其成为 RStudio 默认调用的目标: ```r library(reticulate) use_condaenv("my_rstudio_env", required = TRUE) # 切换至名为'my_rstudio_env'的Conda环境 ``` 上述过程不仅限于 Conda 管理的环境,同样适用于其他类型的 Python 虚拟环境管理工具如 venv 或 virtualenv。 最后确认一切正常工作的方法之一是在控制台输入 `py_config()` 查看当前配置详情以及测试能否成功进入交互式的 Python shell: ```r py_config() repl_python() # 进入Python交互模式验证配置是否生效 ```
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