Die Open-Source-Programmiersprache R ist für die Ausführung von Datenanalysen und statistischer Datenverarbeitung weit verbreitet. Unterstützt durch die R Foundation für Statistische Datenverarbeitung ist sie eine zunehmend beliebte und erweiterbare Sprache mit einer aktiven Community. R bietet viele benutzergenerierte Pakete für bestimmte Disziplinen und lässt sich so auf viele Felder anwenden.
In diesem Tutorial installieren wir R und zeigen, wie wir Pakete aus dem offiziellen Comprehensive R Archive Network (CRAN) hinzufügen.
Um diesem Tutorial zu folgen, benötigen Sie einen Ubuntu 20.04-Server mit:
sudo
-BerechtigungenUm zu erfahren, wie Sie diese Einrichtung erreichen, befolgen Sie unseren Leitfaden zur Ersteinrichtung des Servers.
Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, können Sie beginnen.
Da R ein sich rasch veränderndes Projekt ist, ist die neueste stabile Version nicht immer aus den Ubuntu Repositorys verfügbar. Daher fügen wir zunächst das externe Repository, das von CAN verwaltet wird, hinzu.
Anmerkung: CRAN unterhält die Repositorys innerhalb ihres Netzwerks, jedoch nicht alle externen Repositorys sind zuverlässig. Stellen Sie sicher, dass Sie nur von vertrauenswürdigen Quellen installieren.
Wir fügen zuerst den entsprechenden GPG-Schlüssel hinzu.
- sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
Wenn wir den Befehl ausführen, erhalten wir die folgende Ausgabe:
OutputExecuting: /tmp/apt-key-gpghome.cul0ddtmN1/gpg.1.sh --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
gpg: key 51716619E084DAB9: public key "Michael Rutter <marutter@gmail.com>" imported
gpg: Total number processed: 1
gpg: imported: 1
Wenn wir über den vertrauenswürdigen Schlüssel verfügen, können wir das Repository hinzufügen.
Wenn Sie 20.04 nicht nutzen, finden Sie das entsprechende Repository in der R Projekt Ubuntu Liste, das nach der Version benannt ist. Ubuntu 20.04 wird als Focal Fossa bezeichnet und die neueste Version von R ist 4.0.0, daher die Namenskonvention des folgenden Repository – focal-cran40
.
- sudo add-apt-repository 'deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/'
In der Ausgabe, die angezeigt wird, sollten Sie Zeilen ähnlich wie die folgenden sehen:
Output...
Get:7 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ InRelease [3622 B]
Get:8 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ Packages [15.6 kB]
...
Wir müssen danach nun update
ausführen, um die Paketmanifeste aus dem neuen Repository einzubinden.
- sudo apt update
Prüfen Sie, dass eine der Zeilen der Ausgabe in etwa Folgenden entspricht:
Output...
Hit:5 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ InRelease
...
Wenn die obige Zeile in der Ausgabe des Befehls update
angezeigt wird, haben wir das Repository erfolgreich hinzugefügt. Wir wissen dann, dass wir nicht versehentlich eine ältere Version installieren können.
Wir sind nun bereit, R mit dem folgenden Befehl zu installieren.
- sudo apt install r-base
Wenn Sie zur Bestätigung der Installation aufgefordert werden, drücken Sie y
, um fortzufahren.
Zum Zeitpunkt, als dieses Dokument erstellt wurde, war die neueste stabile Version von R von CRAN 4.0.1, die beim Start von R angezeigt wird.
Da wir ein Beispielpaket für jeden Benutzer im System installieren möchten, starten wir R als root, damit die Bibliotheken automatisch für alle Benutzer verfügbar sind. Wenn Sie den R
Befehl ohne sudo
ausführen, kann eine persönliche Bibliothek für Ihren Benutzer eingerichtet werden.
- sudo -i R
Output
R version 4.0.0 (2020-04-24) -- "Arbor Day"
Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
...
Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
'help.start()' for an HTML browser interface to help.
Type 'q()' to quit R.
>
Damit ist bestätigt, dass wir R erfolgreich installiert und seine interaktive Shell eingegeben haben.
Eine der Stärken von R ist seine breite Auswahl an Zusatzpaketen. Wir installieren zu Demonstrationszwecken txtplot
, eine Bibliothek, die ASCII-Diagramme ausgibt, darunter Streu-, Linien-, Dichte-, ACF- und Balkendiagramme:
- install.packages('txtplot')
Anmerkung: Die folgende Ausgabe zeigt an, wo das Paket installiert wird.
Output...
Installing package into ‘/usr/local/lib/R/site-library’
(as ‘lib’ is unspecified)
...
Dieser seitenweite Pfad ist verfügbar, da wir R als root ausgeführt haben. An diesem Ort steht das Paket allen Benutzern zur Verfügung.
Wenn die Installation abgeschlossen ist, können wir txtplot
laden:
- library('txtplot')
Wenn es keine Fehlermeldungen gibt, wurde die Bibliothek erfolgreich geladen. Wir wollen das nun mit einem Beispiel umsetzen, in dem wir eine Basis-Plotting-Funktion mit Achsenmarkierungen demonstrieren. Die Beispieldaten, die durch die Datensatz
-Pakete von R bereitgestellt werden, enthalten die Geschwindigkeit von Fahrzeugen sowie den erforderlichen Bremsweg auf der Grundlage von Daten aus den 1920er Jahren:
- txtplot(cars[,1], cars[,2], xlab = 'speed', ylab = 'distance')
Output +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+
120 + * +
| |
d 100 + * +
i | * * |
s 80 + * * +
t | * * * * |
a 60 + * * * * * +
n | * * * * * |
c 40 + * * * * * * * +
e | * * * * * * * |
20 + * * * * * +
| * * * |
0 +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+
5 10 15 20 25
speed
Wenn Sie mehr über txtplot
erfahren möchten, nutzen Sie in help(txtplot)
aus dem R Interpreter.
Jedes vorab kompilierte Paket kann aus CRAN mit install.packages()
installiert werden. Um zu erfahren, welche Pakete zur Verfügung stehen, nutzen Sie die Liste der offiziellen Pakete, die nach Namen sortiert sind, über die Liste Available CRAN Packages by Name.
Um R zu beenden, geben Sie q()
ein. Sie können bei der Eingabeaufforderung n
drücken, es sei denn, Sie möchten das Arbeitsbereichsimage speichern.
Wenn R erfolgreich auf Ihrem Server installiert ist, könnte Sie dieser Leitfaden zur Installation des RStudio Servers interessieren, um eine IDE zur serverbasierten Bereitstellung hinzuzufügen, die Sie gerade abgeschlossen haben. Sie können ebenfalls lernen, wie ein Shiny Server eingerichtet wird, um Ihren R-Code in interaktive Webseiten zu konvertieren.
Für weitere Informationen zur Installation von R Paketen über verschiedene Tools lesen Sie, wie Sie direkt aus GitHub, BitBucket oder anderen Speicherorten installieren. Auf diese Weise können Sie von den neuesten Arbeiten aus der aktiven Community profitieren.
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