1.在Ubuntu 22上编译安装R语言环境
2.什么是语言修r语言修R语言
3.R语言不同版本的区别
4.大数据分析R语言RStudio使用教程
5.《R语言实战》学习笔记---Chapter1.4 R包的安装、载入和使用
6.Linux系统下卸载R语言的改源改代方法linux卸载r语言

在Ubuntu 22上编译安装R语言环境

       在Ubuntu 版本上，安装和配置R语言环境是码后码一项细致的工作，本文将逐步指导你完成R-4.4.0的打包编译安装，以及RStudio Server和Shiny Server的语言修r语言修部署。由于默认apt包管理器提供的改源改代saf易支付2.7.1源码R版本较低，我们首先需要检查和安装必要的码后码编译工具，如gcc 和fortran编译器。打包

       在编译R-4.4.0之前，语言修r语言修确保libicu和libiconv两个库需要从源码编译安装，改源改代因为Ubuntu 的码后码libicu .1版本不足。安装过程中，打包我们还需要配置虚拟屏幕xvfb和xvnc服务，语言修r语言修以便在编译时支持图形界面。改源改代你需要创建rc.local服务，码后码设置DISPLAY环境变量，同时配置xvfb开机启动。

       下载R-4.4.0源码后，设置LD_LIBRARY_PATH指向从源码编译的库，并配置DISPLAY，开始编译。编译过程会生成config.log，用于检查配置是否正常。安装完成后，确认R版本的功能正确，如X、ICU和iconv支持。

       此外，还需要更新系统环境，为R软件包指定C++和C++的编译器，并为R进程设置X window屏幕。RStudio Server和Shiny Server的安装和配置分别涉及用户组设置、服务器端口、图形选项和自启动服务。RStudio Server的用户登录和权限管理也很重要。

       安装Shiny Server时，要确保R包的正确路径，允许用户自行发布应用程序。视频读取播放源码在Ubuntu 上添加中文支持是必不可少的，包括安装中文字库、字体和配置R语言环境以支持中文。

       最后，我们探讨了R语言的深度学习环境，包括使用Tensorflow+Keras调用Python后端和原生R torch。这包括了软件包安装、Python路径设置、GPU环境的配置，以及在RStudio中运行Python和R torch示例，展示了如何在GPU上优化性能。

       总的来说，这篇文章详细介绍了在Ubuntu 环境中定制安装R语言环境，包括R、RStudio Server、Shiny Server的配置，以及深度学习环境的搭建，为用户提供了一个完整且实用的指南。

什么是R语言

       r语言一种计算机语言，偏向做数据分析，开源，有很强大的工具包，很多非常简洁高效的数据处理方法。R语言可以下载源代码进行使用，甚至已经编译的可执行文件也能直接下载使用。

       R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。

       R是基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现。语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。R的过检测驱动源码源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。

R语言不同版本的区别

       R语言作为一种自由软件，拥有丰富的功能和特性。作为一种可编程语言，R语言的语法简洁明了，易于学习。用户可以在R的官方网站及其镜像中下载到安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料等，这些资源完全免费且开放源代码。R语言不仅具备强大的统计分析能力，还支持多种数据可视化方式，能够轻松实现数据探索和图形绘制。其内置了许多常用模块和统计函数，使得用户无需额外安装即可实现基本的统计操作。

       与其他统计编程语言相比，R语言的一个显著特点是所有函数和数据集都保存在程序包中。这些程序包分为标准安装文件中的基本程序包和用户可根据需要自行安装的扩展程序包。随着新统计方法的不断出现，标准安装文件中的程序包也在不断更新。R语言的互动性极强，除了图形输出，输入输出都集中在同一个窗口，方便用户实时查看和修改输入内容。错误信息也会即时显示，便于用户快速定位问题并进行修正。

       R语言还拥有活跃的社区支持，用户可以通过加入R的帮助邮件列表，与全球一流的统计计算专家进行交流和讨论。每天都有大量的邮件资讯更新，涵盖了各种关于R语言的微擎查源码问题和解决方案，为用户提供宝贵的资源和支持。这些特性使得R语言成为统计学、数据分析等领域中非常受欢迎的选择。

       值得一提的是，R语言具有强大的社区贡献。用户可以将自己的研究成果和代码贡献给社区，进一步丰富了R语言的功能和应用范围。这种开放性和互动性不仅促进了R语言的发展，也为广大用户提供了更多的选择和便利。通过不断的学习和实践，用户可以充分利用R语言的各种优势，提高数据分析和统计建模的能力。

大数据分析R语言RStudio使用教程

       RStudio是用于R编程的开源工具，其功能丰富，帮助用户创建可读的分析，并将代码、图像、注释和图解整合在一起。在本大数据分析R语言RStudio使用教程中，我们将聚焦于RStudio Desktop的一些最佳功能，以及一些快速提升您成为高级用户所需的技巧、快捷方式和实用资源。

       为了提高工作效率，掌握在RStudio窗格之间快速导航的快捷方式至关重要。只需使用以下快捷键：Control/Ctrl + 1：打开源代码编辑器(您的脚本)；Control/Ctrl + 2：打开安慰；Control/Ctrl + 3：打开历史记录；Control/Ctrl + 4：打开文件管理；Control/Ctrl + 5：打开情节；Control/Ctrl + 6：打开笔记本；Control/Ctrl + 7：打开打包；Control/Ctrl + 8：打开环境；Control/Ctrl + 9：打开查看器。若希望在当前使用的R脚本、笔记本或R Markdown文件中最大化视图，可使用Control/Ctrl + Shift + 1。要恢复标准的四窗格视图，请输入Control/Ctrl + Shift + 0。

       了解RStudio键盘快捷键对于编程效率的提升极为重要。通过访问Tools > Keyboard Shortcuts Help菜单或使用快捷键Option + Shift + K在Mac上或Alt + Shift + K在Linux和Windows上，您可以访问RStudio的键盘快捷键列表。以下是一些我们常用的快捷键：Mac或Linux和Windows上输入Option + -、Alt + -用于快速插入<-赋值运算符；Mac或Linux和Windows上输入Command + Shift + M用于插入管道运算符%&gt%；Mac或Linux和Windows上输入Command + Enter用于运行当前代码行；Mac或Linux和Windows上输入Command + A + Enter用于运行所有代码行；Mac或Linux和Windows上输入Command + Shift + F用于重新启动当前的R会话；Mac或Linux和Windows上输入Command + Shift + C用于在行上添加注释或取消注释。

       通过代码完成功能，您可以在开始输入后，棋弈圈源码RStudio会弹出一个包含匹配函数、对象和代码片段名称的建议窗口，通过向上或向下箭头切换并在输入Return/Enter键进行选择。此外，模糊匹配功能允许您通过输入匹配项的唯一字母缩小搜索范围，即使不输入所有字母也能实现匹配。具体操作如下：首先，通过部分函数名称键入选择函数，使用箭头进行选择；接着，输入instd仅进一步缩小选择范围。

       RStudio提供了一种快速查找文件和功能的方法，只需输入Control/ctrl + .即可打开Go to File/Function窗口，并使用模糊匹配技能来缩小选择范围。

       在自定义外观方面，RStudio提供了丰富的选项供您根据个人喜好进行个性化设置。通过Preferences > Appearance导航，浏览许多可用选项。RStudio的一个不错功能是可快速单击Editor theme窗口以预览每个主题。

       在RStudio中轻松链接到文档是关键。在Help右下方窗口的标签下，您会找到指向R函数和R软件包在线文档的便捷链接。例如，使用搜索栏搜索install.packages功能可返回官方文档。同样，您还可以在Help选项卡中访问文档，只需在软件包或函数前添加?，例如?install.packages，然后在控制台中运行命令。无论使用哪种方法，RStudio都会在您键入时自动填充匹配的函数名称。

       预览并保存绘图是RStudio的另一个优势。在RStudio会话期间生成的图将显示在Plots右下方窗口的选项卡下，您可在此窗口中放大和缩小检查图。如需保存绘图，可将其另存为PDF或图像文件。

       RStudio简化了导入和预览数据集的过程。在Environment右上方窗口的选项卡下，您可以导入数据集并支持多种格式。您甚至可以在加载数据集之前对其进行预览。加载数据集后，可使用View()命令或单击数据集名称来查看它。

       一键查看命令历史记录是RStudio的实用功能。使用快捷键Command + Enter在Mac或Control + Enter在Linux和Windows上即可实现。另外，您可以访问History选项卡在右上窗口中查看整个命令历史记录。

       为了保持良好的内务管理，确保每次打开RStudio时从一个空会话开始。避免将工作区保存，以防不可预见的挑战。通过打开Preferences > General并取消选择.RData在启动时还原到工作区的选项来实现这一目标。确保永远不要保存工作空间，如下所示。

       组织项目工作对于多个分析尤为重要。RStudio提供了强大的项目功能，可让您将所有重要工作放在一个地方，包括代码脚本、绘图、图形、结果和数据集。通过File选项卡导航，选择创建新项目New Project...。您可以选择在新目录或现有目录中创建新项目。如果您使用的是R软件包或Shiny Web应用程序，RStudio提供专用的项目类型。

       如果需要与同事共享工作，RStudio项目非常有用。您可以将项目文件(.Rproj)与所有支持文件一起发送，使您的同事轻松重新创建工作环境并重现结果。若希望实现无缝协作，引入软件包管理流程是明智之举。RStudio提供了renv软件包，它简化了R包管理，现在与RStudio项目兼容。

       使用renv管理软件包版本将替代RStudio维护的Packrat软件包。要开始使用renv，请在RStudio中安装renv库。选择renv与所有新项目一起使用，或在现有项目中启用renv，通过Tools > Project Options > Environments并选中相应的框。

       除了在RStudio中管理软件包，您还可以将GitHub与RStudio集成，以维护项目和R脚本的版本控制。查阅相关文章以了解GitHub与RStudio的集成。

       RStudio提供了一个称为代码段的非常有用功能，用于插入通用代码块。我们推荐使用lib代码段，在调用library()函数加载R包时节省输入时间。另一个我们喜爱的fun片段是用于编写自定义函数的基本模板。您甚至可以添加自己的代码段，了解更多信息请查阅RStudio的代码片段文章。

       如果您想研究某个函数的源代码，请将光标移至所需的函数并输入F2（Mac上可能需要输入fn + F2）。此功能适用于您使用的任何R包中的任何功能。若已编写要转换为函数的代码块，请突出显示该代码块，然后使用control + option X（Mac上为Ctrl + Alt + X）或control + option V（Mac上为Ctrl + Alt + V）在Linux / Windows上输入，将代码自动转换为所需的功能结构。

       在某些情况下，您可能需要更改函数名称或函数中使用的变量。使用查找和替换可能令人不安，但RStudio提供了在范围内重命名的功能，仅限于感兴趣的变量或功能，防止意外替换代码脚本中其他位置的同名变量。通过选择要更改的函数或变量，然后使用control + shift + option + M（Mac）或Ctrl + Shift + Alt + M（Linux / Windows）进行操作。

       RStudio支持多光标操作。按住option键（Mac）或Alt键（Linux / Windows）单击并拖动鼠标以实现多光标。

       RStudio还支持Python编码。在RStudio中启动并运行Python的过程包括安装基本版本的Python、pip和virtualenv，创建Python环境，激活环境，安装所需的Python软件包，安装并配置R Reticulate软件包以使用Python等步骤。使用提供的代码可快速在RStudio中运行Python。

       在RStudio中使用DBI包查询SQL非常容易。从生成内存中的SQL数据库开始，使用标准SQL查询从数据库中选择特定数据。查询结果可保存为数据框，并用于后续分析或生成图表。

       RStudio现在提供了一个名为RStudio Desktop的基于云的版本，即RStudio Cloud。它允许您在无需安装软件的情况下在Web浏览器中进行编码，工作被组织为类似于桌面版本的项目，并允许您指定用于每个项目的R版本。RStudio Cloud还能轻松、安全地与同事共享项目，并确保每次访问项目时都能完全再现工作环境。RStudio Cloud的布局与RStudio Desktop非常相似。

       总结，RStudio是一个功能丰富的工具，为R编程提供了强大的支持。通过掌握上述技巧和功能，您将能够更高效地进行数据分析、编写代码、管理项目、查询数据库以及与他人协作。RStudio Cloud扩展了这一能力，使您能够在云端进行编码，无需安装任何软件，只需一个Web浏览器即可。借助RStudio，您可以充分利用R语言的强大功能，进行高效且专业的数据分析工作。

《R语言实战》学习笔记---Chapter1.4 R包的安装、载入和使用

       包在R语言中是用于组织和管理代码的集合。它们提供了实现特定任务的函数和数据集。包的安装是使用install.packages()函数完成的，其中无参数调用将显示CRAN镜像站点列表，而指定包名作为参数则可下载并安装特定的包，如"pkgname"，只需安装一次。已安装的包可通过update.packages()更新，而installed.packages()用于查看已安装的包信息。使用library(pkgname)或require(pkgname)语句来加载已安装的包。

       对于需要进行生物信息学分析的用户，Bioconductor仓库提供了大量相关包，可通过搜索在该网站上直接获取。要访问这个仓库，首先需要安装BiocManager包，通过install.packages("BiocManager")实现。然后，可以使用BiocManager::install("org.Hs.eg.db")命令安装特定的包，用于生物信息学中的ID转换等任务。查看包的帮助文档通常使用BiocManager库中的命令，例如vignette("DESeq2")。

       对于在GitHub站点上发布的包，R提供了一个名为devtools的包，可通过install.packages("devtools")进行安装。安装过程中可能需要解决依赖问题，这可能包括安装Rtools，用于编译某些源码包。完成devtools的安装后，就可以使用它来安装GitHub上的包，例如velocyto.R，用于RNA速率分析。实现包的下载和安装涉及多个步骤，可能需要多次尝试才能成功。

Linux系统下卸载R语言的方法linux卸载r语言

       随着科技迅猛发展，R 语言在数据分析、计算机科学及统计学领域应用越来越广泛。Linux系统下安装好R语言之后，用户也可能在某种情况下需要卸载它。今天，小编就教大家如何在Linux系统下卸载R语言。

       首先，用户需要确定R语言是如何安装的。一般有两种方法，一种是采用yum或apt的软件包管理器安装的，另一种是直接从源代码编译安装的；R语言的安装以及卸载很大程度上是因这两个方法而定。

       如果你之前是以第一种方式安装的，卸载的步骤就会更简单，用到的命令为：`yum remove R`或`apt-get remove R`。接着，输入root用户的密码，即可成功卸载R。

       如果你是从源代码编译安装的，将其完全卸载也不是很复杂，首先，我们需要先移除安装目录下的所有文件：

       `rm -r R- /usr/local/R-`其中R-是R语言的安装目录，一般在/usr/local 下；其次，还要把bash环境变量中安装路径也移除掉：

       `vi /etc/profile`,然后找到安装路径，将其删除保存即可，最后，运行命令 `source profile`，R语言的环境变量就被删除了。

       至此，Linux系统下卸载R语言的方法就介绍完了，如果你安装的是yum或apt本身提供的R语言，卸载非常简单，直接输入删除命令即可，如果从源代码安装了，就需要从bash环境变量和安装路径中移除R语言的安装痕迹才能彻底卸载。希望本文的介绍对大家有帮助。