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简介：本教程教您在 Ubuntu 上安装 R。 您还将学习如何使用各种方法在 Ubuntu 中运行您的第一个 R 程序。
R与 Python 一起，是统计计算和图形最常用的编程语言，可以轻松处理数据。 随着人们对数据分析、数据可视化、数据科学（机器学习热潮）的兴趣日益浓厚，它现在比以往任何时候都更受欢迎，并且对于任何想要进入该领域的人来说都是一个很好的工具。
R 的好处是它的语法非常简单，您可以找到许多关于如何在现实世界中使用 R 的教程/指南。
在本文中，我将介绍如何在 Ubuntu Linux 上安装 R。 我还将向您展示如何在 Linux 中运行您的第一个 R 程序。
在 Ubuntu 上安装 R
R 包含在 Ubuntu 存储库中。 它可以使用以下方式轻松安装：
sudo apt install r-base请注意，这可能会安装稍旧的版本。 在撰写本文时，Ubuntu 提供 3.4 版，而最新的是 3.6 版。
我建议坚持使用 Ubuntu 提供的任何版本，除非您必须使用较新的版本。
为了获得最新版本（或任何特定版本），您必须使用 缺口 （综合 R 档案网络）。 这是用于下载最新版本 R 的镜像列表。单击下一部分以了解如何在 Ubuntu 上安装最新版本的 R。
如何在 Ubuntu 上安装最新的 R 版本 3.6（点击展开）
要获得 R 版本 3.6，您需要将镜像添加到源列表。 我在这个命令中为你简化了它：
sudo add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu $(lsb_release -cs)-cran35/"
现在您应该添加存储库的密钥：
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
然后更新存储库信息并安装 R：
sudo apt update sudo apt install r-base
而已。
在 Ubuntu 上使用 R 编程
R 有不止一种用途。 我将介绍几种可用于运行 R 程序的方法。
R中的交互模式
安装后 R，您可以使用以下命令运行控制台：
R这应该打开交互模式：
这个 R 控制台与 Python 和 哈斯克尔 交互式提示。 您可以输入任何 R 命令，您可以进行基本的数学计算。 例如：
> 20+40
[1] 60
> print ("Hello World!")
[1] "Hello World!"您也可以测试绘图：
你可以 退出 使用 q() 或按 CTRL+C. 这样做时，系统会询问您是否要保存工作区 图片; 工作区 是创建变量的环境。
使用 Rscript 运行 R 程序
第二种运行 R 程序的方法是直接在 Linux 命令行中。 你可以这样做使用 脚本, 一个实用程序包含在 r-碱基.
首先，您必须在 Linux 上使用您最喜欢的代码编辑器将您的 R 程序保存到一个文件中。 文件扩展名应为 .r。
这是我打印“Hello World”的示例 R 程序。 我已将其保存在文件名 hello.r 中。
print("Hello World!")
a <- rnorm(100)
plot(a)要运行 R 程序，请使用如下命令：
Rscript hello.r你应该取回输出：
[1] "Hello World!"该图将保存在工作目录中，保存到一个名为 Rplots.pdf：
笔记： 脚本 不加载 方法 默认打包。 确保 显式加载它 在你的脚本中。
在 Ubuntu 中使用 RStudio 运行 R 脚本
最常见的使用方式 R 正在使用 工作室，一个很棒的跨平台开源IDE。 您可以在 Ubuntu 中使用 deb 文件安装它。 从下面的链接下载 deb 文件。 您必须向下滚动一点才能找到 Ubuntu 的 DEB 文件。
下载 DEB 文件后，只需双击它即可安装。
安装后，在菜单中搜索并启动它。 应用程序的主窗口应弹出：
在这里，您有一个工作控制台，就像您在终端中使用的那样 R 命令。
要创建文件，请在顶部栏中单击 文件 并选择 新文件 > Rscript （或者 CTRL+Shift+n)：
按 CTRL+s 保存文件并选择位置和名称：
完成后，点击 会话 > 设置工作目录 > 到源文件位置 将工作目录更改为脚本的位置：
你现在准备好了！ 写下你的代码，然后点击运行。 您应该能够在控制台和绘图窗口中看到输出：
包起来
在本文中，我逐步向您展示了如何开始使用 R Ubuntu系统上的编程语言。 我介绍了几种方法可以解决这个问题： R 控制台 – 对测试有用， 脚本 – 对于终端爱好者， 工作室 – 满足您需求的 IDE。
无论您是愿意进入数据科学还是只是喜欢统计学， R 是您编程库的一个很好的补充，是分析数据的完美工具。
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