R软件如何安装_光环大数据培训

开源分布式网络软件 Open/R _光环大数据培训Open/R是这个知名社交网站和Terragraph无线互联网项目的一个核心部分。

位于北卡罗来纳州弗里斯特城的Facebook数据中心现在无论你怎么看待Facebook，很难不敬畏它的技术。

五年前，情况却远非如此：由于当时系统运行起来踉踉跄跄，时常出现暂时的停顿，大多数用户碰到停运几乎是家常便饭。

今非昔比。

近几年我发现这个网站带来的问题就是，它浪费了我的太多时间。

考虑到正常显示Facebook页面所必不可少的繁重工作，这是令人印象深刻的成就。

而且页面打开的速度还很快。

据数字营销公司Zephoria声称，Facebook 占到全美页面浏览量（PV）的五分之一，每分钟发布510000条留言。

这涉及大量的计算。

它是如何做到的呢？一方面就是借助使用该公司内部开发的一种用途广泛的路由平台：Open/R。

今天这个社交网络开源Open/R，设计需要像Facebook那样高速路由的应用程序的任何人都可以随意使用。

它使用“宽松”的麻省理工学院（MIT）许可证来发布，因而它既可以用于开源项目，又可以用于专有项目。

此举并不罕见。

该公司已开源了大批的软件，如果你希望的话，简直可以用它们来开办一家自己的Facebook山寨公司。

这个山寨公司甚至可以在同样的硬件上运行、在类似设计的数据中心中运行，那是由于这些知识产权中大部分也已通过开放计算项目（Open Compute Project）开源。

Open/R平台已经在众多使用场合下得到了证明自身的价值。

实际上，它最初不是为了在Facebook本地使用而设计的，而是为Terragraph项目而设计的，这个多节点无线系统旨在把高速互联网引入到密集的城市地区。

Terragraph最初计划落实于加州圣何塞，该市最近进入了测试阶段。

圣何塞市主管民间创新的副经理基普•哈克尼斯（Kip Harkness）告诉IT外媒TechTarget的物联网议程（IoTAgenda）栏目：“我们刚完成了把50个设备装到整个城市核心地区的电线杆和交通信号灯上的工作，目前我们正在进行工程测试，以测试网络及其处理流量的能力。

⼿把⼿教你进⾏R语⾔的安装及安装过程中相关问题解决⽅案这篇⽂章旨在为R语⾔的新⼿铺砖引路，⾏⽂相对基础，希望对在R语⾔安装上有问题的⼩伙伴提供帮助和指引。

⼀、什么是 R 语⾔R 编程语⾔被⼴泛应⽤在统计科学和商业领域。

在各种编程语⾔排名中 R 语⾔的排名都很靠前。

它是⼀款集成了数据操作、统计，以及可视化功能的优秀开源软件。

免费，开源是 R 重要的特点。

⼆、什么是 RStudioRStudio 是⽤亍 R 编程的⼀种集成开发环境（integrated development environment，IDE）。

RStudio 每年会更新多次。

当有新版本时，RStudio 会进⾏通知。

定期更新后，就可以使⽤其最新、最强⼤的功能。

那么 R 语⾔和 RStudio 该如何下载和安装呢？三、 R 语⾔的下载不安装1、下载安装包登陆百度⽹盘，打开R安装包这个⽂件夹，选择适合你系统的安装包进⾏安装,这⾥可以选择Windows和Mac这两种操作系统进⾏安装。

R语⾔安装包可以站内私信我。

2、安装 R像其他软件⼀样按照提⽰进⾏正常安装即可。

相对window平台来说，在mac上安装更为简单和⽅便。

R软件下载结束之后，直接打开，按照mac软件的安装⽅式进⾏安装即可。

具体介绍Windows安装⽅法，1、选择中⽂简体语⾔2、使⽤默认的安装路径，把R保存到其他的路径中也是可以的。

3、安装组件这⾥，根据⾃⾝电脑操作系统的位数选择。

32位系统选32-bit⽤户安装这个选项，64位系统选64-bit⽤户安装这个选项。

4、启劢选项，接受默认选项。

5、选择附加任务这个选项中，可以丌创建桌⾯快捷⽅式、丌创建快速启劢栏快捷⽅式。

我们的课程都是在 RStudio 上操作，丌在 R 上操作。

如果⼤家想看 R 的具体界⾯，然后体验⼀下 R 的操作环境，也可以创建快捷⽅式。

是否创建快捷⽅式对安装影响丌⼤。

如果创建了快捷⽅式可以安装完成后，点击查看 R 的界⾯。

教你用R实现第一个机器学习项目_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金你是否想要用R做机器学习，但又苦恼于怎么开始做？在这篇文章里你将会用R完成你的第一个机器学习项目。

在这个逐步教程里，你需要做：1 下载和安装R并且获取用做机器学习非常有用的R包。

2 导入一个数据集并且用统计分析和数据可视化来理解它的结构。

3 创建5个机器学习模型，选择最好和建立精度是可靠的置信。

如果你是一个机器学习新手，而且还在找一个你最终会选择的方案来学习机器学习的话，这个教程就是针对你设计的。

让我们现在开始吧。

怎样用R开始你的机器学习？学习机器学习最好的方法就是设计并实现一系列小项目。

初学R的时候你可能回觉得这有点可怕R在编写脚本时所提供的语法结构是比较奇怪的。

这里有几百个R包和几千个函数让你选择，给每个任务提供了多种解决方法，所以这会让你感到有点吃不消。

所以说，在R上开始机器学习最好的方法就是要完成一个项目。

1 这需要你安装并开始学习使用R（至少会一点点）。

2 它能给你更开阔的视角来理解如何一步步进行机器学习。

3 它会给你自信，来源于你完成一个小项目的成就感。

入门的人需要完成一个端对端的项目光看书或课程会让你觉得很吃不消，它们给你提供的是一系列的解决方法和代码段，但是，你永远都不知道怎样把他们综合起来使用。

当你要把机器学习运用到你的数据集的时候，其实你就是在做一个项目。

一个机器学习项目可能不是线性的，但是，有些有用的方法你可以按顺序的遵循：1定义问题2 准备好数据3 评估算法4 改良结果5 展示最终结果如果你想要了解更多关于机器学习的步骤，你可以查阅这一清单，这一清单对这个过程讲的更详细。

与一个新的平台或工具达成协议的最好方法就是完成端对端的机器学习项目，并按照之前给的步骤执行。

也就是说，从载入数据开始，然后汇总你的数据，接下来评估你的算法，同时改良你的结果，并在最后作适当的展示。

如果你是这么做的话，你就会在你处理完数据以后，有了一个模板来对新的数据集进行研究。

R包应用之爬虫类_光环大数据培训机构R语言做爬虫一般用rvest，当然也可以用以前的Xpath，RCurl等包爬取网页的一些数据。

下面将通过一些应用介绍下R爬虫。

下面将爬取前程无忧的数据分析师职位情况安装所需的包Install.packages(c(&lsquo;RCurl&rsquo;,&rsquo;XML&rsquo;,&rsquo;s tringr&rsquo;))载入所需的包（正经的一般用library(RCurl)这种方式，当然也可以require（）载入）require(RCurl)require(XML)require(stringr)设置数据框类型的全局变量datas <- data.frame()dataT <- data.frame()# url存在明显规律，（前面部分+页码数字+后面部分）以下使用for循环爬取70页网页数据for(i in 1:70) {# paste,或者paste0函数把前面部分+页码数字+后面部分粘贴起来，形成完整的urlurl = paste('/jobsearch/search_result.php?fromJs=1&j obarea=000000%2C00&district=000000&funtype=0000&industrytype=00&issue date=9&providesalary=99&keyword=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90% E5%B8%88&keywordtype=2&curr_page=',i,'&lang=c&stype=1&postchannel=000 0&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&lonla t=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&list_type=0&fromType=14&dibiaoid=0&conf irmdate=9',sep = '' )# 连接url看是否报错，出错弹出错误提示possibleError <- tryCatch(webtxt <- readLines(url, encoding = "gbk"),error =function(e) e)# 当不出错时运行程序if(!inherits(possibleError,'error')){#编码方式设置为gbkwebtxt <- readLines(url,encoding="gbk")# htmlParse（）XML包，文本转成网页排版格式jobweb <- htmlParse(webtxt,encoding = 'gbk',useInternalNodes = TRUE)jobroot <- xmlRoot(jobweb)# xpath SApply，可以理解为xpath + sapply，使用爬虫典型的xpath，并且sapply返回值为列表# xmlAttrs，xmlValue分别是提取框内,提取框外字符串。

R软件安装转自：/doc/7a13604309.html,/home.php?mod=s pace&uid=255662&do=blog& id=247614在windows中创建R程序包简明指南已有 1851 次阅读2009-8-5 16:18|个人分类:科研笔记|系统分类:科研笔记|关键词:R语言，程序包，windows在windows中创建R程序包简明指南R软件中CRAN镜像迄今已经收藏了2300多个程序包，几乎涉及了统计编程的所有领域，每个程序包既有源代码,又有编译好的Windows或者MacOS平台下的程序。

在编写R函数较多时，最好将其制作成程序包，便于管理和使用。

如果愿意，还可以将R程序包提交到CRAN，与世界各地的用户分享成果。

在Windows环境下如何编写R程序包？也就是生成供linux环境编译运行的tar.gz文件，也生成供windows下使用的.zip文件？这一过程并不复杂，但要下载一些工具软件，按照相应的步骤填写相应的“表格”，继而在控制台中输入一些指令。

如果你是R的用户，相信这些不应该陌生了。

在Windows下编写R程序包通常包括以下几步：（1）工具软件Rtools的安装和备选软件的安装。

（2）r脚本的准备，也就是用来生成程序包的函数脚本。

（3）利用R中自带的package.skeleton()函数，生成制作包所需要的Description 文件和帮助文件.rd 。

（4）按要求填写生成的Description 文件和帮助文件.rd（5）在windows cmd的命令行中输入相应的命令，生成zip文件或者.tar.gz,并进行相应的检查。

下面我们来创建最简单的一个R程序包，其中只包含一个函数。

一工具软件安装和配置制作r包的工具软件包括Rtools，HTML编译器(R2.10后不需要HTML编译器)，MikTeX 或Ctex (如果不想获得pdf手册，则不需要安装)1 工具软件安装（1）Rtools（制作R包的主要工具）Rtools是在windows下制作R包的一系列工具，其中包括1） CYGWIN 在Windows下模拟UNIX环境2） MinGW编译器，可用来编译C和Fortran语言。

光环大数据开发培训课程表_光环大数据培训光环大数据开发培训课程表。

光环大数据了解到，大数据已经成为企业或机构的无形资产，将成为企业参与市场竞争的新武器，在移动互联网和大数据时代，每一个企业日常运营中所产生的大数据都将成为企业最为重要的无形资产。

光环大数据开发培训课程表光环大数据开发培训课程表如下：光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段：第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。

完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。

第二阶段:JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript 核心语法完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。

第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏贪吃蛇。

第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie光环大数据开发培训课程表学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。

完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。

完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。

第六阶段：Spark生态体系学习内容：Scala函数、SparkSQL、机器学习学习目标：熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。

R是什么_光环大数据培训机构1. R初窥从CRAN（The Comprehensive R Archive Network）—mirrors.html中选择一个镜像，然后下载合适的安装包（R支持Linux、Mac OS X和Windows）。

安装并运行R后，可以看到R的控制台（我的操作系统是Mac OS）：在R的控制台输入如下命令：> install.packages('quantmod') # 安装quantmod包> require(quantmod) #引用quantmod包> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #从雅虎财经获取google的股票数据> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #显示K线图 > addMACD() #增加MACD图就能够看到下图的效果了：最后，退出R：> q()#Terminate an R Session2. R是什么是不是很神奇？反正当时我完全被Hold住了。

那么R到底是什么？或者说，R到底是做什么用的？从不同的角度出发，对R会有不同的描述。

从使用角度，R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件，在GNU协议General Public Licence4下免费发行。

从编程角度，R语言是面向对象的统计编程语言，是由AT&T贝尔实验室所创的S语言发展出的一种方言。

从计算角度，R 是一种为统计计算和图形显示而设计的语言及环境。

从开发角度，R 是一组开源的数据操作，计算和图形显示工具的整合包有各种方式可以进行编程调用。

从架构角度，R 是为统计计算和图形展示而设计的一个系统。

01. R语言的安装与使用R是统计分析软件，在数据分析、数据挖掘领域有优势；与SAS 比最大的好处就是免费，其次是有各种现成的程序包可用，再次是具有极好的制图功能（数据可视化）。

一、下载安装到R语言官网或镜像站：https:///https:///CRAN/下载最新版R-3.3.1安装即可，安装时可选择32位或64位版本。

建议再接着安装相应版本的R语言集成开发环境Rstudio，地址：https:///products/rstudio/download/升级R：在其它目录安装R，再将旧版本保留的library目录下的文件（程序包packages）拷贝到新版本library目录下，然后update.packages()二、操作界面图1R-3.3.1操作界面类似Matlab的命令窗口，输入命令，按回车得到运行结果。

【程序包】菜单可以实现载入程序包、设定CRAN镜像、安装及更新程序包等功能。

图2 RStudio操作界面代码编辑窗口：新建或打开脚本可调出，用来编写代码，打开R 脚本，单击Run运行代码；命令控制台：代码运行后，控制台会显示相应的代码或返回结果，同R操作界面的命令窗口；工作空间和历史窗口：类似Matlab相应窗口；文件、画图、程序包、帮助等窗口。

三、如何安装程序包？1. 查看已安装的程序包(.packages())注：程序包默认安装在…\R\R-3.3.1\library目录。

2. 加载程序包library(RMySQL)若没有安装该包，则会提示错误：Error in library(RMySQL) : 不存在叫…RMySQL‟这个名字的程辑包查看加载的程序包.packages(all.available=TRUE)注：这些程序包是自动加载的。

解除加载程序包：detach(package:RMySQL)3. 安装程序包（1）使用R语言操作界面方法1：菜单操作：【程序包】——【安装程序包】，选择镜像“China(Beijing 4) [https]”，【确定】，在“Packages”窗口，选中要安装的程序包，点【确定】安装即可。

一小时向非程序员介绍 R 编程语言_光环大数据培训(1)下载R和RStudio我对RStudio的印象不错，对于初学者来说，它既方便又很有帮助，对专业人士也很有用。

尤其对于初学者：鼠标指向-点击式(point-and-click)的选项非常棒，工作区面板对于建立起对R环境的概念也非常有用。

我甚至都不用再花精力向我妹妹介绍R默认的集成开发环境——我马上就让她下载了RStudio，不过你仍然需要下载普通版的R。

下载之后，我意识到网站真应该在设计上进行大修整，因为：(a)它不够漂亮（b)如果你不知道什么是“CRAN镜像”，下载R将是一件容易把人搞糊涂的事。

(2)控制台和脚本准备好之后，我们做的第一件事就是在控制台中键入如下两行代码：123> x =7> x +9[1] 16这并非纯粹的“Hello World”，但它阐明了一些概念，比如”赋值”、”变量”和”求值”[注2]。

接着，我让妹妹在一个R脚本文件中保存了上面那两行代码(我认为，在初学者开始使用一门语言时就教会他们如何正确地把代码保存在脚本文件中是非常重要的)。

然后，我教她怎么用Cmd-Enter组合键(译者注：这是Mac OS的键位。

在PC中，对应的组合键是Ctrl+Enter)在控制台中执行代码。

在解释这些内容的过程中，我意识到”控制台”和”脚本”这类术语比较晦涩，所以我尽可能给出它们的明确的定义。

我也不得不小心地使用那些含义确切的词而非”REPL”或”prompt”这类词汇(3)注释1# 注释特别重要，所以我们学习了它(4)图形脚本、注释和控制台可能有点儿枯燥，所以到了这一步，该是从图形中寻找点儿乐趣的时候了！这是我们绘制的一张图：12x =rnorm(1000, mean =100, sd =3)hist(x)教我妹妹理解这段代码涉及解释什么是函数(因为rnorm和hist都是函数)、什么是函数的实参，以及为什么你可以通过名字引用实参却不一定非得这样做。

r软件安装教程R软件是一种用于统计分析和数据可视化的强大工具。

以下是R软件的安装教程，帮助您快速轻松地安装R软件。

第一步：下载R软件包。

首先，您需要在R官方网站上下载R软件包。

打开您的浏览器，输入“R官方网站”搜索关键词，在搜索结果中找到R官方网站。

点击进入官方网站后，找到下载页面。

在下载页面中，您会看到几个R软件的版本供您选择。

根据您的操作系统选择合适的版本，比如Windows、Mac或Linux。

点击相应的下载链接即可。

第二步：安装R软件。

下载完成后，找到您下载的R软件包文件，双击打开。

接着，会弹出一个安装向导程序，按照向导提示一步步进行安装。

根据您的操作系统，安装过程可能会有所不同。

对于Windows用户，会出现一个安装向导窗口，您只需点击“下一步”、“同意”、“安装”等按钮，直到安装程序完成。

对于Mac用户，会打开一个安装窗口，您只需将R图标拖放到“应用程序”文件夹中即可完成安装。

第三步：运行R软件。

安装完成后，在您的电脑中找到R软件图标，双击打开。

或者，您也可以在启动菜单或应用程序文件夹中找到R软件，并点击打开。

在打开R软件后，您会看到一个类似于文本编辑器的界面，这就是R的图形用户界面（GUI）。

您可以在这里输入和运行R代码。

第四步：安装RStudio（可选）。

RStudio是一个流行的集成开发环境（IDE），它提供了更友好的用户界面和更多的功能。

虽然RStudio是可选的，但它在使用R软件时能够提供更好的体验。

要安装RStudio，您可以再次打开浏览器，在搜索引擎中搜索“RStudio下载”，并进入RStudio官方网站。

从下载页面中下载适合您操作系统的版本。

下载完成后，双击打开RStudio安装文件，按照向导安装RStudio。

完成后，您可以在启动菜单或应用程序文件夹中找到RStudio图标。

第五步：运行RStudio。

打开RStudio后，您会看到一个更友好和功能丰富的界面。

您可以在“Console”（控制台）窗口中输入和运行R代码，在“Script”（脚本）窗口中编写和保存R代码，在“Environment”（环境）窗口中查看和管理数据对象，在“Plot”（图形）窗口中显示数据可视化结果。

R语⾔⼊门之安装R和Rstuido软件安装R和Rstuido软件R语⾔是⽤于统计分析，图形表⽰和报告的编程语⾔和软件环境；Rstudio是编辑、运⾏R语⾔的最为理想的⼯具之⼀。

1、官⽹下载R安装包接下来单击【Download R for Windows】——>【base】——>【Download R 3.3.1 for Windows】，即可下载相应安装包。

单击base，进⼊下⾯页⾯，点击【Download R 3.5.1 for Windows】2、安装R下载完R安装包（我下的按转包名称为：“R-3.3.1-win.exe”），之后双击开始安装，跟⼀般的软件安装⼀样，根据需要进⾏相关安装设置并不断点击下⼀步即可。

step1、选择安装位置可改成⾃⼰的安装路径。

step2、安装组件注意：根据⾃⾝电脑操作系统的位数选择，但64位系统可全选，因为64位向下兼容32位系统。

R既有32位版本也有64位版本。

那么我们该选择使⽤哪个版本呢？答：除了32位操作系统不能安装64位版本以外，在⼤多数情况下，你可以任意选择。

两个版本都使⽤32位整数，也就意味着他们在数值计算时具有相同的数值精度。

两者的主要区别在于内存管理⽅⾯。

64位的R使⽤了64位的指针，⽽32位的R使⽤的则是32位指针。

这意味着64位的R可以使⽤和搜索更⼤的内存空间。

从经验来看，32位版本的R要⽐64位版本的R更快，虽然并不总是如此。

但从另⼀⾓度来看，64位版本的R在处理更⼤型的⽂件和数据集时所⾯临的内存管理问题更少。

两个版本允许的最⼤向量长度都是20亿左右。

推荐：如果你的操作系统不⽀持64位程序，或者你的计算机内存⼩于4GB，那么应该选择32位版本的R。

如果操作系统⽀持64位版本的R，那么适⽤于windows系统和Mac系统的R安装程序会⾃动安装两个版本的R。

step3、启动选项step4、正在安装step5、安装完成，并⽣成桌⾯快捷⽅式下⾯是桌⾯快捷⽅式，分为32位和64位：i386为32位的，x64为64位的。

R语言包的安装载入及使用方法R语言是一种广泛使用的统计分析工具和编程语言，它提供了许多功能强大的包来进行数据处理、统计分析、可视化等工作。

本文将介绍如何安装、加载和使用R语言包。

一、安装R语言包例如，要安装包`dplyr`，可以执行以下代码：```Rinstall.packages("dplyr")```当然，也可以同时安装多个包，只需将包的名称用逗号隔开即可：```Rinstall.packages(c("dplyr", "ggplot2"))```在安装包时，通常会提示选择一个CRAN镜像站点，可以选择离自己地理位置最近的一个站点，或者根据网络速度选择一个较快的站点。

二、加载R语言包一般来说，包在安装后并没有自动加载到R的环境中，需要使用`library(`函数来手动加载包。

该函数的参数是要加载的包的名称（或多个包的名称）。

例如，要加载包`dplyr`，可以执行以下代码：library(dplyr)```同样，可以同时加载多个包，只需将包的名称用逗号隔开即可：```Rlibrary(dplyr, ggplot2)```三、使用R语言包加载完R语言包后，就可以使用其中的函数和数据了。

一般来说，包会提供一些函数和数据集，可以使用`?`符号来查看包的帮助文档和使用示例。

例如，要查看包`dplyr`的帮助文档，可以执行以下代码：```Rdplyr```帮助文档会显示包的详细介绍、函数列表和使用示例等内容。

可以根据需要查看和学习。

此外，还可以通过`data(`函数来查看包中包含的数据集。

该函数的参数是数据集的名称。

例如，要查看包`dplyr`中包含的数据集`mpg`，可以执行以下代码：data(mpg)```执行后，数据集`mpg`就会被加载到全局环境中，可以直接使用。

在使用包的函数时，一般需要先使用包名加上函数名的方式进行调用。

例如，要使用`dplyr`包中的`filter(`函数来过滤数据，可以执行以下代码：```Rdplyr::filter(mpg, manufacturer == "audi")```上述代码会对数据集`mpg`进行过滤，只保留制造商为"Audi"的数据。

R软件下载安装和Tinn-r使用配置风脉（武汉）可再生能源技术有限责任公司 李思亮引言根据公司的业务特点，评估部门的数据分析处理统一采用R软件完成。

R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

它拥有专用的编程语言有更强的面向对象程序设计功能。

R的另一强项是绘图功能，制图可以达到印刷出版的要求，用作矩阵计算的分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MA TLAB。

1R软件的下载，安装登陆R官方主页（图1），/点击download R后，选择合适的CRAN 镜像（本文选择了/mirrors/CRAN/）。

图1 R官方主页图2 CRAN镜像根据所使用电脑的操作系统选择，选择合适于操作系统的R软件（图3），本文选择Windows。

图3 选择适用于不同的系统的R初次使用R软件选择下载base，注意对于64-bit系统可以使用32-bit的R软件，也可以使用64-bit的R软件。

图4 R的base部分和contrib部分下载R软件,按照安装提示安装好R，启动R后可以看到其用户交互界面（图5）。

图5 R软件的用户交互界面2R软件编辑器Tinn-R的安装、使用R软件本身为方便用户使用，自带的有脚本编辑器（图6）。

在编制复杂的代码时该编辑器的使用极为不便，因此，本部门统一建议使用Tinn-R作为R软件的编辑器。

如果觉得看着啰嗦，可以直接参看紫色部分。

图6 R软件自带的R脚本编辑器登陆/projects/tinn-r/下载到Tinn-R最新版本软件安装后，打开任意脚本文件（图7），里面的常用函数，命令和注释部分都是用了不同颜色表示，更方便用户对R脚本进行编辑。

图7 Tinn-R的操作界面随后需要将Tinn-R和R软件连接，使Tinn-R作为替代R自带编辑器。

选择Options菜单下的Application，确认R选项卡中的Rterm.exe和Rgui.exe的路径在已安装的R软件路径下（图8）。

图8 Application Options 中的选项确认无误后，首先进入控制面板，更改区域语言中的格式设置为“英语（美国）”，使R 启动为英文状态（图9）。

R语言教材小结_光环大数据培训一、去哪里找R语言相关的资料1.官方网站 /index.html （官方文献集中地）2.光环大数据论坛3.http://library.nu/ 这是网上电子书最多的地方，其中有一个R语言专门书柜（也就是一个shelves）4.国外著名的R语言群博 /二、R语言教程推荐（一）中文部分：R for beginners和R导论都有中文版，用其快速入门是相当不错的。

简明参考卡片，是居家旅行必备的东西。

统计学与R笔记，网络同好做的一个总结资料，相当的完整，不过不合适用来学习而应该作为参考查阅。

统计建模与R软件（推荐），薛毅老师的书相当精彩，中级统计和多元都有涉及，不仅对R的各种函数命令讲解清楚，而且用基本编程方法来解决统计问题，非常有利于学习。

多元统计分析及R语言建模，王斌会老师的书，是多元方面的R语言实现，略为简单，现在出了第二版，如何可能的话还是去读英文资料吧。

环境与生态统计-R语言的应用，美国杜克大学钱松老师的书，统计思想讲的很透彻，内容包括了初级中级高级三个层次内容，多重模型尤其出彩。

An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing，R官方站上的免费教程，钱松老师推荐为是最好的入门讲义。

Introductory Statistics with R，springer出版的佳作，入门推荐，整体简洁清晰，讲解常规方法比较细致一些，除经典统计内容外还涉及到了生存分析，logistic回归和非线性拟合的内容。

R in Action（入门最佳），由Quick-R站长所著，分为三个层次讲解的中级统计教程，排版精致，讲到很多较新的扩展包。

Linear Models with R，关于经典线性模型的教材，讲解有一定深度，需要有一定的概率统计基础。

Extending the Linear Model with R 线性模型的扩展，和上一本书是同一作者，公式较多，对广义线性模型、加性模型、非线性模型等讲解最为详细。

可视化篇 R可视化map图_光环大数据培训1环境配置下载对应系统及版本的R软件，下文环境为win64的R根据提示安装R即可，过程不会太复杂此次用到的包为REmap，路径我写好了，只需运行R，依次输入：Install.packages(“devtools”)此时会谈出一个界面，选择china即可，下载完成后，再输入：Library(devtools)Install_github(“Lchiffon/REmap”)，稍等片刻下载完成后，再输入：library(REmap)配置完成注意：1.如果安装devtools包过程提示没有digest包error，则再输入install.packages(“digest”)，再重复上述3过程2.REmap包简介REmap包是R与echart的对接，在R里调用echart的api直接作图，函数特征更加简单明了，绘图过程更方便快捷，但缺点是若要更加个性化绘图，需要手动修改REmap包源码，而该部分对于没有javascript/css/html基础的人比较晦涩难懂remapH函数：该函数主要用于绘制热力效果图，如在地图上绘制不同密度的热力效果remapC函数：该函数主要用于绘制分块区域热力，如在地图上显示不同省份热力效果remapB函数：该函数主要基于百度地图背景，可作迁徙，通勤效果图markLineControl，markPointControl，get_theme这三个函数主要用于控制在map图上打点，画线，以及主题的各种样式，如颜色，效果，粗细等。

3.Map图绘制—热力图remapH函数，函数各参数如下：remapH(data, maptype = 'china', theme =get_theme("Dark"), blurSize = 30, color = c('blue'), minAlpha = 0.05, opacity = 1, )data为要传入的数据，数据为三列，第一列为lon(经度)，第二列为lat(维度)，第三列为prob(密度/概率)maptype为要绘制的地图类型，可选有：”china”，”world”或中国各省份名字theme为绘制的地图主题类型，可由get_theme函数传入，get_theme在下面会详解blurSize为热力效果的泛化范围，可调整热力点中心的扩散程度color为热力的渐变颜色minAlpha为热力点的展示阈值，对应data中的prob列，作图时各点密度会对比minAlpha，以凸显不同密度所展示的不同热力分布opacity为透明度，调整热力图的透明度get_theme函数，函数各参数如下：get_theme(theme = "Dark", lineColor = "Random", backgroundColor = "#1b1b1b", titleColor = "#fff", borderColor = "rgba(100,149,237,1)", regionColor = "#1b1b1b", labelShow = T, pointShow = F, pointColor ="gold" )theme为主题，设置该参数后无需设置get_theme里其他参数，可选有”Dark”、”Sky”、”blue”和”none”四种，当设置get_theme其他参数时，需将该参数设置为”none”lineColoe为线条颜色，对应为map图里面迁徙线条的颜色backgroundColor为图片的背景色，支持16进制颜色输入，也支持rgb()函数和rgba()titleColor为标题的颜色，设置同上borderColor为地图中各省、市边界颜色labelShow为是否展示各省、市名字，设置为True时展示pointShow为是否展示各省会，城市所在点，设置为True时展示pointColor设置上述点的颜色热力图绘制：过程代码library(REmap)options(remap.js.web=T)data<-read.csv(file="C:/Users/yangcheng/Desktop/cityvaluetop10.csv",header=T)theme1 <- get_theme(theme = "none", lineColor ="white", backgroundColor = "white", titleColor = "#fff", borderColor = "blue", regionColor = "grey", labelShow = T, pointShow = F, pointColor ="gold" )remapH(data, maptype = 'china',theme = theme1, blurSize = 70, color = "red", minAlpha= 10, opacity = 1, )注意：options(remap.js.web=T)是将结果保存在工作目录下，避免R关掉后图片被删除，当前工作目录可通过getwd()函数得到，复制后粘贴到”我的电脑”地址栏回车可看到，结果为html网页格式。

不用砸电脑成功安装R包的方法戳“育种数据分析之放飞自我”关注我！R语言很好，安装R包很烦心，正式由于这种烦心，让我非常淡定的给出我认为的解决方案，当然没有什么是重装系统或者是把电脑砸掉买新电脑不能解决的。

如果不想砸电脑，看一下我的建议吧。

不用砸电脑成功安装R包的方法 #2021.9.13看一下ggplot2和tidyverse的作者Hadley是如何建议：-hadley」1. 重启软件，能解决50%的问题多年的技术支持经验告诉我，当别人抛出一个报错时，你抛出最高效的答案是：“重启软件试试！”2. 重启电脑，能解决70%的问题重启电脑是不二法门，有事没事我都重启电脑，这几乎成了我中途摸鱼必备的技能。

•编程没有思路，重启一下电脑试试。

•问题没有解决，重启一下电脑试试。

•早饭没吃有点饿，重启一下电脑试试。

3. 如果前面两步还没有解决问题，建议换电脑毕竟解决问题比较麻烦，但是解决提问题的人或者解决出问题的电脑就比较直接。

上面的三板斧是我技术支持的核心技能，遇到问题，我都是这样解决的。

正所谓解决的问题多了，我也就成为了R语言的资深用户，我的秘诀总结三句话：o重启软件o重启电脑o换电脑言归正传R包既然发布出来了，就一定能安装成功：•别人能安装成功，为什么你安装不成功？•你把错误归结于电脑怎么没有考虑到自身的原因？•你最近干坏事了吗？•你使用电脑前祷告了吗？•最后，你买电脑时开光了吗？你竟然不知道给电脑开光的事情？哪个程序员在使用新电脑时敢不开光呀？OK，真的言归正传哪个包错，就单独安装哪个包，比如xxx包错误，就单独安装：install.packages("xxx")如果还没有解决，试试把library中对应的包手动删除，再安装一遍，详见我写的博客：R包安装失败之粗暴解决方法如果还没有解决，试试官网上下载到本地，本地安装。

本地安装分两种：一种是源码安装R CMD INSTALL ***，一种是压缩包安装。

R Shiny Server 安装步骤记录_光环大数据培训机构前言其实RStudio公司自己构建了R Shiny Application运行的平台，用户可以通过RStudio上面的工具把自己编写调试好的Shiny Application上传到shinyapps.io上去（这里需要先注册和设置些东西）。

这样构建了一个云端的服务器。

但是有时还是有必要自己去构建一个自己的Shiny 服务器，这样操作起来还是方便些。

下面就讲讲如何在自己的服务器上构建Shiny Server。

2 安装步骤2.1 安装R这里就不再赘述了2.2 在R中安装shiny模块命令行中运行 install.package(“shiny”)，不出意外的话就能安装成功。

如果中间出现错误的话，可能是一些依赖包没成功的安装（很有可能是版本的问题，这时可以从rstudio的模块镜像网站上下载最新的包来手动安装，总的一句话：缺什么补什么）。

安装好了后，最好的是先加载下shiny模块，看是否安装成功。

2.3 下载shiny server安装包shiny server 提供了免费版和专业版，免费版功能有限，专业版包含很多功能（像SSL，多CPU支持等）。

2.4 安装shiny servershiny-server-1.2.3.368-x86_64.rpm3. shiny server 配置解析3.1 管理shiny server服务start shiny-server # 启动stop shiny-server # 停止restart shiny-server# 重启status shiny-server #查看状态比如：shiny-server start/running, process 30370reload shiny-server #不中断服务的前提下更新加载配置项3.2 配置shiny servershiny-server 默认的安装目录是：/opt/shiny-server目录内容：assets build COPYING lib node_modules R templates VERSIONbin config ext manual.test NOTICE README.md testbinding.gyp config.html GIT_VERSION NEWS package.json samples tools其中的默认配置文件是：/opt/shiny-server/config/default.config内容是：# Instruct Shiny Serverto run applications as the user “shiny”run_as shiny;# Define a server that listens on port 3838server { listen 3838; # Define a location at the base URL location / { # Host the directory of Shiny Apps storedin this directory site_dir /srv/shiny-server; # Log all Shiny output to files in this directory log_dir /var/log/shiny-server; # When a user visits the base URL rather than a particular application, #an index of the applications available in this directory will be shown. directory_index on; }}这个文件和/etc/shiny-server/shiny-server.conf是一样的。

R的及一些包的安装_光环大数据培训机构R安装windows 可以下载与系统位数相匹配的镜像，直接运行安装。

linux 云库也有，sudo apt-get install R, sudo yum install R ,sudo dnf install R 挨个尝试总会行的。

万一不行的话，大部分linux系统会带有软件安装的应用，打开自己搜索R自动安装。

如果都不行(你的linux肯定很异类），就得去了解cd tar , rpm ,~/configure,make,make install等命令再去官网下载R的tar,tar.gx,tar.gz,bin,sh,rpm等文件自己安装啦。

mac 的话……R包安装1.大部分R包是可以install.packages("package_name")从默认库安装的，有些就把repos等参数修改下就可以。

当然如Rstudio有Tools->install.packages可以体验点击下就能安装。

2.有不少R包是具有其他依赖的R包的，install.packages()使用默认参数安装包大部分包安装的时候会把其依赖包自动打包安装上，但也有少部分不会自动安装，安装的时候会报错，这时候你注意里面提示缺失哪些包导致你想安装的包无法安装就可以了，之后1中的方法把依赖包安上。

也可以尝试典型的语句if(!suppressWarnings('requre(….)')){install.packages(….);require(…..)}3.有些R包是对编译环境需求特殊的如需要cpp，vs，java等编译器编译。

就像xlsx包，rJava需要java，所以要成功安装要做些工作。

所以建议计算机安装下oracle的JDK。

值得提醒的是linux是自带OPENJDK的，可以卸载接着安装oracle JSE。

具体工作，百度图文可以找到/view/bc67cae9551810a6f5248668.html。