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  • Rmarkdown用法与R语言动态报告

    千次阅读 2016-11-17 16:44:00
    Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器。Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器。 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件。...

    Rmarkdown用法与R语言动态报告
    数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器。Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器。

    下面是一份输出HTML文档的Rmd文件。备忘---

    # 一级标题(#+空格+文字)
    ## 二级标题(##+空格+文字)
    。。。。。。。
    。。。。。。。

    ##### 五级标题

    ### 无序列表
    运动:
    - 篮球
    - 足球

    ### 有序列表
    排名:
    1. 第一名
    2. 第二名
    3. 第三名

    ## 嵌入代码

    把r换成python,就可以嵌入python代码  

    ```{r, warning=TRUE}

    1:20

    ```

    ### 链接 

    <http://rpubs.com/loness/167347>
    [点击查看](http://rpubs.com/loness/167347)

    ### 插入R代码
    ```{r}
    x<-seq( 0,2*pi,0.2 )
    y<-sin( x )
    plot( x,y )
    ```

    ### 其他
    1. 注意新行是在每行的末尾加两个以上的空格
    2. 可以在markdown中插入HTML,但不是R代码中。例如:<a href="http://rpubs.com/loness/167347">点击进入</a>

    ### 再次插入R代码
    ```{r}
    1+1
    ```

    参数1
    eval: (TRUE; 逻辑):是否执行代码
    tidy: (TRUE; 逻辑):是否整理代码
    prompt: (FALSE; 逻辑):是否添加引导符’>‘
    highlight: (TRUE; 字符):是否高亮代码
    size: (’normalsize’; 字符):大小 background: (‘#F7F7F7’; 字符或数值):背景颜色
    comment: (‘##’; 字符):结果输出前缀符号
    echo: (TRUE; 逻辑或数值):是否输出代码或输出哪些行
    results: (‘markup’; 字符): 装裱输出(‘markup’)、原样输出(‘asis’)、隐藏(‘hide’)
    warning, error, message: (TRUE; 逻辑):是否显示相应信息
    split: (FALSE; 逻辑):是否剥离代码和文本到外部文件
    include: (TRUE; 逻辑):是否保留代码或结果到最终文档
    参数2
    fig.path: (‘figure/’; 字符):图片路径,支持前缀模式(‘figure/prefix-’)
    fig.keep: (‘high’; 字符):保存图形类型,高级图形(‘high’)、不保存(‘none’)、所有图形(‘all’)、第一张(‘first’)、最后一张(‘last’)
    fig.show: (‘asis’; 字符):展示方式,紧随代码输出(‘asis’)、最后统一输出(‘hold’)、动画输出(‘animate’)
    dev: (LaTeX 为’pdf’, HTML/markdown 为’png’; 字符):输出设备,knitr 支持很多种设备
    fig.width, fig.height: (7; 数值):图片文件的宽、高(英寸2.54cm 为单位)
    out.width, out.height: (NULL; 字符):图片在输出文档中的宽、高
    fig.align: (‘default’; 字符):对齐方式,不做调节(‘default’)、左(‘left’)、右(‘right’)、居中(‘center’)
    interval: (1; 数值):动画参数,切换画面时间,单位为秒


    ***
    Markdown 指南

    常用语法帮助

    最常见的 Markdown 格式选项和键盘快捷键:

    输出后的效果Markdown快捷键
    Bold**text**Ctrl/⌘ + B
    Emphasize*text*Ctrl/⌘ + I
    Strike-through~~text~~Ctrl + Alt + U
    Link[title](http://)Ctrl/⌘ + K
    Inline Code`code`Ctrl/⌘ + Shift + K
    Image![alt](http://)Ctrl/⌘ + Shift + I
    List* itemCtrl + L
    Blockquote> quoteCtrl + Q
    H1# Heading 
    H2## HeadingCtrl/⌘ + H
    H3### HeadingCtrl/⌘ + H (x2)

    标题

    标题能显示出文章的结构。行首插入 1-6 个 # ,每增加一个 # 表示更深入层次的内容,对应到标题的深度由 1-6 阶。

    • H1 : # Header 1
    • H2 : ## Header 2
    • H3 : ### Header 3
    • H4 : #### Header 4
    • H5 : ##### Header 5
    • H6 : ###### Header 6

    文本样式

    • 链接 : [Title](URL)
    • 加粗 : **Bold**
    • 斜体字 : *Italics*
    • 删除线 : ~~text~~
    • 高亮 : ==text==
    • 段落 : 段落之间空一行
    • 换行符 : 一行结束时输入两个空格
    • 列表 : * 添加星号成为一个新的列表项。
    • 引用 : > 引用内容
    • 内嵌代码 :  `alert('Hello World');`
    • 画水平线 (HR) : --------

    图片

    使用 Markdown 将图像插入文章,你需要在 Markdown 编辑器输入 ![]()。 这时在预览面板中会自动创建一个图像上传框。add image box你可以从电脑桌面拖放图片 (.png, .gif, .jpg) 到上传框, 或者点击图片上传框使用标准的图像上传方式。 如果你想通过链接插入网络上已经存在的图片,只要单击图片上传框的左下角的“链接”图标,这时就会呈现图像 URL 的输入框。image url想给图片添加一个标题, 你需要做的是将标题文本插图中的方括号,e.g; ![This is a title]().

    脚注

    使用这样的占位符号可以将脚注添加到文本中: [^1]. 另外,你可以使用“n”而不是数字的 [^n] 所以你可以不必担心使用哪个号码。在您的文章的结尾,你可以如下图所示定义匹配的注脚,URL 将变成链接:

    
    [^1]: This is my first footnote
    [^n]: Visit http://ghost.org
    [^n]: A final footnote
    

    写代码

    添加内嵌代码可以使用一对回勾号 `alert('Hello World')`.对于插入代码, Ghost 支持标准的 Markdown 代码和 GitHub Flavored Markdown (GFM)。标准 Markdown 基于缩进代码行或者4个空格位:

        <header>
            <h1>{{title}}</h1>
        </header>
    

    GFM 使用三个回勾号 ```

    ´´´
    <header>
        <h1>{{title}}</h1>
    </header>
    ´´´

    # 具体例子
    计算
    ```{r}
    library(DT)
    datatable(iris)
    summary(iris)
    ```

    散点图
    ```{r}
    library(plotly)
    plot_ly(data = iris, x = Sepal.Length, y = Petal.Length, mode = "markers",
    color = Species)
    ```
    时间序列图
    ```{r}
    p <- plot_ly(economics, x = date, y = uempmed, name = "unemployment")
    p %>% add_trace(y = fitted(loess(uempmed ~ as.numeric(date))), x = date)
    ```

     

    转自:
    - https://zhuanlan.zhihu.com/p/22303989

    - http://www.cnblogs.com/steamed-bread/p/5347949.html

     

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  • R语言泰坦尼克号随机森林案例数据分析报告(附代码数据)
  • 这篇文章的一个评论很有...(一)强引用就是在程序代码之中普遍存在的,类似Object obj = new Object()这类的引用, 只要强引用还存在,垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。只有当这个内存空间不被任何对...

    joke

     

    参考:https://blog.csdn.net/junjunba2689/article/details/80601729

           这篇文章的一个评论很有特点:

    强引用:

    (一)强引用就是在程序代码之中普遍存在的,类似Object obj = new Object()这类的引用,
    		只要强引用还存在,垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。只有当这个内存空间不被任何对象引用的时候,垃圾回收器才会去回收。
    
    		Object obj = new Object();// 强引用
    		
    		String name = "漠天";     // 强引用
    		
    		List<String> list = new ArrayList<String>();
    		list.add(name);			  // 强引用
    
    		obj、name、在list集合里的数据不会释放,即使内存不足也不会
    
    (二)所以我们在使用完对象后,可以把对象置为空,这样我的垃圾回收器gc就会在合适的时候释放掉为该对象分配的内存空间
    
    		obj = null;  
    		name = null; 
    		
    		list.clear();(ArrayList的clear方法是把list对象集合里的数据对象挨个置空 = null;但是list对象还在持有强引用,便于add新的数据)
    		list = null; // 再次把对象置空 彻底释放强引用
    
    		当然,在置为空前要确认是否不再需要使用该对象了,如果需要随时使用这个对象,则不能这么做,否则会出现空指针
    
    (三)eg:
    
    		在android的生命周期使用完强引用后,在OnDestroy()里给判断并置空
    

    软引用:

    (一)在jvm报告内存不足之前会清除所有的软引用,这样的话gc就可以收集到很多软引用释放出来的内存空间,
    		从而解决内存吃紧的问题,避免内存溢出,什么时候被回收取决于gc的算法和gc运行时可用的内存大小。
    
    		软引用可以和一个引用队列(ReferenceQueue)联合使用,如果软引用所引用的对象被垃圾回收,
    		JAVA虚拟机就会把这个软引用加入到与之关联的引用队列中
    
    		String str = "zhuwentao";     // 强引用  
    
    		SoftReference<String> strSoft = new SoftReference<String>(str);     // 使用软引用封装强引用  
    		
    
    (二) 弱引用是用来描述非必需对象的,可用来实现内存敏感的高速缓存
    
    (三) 当内存足够大时可以把数组存入软引用,取数据时就可从内存里取数据,提高运行效率
    
    		软引用在实际中有重要的应用,例如浏览器的后退按钮。
    
    		按后退时,这个后退时显示的网页内容是重新进行请求还是从缓存中取出呢?这就要看具体的实现策略了。
    
    		(1)如果一个网页在浏览结束时就进行内容的回收,则按后退查看前面浏览过的页面时,需要重新构建
    
    		(2)如果将浏览过的网页存储到内存中会造成内存的大量浪费,甚至会造成内存溢出,这时候就可以使用软引用
    

    弱引用:

    (一)弱引用与软引用的区别在于:只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。
    		在垃圾回收器线程扫描它 所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会回收它的内存。
    		不过,由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程,因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。
    		
    		String str = "漠天";     // 强引用  
    
    		WeakReference<String> strWeak = new WeakReference<String>(str);     // 使用弱引用封装强强引用  
    
    (二)弱引用可以和一个引用队列(ReferenceQueue)联合使用,如果弱引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。
    
    		Object c = new Car(); //只要c还指向car object, car object就不会被回收
    		WeakReference<Car> weakCar = new WeakReference(Car)(car);
    
    		当要获得weak reference引用的object时, 首先需要判断它是否已经被回收:
    
    			weakCar.get();//如果此方法为空, 那么说明weakCar指向的对象已经被回收了.
    
    			eg:if(weakCar.get()!=null){} 
    
    		如果这个对象是偶尔的使用,并且希望在使用时随时就能获取到,但又不想影响此对象的垃圾收集,那么你应该用 Weak Reference 来记住此对象,而不是使用一般的Reference。
    
    (三)例如 Handler 的弱引用,防止内存泄漏:
    
    	public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    
    		private Handler handler  ;
    	 
    		@Override
    		protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    			super.onCreate(savedInstanceState);
    			setContentView(R.layout.activity_main);
    	 
    			handler = new MyHandler( this ) ;
    	 
    			new Thread(new Runnable() {
    				@Override
    				public void run() {
    				   handler.sendEmptyMessage( 0 ) ;
    				}
    			}).start() ;
    	 
    		}
    	 
    		private static class MyHandler extends Handler {
    			WeakReference<MainActivity> weakReference ;
    	 
    			public MyHandler(MainActivity activity ){
    				weakReference  = new WeakReference<MainActivity>( activity) ;
    			}
    	 
    			@Override
    			public void handleMessage(Message msg) {
    				super.handleMessage(msg);
    				if ( weakReference.get() != null ){
    					// update android ui
    				}
    			}
    		}
    	 
    	}
    

    虚引用:

    (一)“虚引用”顾名思义,就是形同虚设,与其他几种引用都不同,虚引用并不会决定对象的生命周期。
    		如果一个对象仅持有虚引用,那么它就和没有任何引用一样,在任何时候都可能被垃圾回收。
    		虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于:虚引用必须和引用队列(ReferenceQueue)联合使用。
    		
    		要注意的是,虚引用必须和引用队列关联使用,当垃圾回收器准备回收一个对象时,
    		如果发现它还有虚引用,就会把这个虚引用加入到与之 关联的引用队列中。
    		程序可以通过判断引用队列中是否已经加入了虚引用,来了解被引用的对象是否将要被垃圾回收。
    		如果程序发现某个虚引用已经被加入到引用队列,那么就可以在所引用的对象的内存被回收之前采取必要的行动。
    
    (二)使用:
    
    		ReferenceQueue queue = new ReferenceQueue();
    		PhantomReference<User> pr = new PhantomReference<User>(new User(), queue);
    		System.out.println(pr.get());
    

    注意:

    	特别注意,在实际程序设计中一般很少使用弱引用与虚引用,使用软用的情况较多,
    	这是因为软引用可以加速JVM对垃圾内存的回收速度,可以维护系统的运行安全,防止内存溢出(OutOfMemory)等问题的产生。
    

    转载文章总结:

    	强引用:
    		String str = “abc”;
    		list.add(str);
    		
    	软引用:
    		如果弱引用对象回收完之后,内存还是报警,继续回收软引用对象
    		
    	弱引用:
    		如果虚引用对象回收完之后,内存还是报警,继续回收弱引用对象
    		
    	虚引用:
    		虚拟机的内存不够使用,开始报警,这时候垃圾回收机制开始执行System.gc(); String s = “abc”;如果没有对象回收了, 就回收没虚引用的对象
    

    个人感觉:

    	强引用:
    		
    		平常使用的对象,使用注意及时置空释放即可
    		
    	软引用:
    		
    		使用软引用队列处理比较吃内存的对象,比如:处理图片加载、文件下载、缓存大量数据到内存等
    		
    	弱引用和虚引用:自己用作练习和测试即可
    

     

    展开全文
  • R Markdown 目前并不支持图表的交叉引用。如果需要,可以使用 captioner 包。第一步当然是安装 R 包了 install.packages('captioner')。想要了解更多内容可访问官方教程 captioner 包的主函数是 captioner()。调用这...

    R Markdown 目前并不支持图表的交叉引用和自动编号。如果需要,有一个解决方案是 captioner 包,而且同时支持 HTML 和 PDF。第一步当然是安装 R 包 install.packages('captioner')想要了解更多内容可访问官方教程

    图片的交叉引用

    示例

    先上一个图片交叉引用的实例。

    ---
    title: R markdown 交叉引用
    output:
     html_document:
      theme: cerulean
    ---
    
    ```{r setup, include = FALSE}
    library(captioner)
    figureNums <- captioner(prefix = "图")
    figureNums(name = "label_fastqc", caption = "碱基质量分布图")
    ```
    
    FastQC 生成的碱基质量分布图是这样的,如`r figureNums(name = "label_fastqc", display = "cite")` 所示。
    
    ![`r figureNums(name = "label_fastqc")`](per_base_quality.png)
    

    效果如下:
    图片交叉引用的实例

    用法介绍

    captioner 包的主函数是 captioner()。调用这个函数会返回一个新函数,用于创建和保存图表的标题。你可以单独为图,表,或其他需要单独编号的类型分别创建一个函数。

    figureNums <- captioner(prefix = "图")
    

    该函数有个 prefix 参数,用于设置图表编号的前缀。示例代码设置为prefix = "图",得到的报告中图片的编号即为“图 1”,“图 2” 等。

    调用 captioner() 函数后得到一个函数,示例中命名为 figureNums 。先用此函数创建图表对象,但不用赋值给另外的变量。这个函数有两个需要设置的参数,namecaption,即图表的标签和标题。

    figureNums(name = "label_fastqc", caption = "碱基质量分布图")
    

    创建了图表对象之后就可以在其他地方引用了。需要注意的是,创建图表对象的顺序决定了相应图表编号的顺序,越后创建的编号越大。交叉引用一般在正文,图注,表注中使用。引用也是调用 figureNums 函数,并通过 name 参数设置需要引用的图表,通过 display 参数设置引用的展示效果。

    • 正文中的引用。display = "cite" 引用的是图表的前缀、编号,效果如示例所示。符号 ` 一般位于键盘左上角,在 R Markdown 中用于放置行内代码。
    `r figureNums(name = "label_fastqc", display = "cite")`
    
    • 图片标题中的引用。display = "full"引用的是图表的前缀、编号、标题。这也是默认引用方式,效果如示例所示。
    `r figureNums(name = "label_fastqc", display = "full")`
    

    表格的交叉引用

    示例

    ---
    title: R markdown 交叉引用
    output:
     html_document:
      theme: cerulean
    ---
    
    ```{r setup, include = FALSE}
    library(captioner)
    figureNums <- captioner(prefix = "图")
    tableNums <- captioner(prefix = "表")
    figureNums(name = "label_fastqc", caption = "碱基质量分布图")
    tableNums(name = "iris", caption = "iris 数据集")
    ```
    
    FastQC 生成的碱基质量分布图是这样的,如`r figureNums(name = "label_fastqc", display = "cite")` 所示。
    
    ![`r figureNums(name = "label_fastqc")`](per_base_quality.png)
    
    展示一下 iris 数据集(`r tableNums(name = "iris",  display = "cite")`)。
    
    `r tableNums(name = "iris",  display = "full")`
    
    ```{r echo = FALSE}
    library(knitr)
    kable(head(iris))
    ```
    

    效果如下所示:在这里插入图片描述

    用法

    表格的交叉引用也分正文中的引用,表格标题中的引用。正文中表格的引用与图片的引用方法一致,表格标题中的引用会使用另外的包 DT(输出 HTML 格式)或 kablekableExtra (输出 PDF 格式)实现。

    图表的多级交叉引用

    待添加…

    展开全文
  • 表示安装成功 1.4 安装Rtools(选装) 这个工具很有用,是R语言包编译工具,构建R包需要Rtools, 如果没安装,安装一些扩展包时也会报告警错误 为了有图有真相,我还专门把自己Win系统的工具卸载了,对自己真狠 瞧,...

    • 默认都是64位系统
    • 不要意思,我没有Mac本,因此没有Mac的记录,请参考Linux

    Linux - B/S模式

    系统发行版本操作系统版本
    deepindeepin-15.10.1-amd64Debian 6.3.0-18+deb9u1
    软件软件版本备注
    R3.3.3从仓库下载居然不是最新版本
    RStudio Server1.2.1335这是B/S模式
    deb http://ftp.cn.debian.org/debian/ sid main
    

    效果图
    因为自己电脑还是想稳定点,所以安装时引用的是稳定版(stable)

    deb http://ftp.cn.debian.org/debian/ stretch main
    

    在这里插入图片描述

    1. 安装R语言环境

    rstudio官网资料 - debian
    https://pkgs.org/download/R-base
    https://packages.debian.org/zh-cn/source/stable/all/r-base

    # 惯例 先来一波更新,
    # nangy @ nangy-vm in ~ [12:18:50] 
    $ sudo apt update 
    
    # 基础环境安装,全自动的,安心看你的小视频吧
    # nangy @ nangy-vm in ~ [12:19:59] 
    $ sudo apt install r-base r-base-dev
    

    2. 重启系统

    养成好习惯,安装配置完环境,肯定先妥妥重启一下呗

    # nangy @ nangy-vm in ~ [12:22:04] 
    $ shutdown -r now
    

    3. 验证是否安装成功

    输入R,看到如下信息说明基本环境安装成功

    # nangy @ nangy-vm in ~ [12:34:29] 
    $ R
    
    R version 3.3.3 (2017-03-06) -- "Another Canoe"
    Copyright (C) 2017 The R Foundation for Statistical Computing
    Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
    
    R是自由软件,不带任何担保。
    在某些条件下你可以将其自由散布。
    用'license()''licence()'来看散布的详细条件。
    
    R是个合作计划,有许多人为之做出了贡献.
    用'contributors()'来看合作者的详细情况
    用'citation()'会告诉你如何在出版物中正确地引用R或R程序包。
    
    用'demo()'来看一些示范程序,用'help()'来阅读在线帮助文件,或
    用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件。
    用'q()'退出R.
    
    # 退出
    > q()
    # 提示是否保存工作空间,一般保存呗,万一以后用呢
    Save workspace image? [y/n/c]: y
    

    至此,R语言基本环境安装配置完成

    4. 安装deb文件安装器

    如果已安装,请忽略此步骤

    # nangy @ nangy-vm in ~ [13:13:29] 
    $ sudo apt install gdebi-core
    

    5. 安装RStudio Server

    • 下载安装包,官网下载,找到对应的RStudio Server版本
    • 重点强调:一定要注意你的系统版本:debianxx?或者其他发行版
    # 不知为何,我用这个包安装成功了,so,我就下载这个了
    # nangy @ nangy-vm in ~ [13:14:31] 
    $ wget https://download2.rstudio.org/server/debian9/x86_64/rstudio-server-1.2.1335-amd64.deb
    
    • 开始安装RStudio Server
    # nangy @ nangy-vm in ~ [13:18:47] 
    $ sudo gdebi rstudio-server-1.2.1335-amd64.deb
    

    6. 多用户共用一个libpath(授权!重点)

    每个用户会有自己的一个安装lpackages的,为了方便,指定到默认的R的路径

    • 修改/etc/rstudio该路径下的配置文件ression.conf
    # 编辑/etc/rstudio/rsession.conf
    # nangy @ nangy-vm in ~ [13:41:50] 
    $ sudo vim /etc/rstudio/rsession.conf 
    
    • 填写下面内容并保存退出
    r-libs-user=/usr/lib64/R/library
    
    • 授权用户该目录下权限,否则安装是有报错,因为没有写的权限
      如果没有此目录,请手动创建
    # nangy @ nangy-vm in ~ [13:49:39] 
    $ ll /usr/lib64/R/library
    ls: 无法访问'/usr/lib64/R/library': 没有那个文件或目录
    
    # nangy @ nangy-vm in ~ [13:49:51] C:2
    $ cd /usr/lib64 
    
    # nangy @ nangy-vm in /usr/lib64 [13:50:21] 
    $ sudo mkdir R
    
    # nangy @ nangy-vm in /usr/lib64 [13:50:35] 
    $ cd R 
    
    # nangy @ nangy-vm in /usr/lib64/R [13:50:47] 
    $ sudo mkdir library
    
    # 授权
    # nangy @ nangy-vm in /usr/lib64/R [13:50:56] 
    $ sudo chmod -R 777 /usr/lib64/R/library 
    
    # nangy @ nangy-vm in /usr/lib64/R [13:51:34] 
    $ ll
    总用量 4.0K
    drwxrwxrwx 2 root root 4.0K 617 13:50 library
    
    • 其他需授权文件
      如不授权,则update.packages()升级工具包时会报错误,如下图:
    # nangy @ nangy-vm in /usr/lib/R [21:46:45] 
    $ sudo chmod -R 777 /usr/lib/R/library 
    

    在这里插入图片描述

    # nangy @ nangy-vm in /usr/share [22:04:03] 
    $ sudo chmod -R 777 /usr/share/R 
    

    在这里插入图片描述

    7. 状态相关命令

    #查看是否安装正确 
    sudo rstudio-server verify-installation 
    ## 启动 
    sudo rstudio-server start 
    ## 查看状态 
    sudo rstudio-server status 
    ## 停止 
    sudo rstudio-server stop 
    ## 重启
    sudo rstudio-server restart
    ## 查看服务端ip地址 
    ifconfig
    

    8. 安装后,默认登录地址:http://127.0.0.1:8787/

    有图有真相
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    至此,Linux版本R及RStudio Server安装配置完成

    Windows - C/S模式

    系统发行版本操作系统版本
    WindowsWindows 10 专业版 x6417134.829
    WindowsWindows 7 专业版 x64Service Pack 1
    软件软件版本备注
    R3.6.0当然用目前最新的,老版本踩过坑
    RStudio1.2.1335这是C/S模式
    Rtools35R语言编译工具

    以下安装方式二选一就行
    想装逼的,请直接选择步骤[2. 安装R及RStudio(装逼式安装)]
    前提是你得从别人那里已经copy安装好的R、RStudio、Rtools文件目录

    1. 安装R及RStudio(傻瓜式安装)

    1.1 官网下载安装包

    1.2 安装R

    强烈建议更改路径,简单粗暴点,直接C改成D或者E
    然后一路next下去
    强烈建议更改路径,简单粗暴点,直接C改成D或者E
    在这里插入图片描述
    能找到Rgui.exe(R自带的UI界面)的几个路径:
    E:\Program Files\R\R-3.6.0\bin\x64\Rgui.exe
    开始菜单 -> 所有程序 -> R -> R x64 3.6.0
    如果看到如下界面,表示安装成功
    运行界面

    1.3 安装RStudio

    强烈建议更改路径,简单粗暴点,直接C改成D或者E
    然后一路next下去
    在这里插入图片描述
    能找到rstudio.exe的几个路径:
    E:\Program Files\RStudio\bin\rstudio.exe
    开始菜单 -> 所有程序 -> RStudio -> RStudio
    如果看到如下界面,表示安装成功
    运行界面

    1.4 安装Rtools(选装)

    这个工具很有用,是R语言包编译工具,构建R包需要Rtools
    如果没安装,安装一些扩展包时也会报告警错误
    为了有图有真相,我还专门把自己Win系统的工具卸载了,对自己真狠
    在这里插入图片描述
    瞧,安装扩展包,告警了吧
    在这里插入图片描述

    • 安装启动界面,居然支持日文都不支持中文,默默流下了没有核心技术的泪
      在这里插入图片描述
    • 路径更改,建议安装到非系统盘(通常说的C盘),没理由,好习惯而已
      不改也行,那就别抱怨C盘磁盘空间不足
      在这里插入图片描述
    • 勾选自动配置,建议勾选,省的手动去配置
      在这里插入图片描述
    • 核对环境变量信息,小白不用管,此处就是让你看看而已,别想太多
      上一步没有勾选PATH的,是看不到这一步的
      在这里插入图片描述
    • 最后一步安装
      在这里插入图片描述

    至此,Windows版本R、RStudio、Rtools傻瓜式安装完成,不想装逼的,下面可以不用看了

    2. 安装R及RStudio(装逼式安装)

    其实装逼就是手动配置环境而已,没啥稀奇玩意儿
    之前用R-3.3.3在妹子面前装逼失败,还好用R-3.6.0装逼成功了,才没被打脸
    建议大家量力而为,你懂的,偶尔的兼容性问题容易踩坑

    2.1 将copy别人的文件放到本机指定目录

    养成良好习惯,尽量不要放系统盘(也就是常说的C盘)

    软件我自己的路径备注
    R-3.6.0D:\Program Files\R\R-3.6.0
    RStudio-1.2.1335D:\Program Files\R\RStudio-1.2.1335
    Rtools35D:\Program Files\R\Rtools35

    2.2 配置环境变量

    2.2.1 新增环境变量

    变量名备注
    R_HOMED:\Program Files\R\R-3.6.0
    RTOOLS_HOMED:\Program Files\R\Rtools35

    2.2.2 配置Path变量

    变量名备注
    Path%R_HOME%\bin
    Path%RTOOLS_HOME%\bin

    2.3 最好重启一下系统

    shutdown -r -t 0
    

    找到rstudio.exe:D:\Program Files\R\RStudio-1.2.1335\bin\rstudio.exe
    打开看到如下界面就是配置成功
    运行界面

    至此,Windows版本R、RStudio、Rtools装逼式安装完成

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