Как установить r studio
Обновлено: 04.07.2024
После установки инструментов R может потребоваться настроить Visual Studio на использование макета, оптимизированного для обработки и анализа данных, как описано в этой статье.
Поддерживаемые версии Visual Studio
Инструменты R для Visual Studio (RTVS) поддерживаются в выпусках Windows Community (бесплатный), Professional и Enterprise как Visual Studio 2017, так и Visual Studio 2015 с обновлением 3 (или более поздней версии) (прямое скачивание).
Инструменты RTVS в настоящее время не поддерживаются в Visual Studio для Mac.
Если имеется только оболочка Visual Studio Shell, которая входит в состав таких продуктов, как Visual Studio Test Professional и SQL Server Management Studio, то RTVS не устанавливаются. В оболочке Visual Studio Shell отсутствуют необходимые компоненты для RTVS.
Установка RTVS в Visual Studio 2017
Запустите установщик Visual Studio и выберите вариант Изменить (подробные сведения см. в разделе Изменение Visual Studio). Если вы еще не установили Visual Studio, см. раздел Установка Visual Studio. В Windows 7 убедитесь, что в установщике отображается Visual Studio 2017 версии 15.2 сборки 26430.12 или более поздней версии.
Выберите рабочую нагрузку Приложения для обработки и анализа данных и аналитические приложения.
RTVS устанавливается в папке %ProgramFiles(x86)%\Microsoft Visual Studio<version><edition>Common7\IDE\Extensions\Microsoft\R Tools for Visual Studio, где <version> обычно 2017 , а <edition> — Community , Professional или Enterprise .
Установка RTVS в Visual Studio 2015
Если используется Visual Studio 2015, интерпретатор R и инструменты R необходимо установить отдельно.
Установка интерпретатора R
Для RTVS требуется 64-разрядная установка R версии 3.2.1 или более поздней из одного или нескольких следующих источников.
Для Microsoft R Open и CRAN R возможны установка и использование нескольких версий. Однако Microsoft R Client поддерживает только одну версию и всегда использует последнюю из версий, которые установлены на компьютере.
Установка инструментов R
Автономный установщик RTVS работает только с Visual Studio 2015. Для Visual Studio 2017 установите поддержку R в составе рабочей нагрузки "Приложения для обработки и анализа данных и аналитические приложения", как описано выше.
Инструменты RTVS для Visual Studio 2015 устанавливаются в папке %ProgramFiles(x86)%\Microsoft Visual Studio 14\Common7\IDE\Extensions\Microsoft\R Tools for Visual Studio
Автономная установка Visual Studio и RTVS
Вариант автономной установки подходит для компьютеров, которые не подключены к Интернету.
Если вы используете Visual Studio 2015, выберите 2015 в селекторе над содержанием.
Ознакомьтесь с инструкциями по созданию автономной установки на веб-странице.
При работе с большими массивами информации очень часто приходиться использовать язык программирования, в моем случае это язык R, для сбора, подготовки и последующей обработки данных. Сначала, мне вполне хватало desktop версии R-studio, и пакета taskscheduleR для автоматического запуска скриптов на моём компьютере. Но в какой-то момент количество таких скриптов стало большим и все обновления зависели от того, включен ли мой компьютер. В этот момент я и задумался об установке R на сервер. Для своих потребностей я решил использовать сервер в Google Cloud Platform.
Примечание: Справедливости ради, стоит сказать, что во время установки R на сервер Google Cloud Platform и поисков информации о том, как это сделать, я наткнулся на статью в блоге Netpeak, в которой рассказано как сделать подобное, но при работе с этой статьей у меня все равно возникли сложности, о которых не говорилось в статье.
Итак, о чем мы поговорим:
Создание виртуальной машины в Google Cloud Platform
Если вы решили создать сервер на Google Cloud Platform, то первым делом нужно подобрать и настроить для этих целей виртуальную машину. И здесь Google предоставляет огромный выбор, а ко всему и бесплатный тестовый период равный одному году.
Если вы первый раз используете GCP в своей работе, то перед тем, как приступать к созданию экземпляра виртуальной машины необходимо создать проект, и включить биллинг. Даже если вы используете бесплатный тестовый период, все равно нужно будет привязать свою карту. Денег при этом Google обязуется не снимать 😉 Карта всего лишь подтверждает, что вы реальный человек.
Теперь, когда с формальностями покончено, давайте приступим.
Переходим в консоль GCP на страницу виртуальных машин и выбираем пункт “Create instance”
В открывшемся окне задаем нужные нам параметры:
Рядом, справа, будет указана примерная стоимость за использование виртуальной машины с заданными параметрами.
Не забудьте нажать на кнопку “Create”. Через некоторое время наша машина будет создана.
Установка R и R Studio на сервер Google Cloud Platform
Чтобы начать работу с только что созданной виртуальной машиной необходимо подключиться к ней по SSH (сетевой протокол, название которого происходит от слов Secure Shell). Он шифрует весь трафик, включая и передаваемые пароли. Для этого достаточно кликнуть на соответствующий пункт в меню:
И в новом окне браузера откроется… Матрица ))
Первое что я подумал, увидев это окно “вот она матрица”. Но пообщавшись с программистами и узнав у них некоторые детали, я понял, что это все не так страшно и сейчас вы в этом убедитесь.
Интересно: В большинстве команд, которые мы дальше будем использовать в начале будет указана команда “sudo”, которая позволяет запускать команды от имени суперпользователя root.
Необходимо понимать, что помимо главного репозитория, содержащего все пакеты от разработчиков дистрибутива Ubuntu, существует и масса других источников пакетов. Одним из таких является пакет R. Добавление такого стороннего пакета происходит в 4 этапа:
В этом уроке мы узнаем
Установить Анаконду
Что такое Анаконда?
Anaconda бесплатно с открытым исходным кодом распространяет и язык программирования Python и R. Анаконда широко используется в научных кругах и специалистах по данным для выполнения проекта машинного обучения или анализа данных.
Зачем использовать Анаконду?
Anaconda поможет вам управлять всеми библиотеками, необходимыми для Python, или R. Anaconda установит все необходимые библиотеки и IDE в одну папку, чтобы упростить управление пакетами. В противном случае вам нужно будет установить их отдельно.
Пользователь Mac
По умолчанию Chrome выбирает страницу загрузки вашей системы. В этом уроке установка выполняется для Mac. Если вы работаете в Windows или Linux, загрузите установщик Anaconda 5.1 для Windows или установщик Anaconda 5.1 для Linux.
Вы будете перенаправлены на установщик Anaconda3 .
Шаг 3) В следующем окне отображается ReadMe . После того, как вы закончите читать документ, нажмите Продолжить
Шаг 4) В этом окне отображается Лицензионное соглашение с конечным пользователем Anaconda. Нажмите Продолжить, чтобы согласиться.
Шаг 5) Вам будет предложено согласиться, нажмите « Согласен», чтобы перейти к следующему шагу.
Шаг 6) Нажмите « Изменить место установки», чтобы указать местоположение Anaconda. По умолчанию Anaconda устанавливается в пользовательской среде: Users / YOURNAME / .
Выберите пункт назначения, нажав Установить только для меня . Это значит, что Анаконда будет доступна только этому пользователю.
Шаг 7) Теперь вы можете установить Anaconda. Нажмите Установить, чтобы продолжить. Anaconda занимает около 2,5 ГБ на вашем жестком диске.
Установка может занять иногда. Это зависит от вашей машины.
Шаг 8) Anaconda спросит вас, хотите ли вы установить Microsoft VSCode. Вы можете проигнорировать это и нажать Продолжить
Шаг 9) Установка завершена. Вы можете закрыть окно.
Вас спросят, хотите ли вы перенести установщик Anaconda3 в корзину. Нажмите Переместить в корзину
Вы закончили установку Anaconda в системе MacOS
Пользователь Windows
Шаг 1) Откройте загруженный exe и нажмите Next
Шаг 2) Примите лицензионное соглашение
Шаг 3) Выберите Just Me и нажмите Next
Шаг 4) Выберите папку назначения и нажмите «Далее»
Шаг 5) Нажмите Установить на следующем экране
Шаг 6) Начнется установка
После этого Anaconda будет установлена.
Установить R
Пользователи Mac
Откройте Компьютер и выберите Пользователи , ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ и anaconda3 . Это подтверждает, что мы установили Anaconda на правильном пути. Теперь давайте посмотрим, как macOS записывает путь. Щелкните правой кнопкой мыши и выберите « Информация».
Выберите путь Где и нажмите Копировать
Шаг 2) Для пользователей Mac:
Терминал устанавливает рабочий каталог по умолчанию для Users / USERNAME . Как видно на рисунке ниже, путь к anaconda3 и рабочему каталогу идентичны. В macOS последняя папка отображается перед $ . Для меня это Томас . Терминал установит все библиотеки в этом рабочем каталоге.
Шаг 4) Мы готовы к установке R. Я рекомендую вам установить все пакеты и зависимости с помощью команды conda в терминале.
r-essentials означает, что conda установит R и все необходимые библиотеки, используемые специалистом по данным.
Конда скачивает библиотеки
В терминале вы должны увидеть Выполнение транзакции: выполнено. Если да, то вы успешно установили R .
Вы можете проверить, где R находится.
Пользователь Windows
Шаг 1) Откройте командную строку Anaconda
Шаг 2) В командной строке
- Введите команду R install
- Окружающая среда будет определена
- Список пакетов для установки будет указан
Шаг 3) Введите y и нажмите клавишу возврата, чтобы начать установку
Установить Rstudio
Пользователь Mac
В терминале напишите следующий код:
В терминале вы должны увидеть Выполнение транзакции: выполнено. Если это так, вы успешно установили Rstudio .
Вы все готовы, поздравляю!
Пользователь Windows
Шаг 1) Введите команду для установки R Studio в приглашении Anaconda
Шаг 2) Вам будет показан список пакетов, которые будут установлены. Введите y
Шаг 3) R Studio будет установлена
Предупреждение
Старайтесь изо всех сил устанавливать библиотеку, используя pip для Python, и библиотеки R. Conda собирают много пакетов, вам не нужно устанавливать библиотеки вне среды conda.
Запустить Rstudio
Непосредственно запустите командную строку из терминала, чтобы открыть Rstudio. Вы открываете терминал и пишете rstudio. Вы также можете использовать ярлык на рабочем столе
Новое окно будет открыто с Rstudio .
Тестовое задание
Откройте Rstudio из терминала и откройте скрипт. Напишите следующую команду:
Если вы можете увидеть сводную статистику, это работает. Вы можете закрыть Rstudio без сохранения файлов.
Установить пакет
Установить пакет с анакондой тривиально. Вы идете в свой любимый браузер, введите имя библиотеки , а затем анаконды р .
Вы выбираете ссылку, которая указывает на анаконду. Вы копируете и вставляете библиотеку в терминал.
Обратите внимание, что в этом руководстве вам не нужно устанавливать много библиотек, так как наиболее часто используемые библиотеки поставляются с библиотекой r-essential conda. Он включает в себя ggplot для графика и карет для проекта машинного обучения.
Открыть библиотеку
Чтобы запустить функцию R randomForest (), нам нужно открыть библиотеку, содержащую функцию. В скрипте Rstudio мы можем написать библиотеку (randomForest)
Предупреждение: старайтесь как можно больше открывать ненужные пакеты. Вы можете создать конфликты между библиотеками.
Запустить код R
У нас есть два способа запуска кодов в R
- Мы можем запустить коды внутри консоли. Наши данные будут храниться в глобальной среде, но история не будет записана. Мы не сможем повторить результаты после закрытия R. Нам нужно заново писать коды. Этот метод не рекомендуется, если мы хотим повторить наши сохранения наших кодов
- Напишите код в сценарии. Мы можем написать столько строк кода, сколько захотим. Чтобы запустить код, мы просто выбираем строки, которые хотим вернуть. Наконец, нажмите на запустить. Мы можем увидеть вывод в консоли. Мы можем сохранить наш скрипт и открыть его позже. Наши результаты мы не потеряли.
Предупреждение : если мы наведем курсор на вторую строку (т.е. slice_vector [1: 5]), консоль отобразит ошибку. То есть мы не запустили линию № 1.
Точно так же, если мы наведем курсор на пустую строку и нажмем на run, R вернет пустой вывод.
При работе с большими массивами информации очень часто приходиться использовать язык программирования, в моем случае это язык R, для сбора, подготовки и последующей обработки данных. Сначала, мне вполне хватало desktop версии R-studio, и пакета taskscheduleR для автоматического запуска скриптов на моём компьютере. Но в какой-то момент количество таких скриптов стало большим и все обновления зависели от того, включен ли мой компьютер. В этот момент я и задумался об установке R на сервер. Для своих потребностей я решил использовать сервер в Google Cloud Platform.
Примечание: Справедливости ради, стоит сказать, что во время установки R на сервер Google Cloud Platform и поисков информации о том, как это сделать, я наткнулся на статью в блоге Netpeak, в которой рассказано как сделать подобное, но при работе с этой статьей у меня все равно возникли сложности, о которых не говорилось в статье.
Итак, о чем мы поговорим:
Создание виртуальной машины в Google Cloud Platform
Если вы решили создать сервер на Google Cloud Platform, то первым делом нужно подобрать и настроить для этих целей виртуальную машину. И здесь Google предоставляет огромный выбор, а ко всему и бесплатный тестовый период равный одному году.
Если вы первый раз используете GCP в своей работе, то перед тем, как приступать к созданию экземпляра виртуальной машины необходимо создать проект, и включить биллинг. Даже если вы используете бесплатный тестовый период, все равно нужно будет привязать свою карту. Денег при этом Google обязуется не снимать 😉 Карта всего лишь подтверждает, что вы реальный человек.
Теперь, когда с формальностями покончено, давайте приступим.
Переходим в консоль GCP на страницу виртуальных машин и выбираем пункт “Create instance”
В открывшемся окне задаем нужные нам параметры:
Рядом, справа, будет указана примерная стоимость за использование виртуальной машины с заданными параметрами.
Не забудьте нажать на кнопку “Create”. Через некоторое время наша машина будет создана.
Установка R и R Studio на сервер Google Cloud Platform
Чтобы начать работу с только что созданной виртуальной машиной необходимо подключиться к ней по SSH (сетевой протокол, название которого происходит от слов Secure Shell). Он шифрует весь трафик, включая и передаваемые пароли. Для этого достаточно кликнуть на соответствующий пункт в меню:
И в новом окне браузера откроется… Матрица ))
Первое что я подумал, увидев это окно “вот она матрица”. Но пообщавшись с программистами и узнав у них некоторые детали, я понял, что это все не так страшно и сейчас вы в этом убедитесь.
Интересно: В большинстве команд, которые мы дальше будем использовать в начале будет указана команда “sudo”, которая позволяет запускать команды от имени суперпользователя root.
Необходимо понимать, что помимо главного репозитория, содержащего все пакеты от разработчиков дистрибутива Ubuntu, существует и масса других источников пакетов. Одним из таких является пакет R. Добавление такого стороннего пакета происходит в 4 этапа:
Читайте также: