2022 最新 R 语言 与 RStudio 安装配置教程_r studio-程序员宅基地
技术标签： RStudio 安装配置 1024程序员节 R 语言 装库、报错、异常解决等 教程
一、R 安装
R 软件是一个自由、开源软件平台，具有统计分析、可视化和科学计算的强大功能。
R 语言官网：https://cran.r-project.org/，进入 R 语言官网，Downloade R for Windows。
可以看到，下载下来，目前最新版本为 R-4.2.1。
自定义目录安装一下，很简单的，现在 R 已经安装好啦！
二、RStudio 安装
接下来安装 RStudio，点击最上面右上方的 DOWNLOAD 进入，选择 Free 版就行，点击进入，然后点击蓝色按钮开始下载
安装好点击完成即可。打开进入 RStudio，使用 RStudio 窗口永久更改工作目录（也就是以后保存代码 project 的地方）：
设置国内镜像，这样以后安装 libraries 速度才快。Tools>global options>packages，Change 到前面有 China 的节点，优先选择离你近的。Ok -> apply 就行，一般 RStudio 会提示你软件会重启，确认后回来检查下发现镜像节点改过来了。
第一次进 RStudio 我们看不到编辑命令的窗口，这时菜单栏 View>Panes>Show all panels 点击一下就行，你会发现多出来我们想要的左上角了，是一个编辑脚本的窗口。
三、Rtools 配置
后续在使用 R 安装一些 R 包时系统经常会提示，“没有安装 Rtools”，严重的甚至直接不能安装使用我们想要的 R 包。我们可以理解为 R 包所需要的一些依赖，那么 Rtools 就包括了一系列的依赖。Windows 系统下基本都是需要安装这个 Rtools 的，那我们就一次安装到位吧！还是之前那个下载 R 语言的网址，只是这次选择下载 Rtools。
安装 Rtools，如下所示：
安装完成后点击 Finish。接下来与 RStudio 绑定，打开 RStudio，复制下面代码，在命令窗口粘贴（左下角）呢，就直接 Enter 就执行了，完成之后，重启一下 Rstudio。
writeLines('PATH="${RTOOLS40_HOME}\\usr\\bin;${PATH}"', con = "~/.Renviron")
这行代码其实就是创建一 个 Renviron 文件，指明 Rtools 的路径。接着和前一步一样，在 RStudio，复制下面代码，按 Enter：
Sys.which("make")
我们发现已经绑定到 Rtools 的目录了。然后就是我们使用 install.packages() 函数安装包，一个是安装包的目录，按照上述步骤，我们不用改动。用 .libPaths() 回车可以看到你 library 的路径。
四、其他配置
另一个就是安装一开始会先下载包，其实这些临时文件默认是存储在 C 盘的某个路径下，C 盘不大的话，我建议改动下这个地方。具体方法就是先建立临时文件存储的路径 D:/R/downloaded_packages/，装几个包试试：
install.packages("jsonlite", type = "source", destdir = 'D:/R/downloaded_packages/')
install.packages("ggplot2", type = "source", destdir = 'D:/R/downloaded_packages/')
install.packages("dplyr", type = "source", destdir = 'D:/R/downloaded_packages/')
临时文件存储也 ok，至此，R 语言 与 RStudio 安装配置就都搞定了。
Jupyter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果.
安装 jupyter notebook 有两种方式，一是命令行安装，而是通过安装 Anaconda 直接安装，后者方便，可以从 Anaconda Navigator 直接进入 jupyter notebook。Jupyter notebook 中使用 R 语言需打开 R，安装 R 包 “IRkernel”。
install.packages('IRkernel', type = "source", destdir = 'D:/R/downloaded_packages/')
然后在 R 的命令行执行以下代码激活：
IRkernel::installspec()
重新打开 jupyter notebook 就可以看到 R 的 kernel 选项 ，创建 R jupyter notebook 进去可执行 R 代码！
参考了：
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