[0基础学R语言] 软件下载与环境配置

Posted 2023-04-29 水寿

Anaconda的下载与环境配置

下载软件

这里采用anaconda主要是为了借用里面自带的jupyter notebook，以及后续可以傻瓜式操作配置R语言环境，相对于其他方法更适合0基础的学习者。

下载链接：Windows 64位版自动下载。因为官方下载链接比较慢，所以这里采用的是清华大学开源镜像站。

下载完后就打开安装包，安装就好啦，然后是安装过程中的几个注意事项：

1. 假如电脑有多个用户账号，希望都能够使用这个软件，那就选择“All Users”，如果不太清楚也选第二个。

2.  如果有软件分盘安装的习惯，记得自定义软件安装路径。提醒一下，这个需要比较大的空间（建议当10个G），最好选择空间比较大的磁盘（不建议放C盘）

   

3. 首先第一个是软件自动环境配置功能，去掉勾选。然后是关于python的下载问题，如果后续有可能会学python（谁知道呢），我建议勾选第二个，因为后续配置python会比此时点一下“√”麻烦很多。如果肯定不学，那可以取消勾选（会省下很大一部分空间）
   

   

4. 安装完成，最后界面中两个都取消勾选，我觉得你不会想去看这个官方学习文件
   

   

环境变量配置

直接按win键，通过搜索的方式找到找到“环境变量”修改的地方。

或者通过“此电脑----->属性----->高级系统设置----->环境变量”找到。

如果你前面选择的是“All User”那么就配置系统变量，如果是“Just Me”那就配置用户变量。

找到在列表里找到“Path”，选中后点击编辑会出现如下窗口，然后点击新建，输入如下内容（注意！这里的文件目录要跟你前面下载文件目录一样）：

D:\\Anaconda 
D:\\Anaconda\\Scripts 
D:\\Anaconda\\Library\\mingw-w64\\bin
D:\\Anaconda\\Library\\usr\\bin 
D:\\Anaconda\\Library\\bin

设置完记得点确定，让环境变量修改成功。

• 验证是否配置成功：按win键，搜索 cmd，打开命令行窗口，输入：

  conda --version
  conda info

  出现类似下图即为成功。

  

找到前面截图中所显示的.condarc文件（即C:\\Users\\yst\\.condarc），选择用记事本打开，删除原先的内容，将下面的文本复制进去，然后保存文件。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

在Anaconda的基础上配置R语言内核

前面已经下载完Anaconda啦，这里打开Anaconda Navigator

选择“Environments”，点击“Anaconda”会要求你创建一个新的环境，可以改名为“R”，“python”可以勾选也可以不勾选，然后就开始等待（我这里是已经下载完了）。

jupyter-R内核配置

启动jupyter，并输入下面代码：

install.packages(\'devtools\')
devtools::install_github(\'IRkernel/IRkernel\')
IRkernel::installspec()

最终运行结果应该如下（困了，明天补上截图）：

然后就配置成功了，下一篇给一些关于jupyter的改良使用。

 

 参考博客：

Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）_windows安装conda_菜鸟1号！！的博客-CSDN博客

最新Anaconda3的安装配置及使用教程（附图文）_anaconda安装教程_张国荣家的弟弟的博客-CSDN博客

Anaconda 使用 create 和 install 命令报错：Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 4_1398号监听员的博客-CSDN博客

通过Anaconda在Jupyter Notebook中添加R内核_vin185321的博客-CSDN博客

R语言基础：R与R包

R语言的安装:CRAN官网下载

R studio 的安装：官网下载

RStudio是R的一个baiIDE，即集成开发环境。它包括一个控制台，语法高亮编辑器，支持直接代码执行，以及为策划，历史，调试和工作区的管理工具，简单来说，用Rstudio来运行R语言，但是还必须下载R语言，因为他们是宿主和细菌的关系（猜测）。

R语言基本操作

打开Rstudio，一个界面总共有四个部分组成，红色的是脚本部分，我们大部分命令都是在这部分进行操作，在这区域内可以对脚本进行随意修改，然后再按Ctrl+Enter进行运行；绿色部分是控制台，一般是运行脚本的区域，可以写代码，但是不可以修改，所以一般不在这个区域运行代码；蓝色部分是环境室，在这个区域，你可以看见所以字符串，数据框，向量，列表的大致信息。黄色框是文件（通常是保存的脚本），图片以及包的帮助文档。

1 Rproject管理工作目录

 

相信我，做一个数据分析的整体流程前，一定要构建一个文件的Rproject。不然，下次打开的不知道是个什么牛鬼蛇神。

2 R语言的一些简单操作

2.1 加减乘除

> 3+3[1] 6> 2*2[1] 4

2.2赋值

   赋值符号用<-，这是小于号加上减号，也可以按Alt加上减号，再输入变量（x）加回车。

2.3 删除变量

     rm
    rm(list = ls())是清空所有的变量

2.4 列出历史命令

    history()

2.5 清空控制台

  ctrl+l 快捷键

3 一些报错

4 常见的数据类型

• 1、数值型：1，2，3，

• 2、字符型："a","asds"。用单双引号括起来的地方

• 3、逻辑型：注意大小写

• 

• FALSE(F)

• TRUE(T)

• NA（未知值）：存在但未知；

• 注：NULL是无这个值

• 哪些结果是逻辑值

• 4、数据类型函数的判断和转换：

• as.numeric() 括号中是其他数据类型，结果是数据类型转换为数值型

• as.logical() 将其他数据类型转换为逻辑型

• as.charactor() 将其他数据类型转换为字符型

• 强制转换的结果为NA（存在但未知）

• is.numeric() 判断数值型数据，括号里面的值是数据类型（变量）

• 错误形式：

• 对象“xx”没找到：一般是括号里的那个变量书写错误

• 没有"xxx"这个函数：一般是函数出了错

•  unexpected input in "class（"，括号没有使用英文格式

• 直接判断数据类型：class():判断的内容写在括号里

• 判断是否是某一数据类型：is族函数，返回值为TRUE或FALSE

• 数据类型之间的转换：as族函数

5、数据结构（这里面内容非常重要也很多，但一次性写不完，等Linux上游分析结束后，下游分析时会开始整理）

5.1 向量：多个元素有序构成；向量是数据框单独拿出的一列，视为一个整体。一个向量只能有一种数据类型，可以有重复值

5.2 矩阵：二维，长度相同，所有列的数据类型相同。行名列名的位置是方方正正，加个中括号。

5.3 数据框：二维，长度相同，所有列的数据类型可以不相同。存在自身的行名和列名

5.4 列表：长度可以不同，数据类型可以不同。像俄罗斯方块

R包什么？

R包是R函数，编码和样本数据的集合， 它们存储在R环境中的名为“library”的目录下。默认情况下，R在安装过程中安装一组软件包。当需要某些特定的目的时，也可根据需要添加更多的包。当我们启动R控制台时，默认情况下只有默认软件包可用。已经安装的其他软件包必须明确加载才能被要使用的R程序使用。

注意：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表（气泡图，PCA图，kegg图）和Biocductor上面的各种生信分析R包（富集分析，差异分析，GWAS分析等）。

1 镜像设置

最基础的是在Rstudio中进行了设置（R镜像是为了方便世界各地的使用者下载R软件及相关软件包，在各地设置的镜像。但是需要去官网下载，下载速度太慢。所以，选择离你最近的镜像，你下载R软件或R包的速度相对较快）。后来需要自定义我们的下载镜像，主要通过两行代码进行：

option ("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")

2 安装加载R包

R包有三个来源，分别是CRAN，Bioconductor，github

CRAN中R包安装界面

Bioconductor网站

github是个论坛，里面有各种程序员大神分享各种包，一般来说我们生信的R包通过上面两种来源就可以获得啦，如果真的找不到，可以去github论坛中去寻找。
2.1 在Rstudio中安装R包

补充：内置数据集：在R中包含的一些数据信息，我们可以直接调用这些数据集进行最基础的R语言程序命令，这些数据集不用安装安装

如：iris数据集：

操作

试一试，查一查，搜一搜

沃.兹基涕袆德

总结

这次关于R与R包介绍非常简洁，大概只能起到一个了解R的作用，代码也非常少，所以感兴趣的可以自己先敲敲试试看，我们能继续讨论。R语言非常的灵活，代码也非常多，但是学起来不难。这两天简单熟悉了linux和R语言的操作界面以后，接下来是真的从数据下载开始到最后绘图的实战了。继续加油吧~