Installieren Sie die R -Programmierung auf Ubuntu Top 10.Top 10

In dieser Lektion werden wir uns ansehen, wie wir die R -Programmiersprache R auf Ubuntu 18 installieren und beginnen können.04. R ist eine ausgezeichnete Open-Source-Programmiersprache für grafische und statistische Computerprogrammierungen und ist eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen nach Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, die mit einem der besten Tools verwendet werden, Jupyter Notebooks.

Wir werden zunächst die R -Programmiersprache auf Ubuntu 18 installieren.04 und fähre mit einem sehr einfachen Programm in dieser Sprache fort. Lass uns anfangen.

GPG -Tasten hinzufügen

Wir müssen zunächst die entsprechenden GPG -Schlüsseln hinzufügen:

sudo apt-key adv-Keyserver Keyserver.Ubuntu.com-recv-keys e298a3a825c0d65dfd57cbb651716619e084dab9

Hier ist, was wir mit diesem Befehl zurückbekommen:

GPG -Tasten hinzufügen

Fügen Sie R -Repositories hinzu

Wir können jetzt R -Repositorys für die R -Programmiersprache R hinzufügen:

sudo add-apt-repository 'Deb https: // cloud.R-Projekt.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran35/'

Hier ist, was wir mit diesem Befehl zurückbekommen:

Fügen Sie R -Repositories hinzu

Paketliste aktualisieren

Lassen Sie uns die Ubuntu -Paketliste aktualisieren:

sudo APT -Update

Installieren r

Wir können jetzt die R -Programmiersprache jetzt installieren:

sudo apt installieren R-Base

Überprüfen Sie die Installation

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihre Installation zu überprüfen:

sudo -i r

Wir werden die R -Konsole sehen, sobald wir den obigen Befehl schreiben:

Überprüfen Sie die R -Installation

Verwenden Sie die R -Programmierung mit Hello World

Sobald wir eine aktive Installation für die R -Programmiersprache auf Ubuntu 18 haben.04, wir werden es hier in einem sehr einfachen und traditionellen „Hello World“ -Programm verwenden. Um ein einfaches Programm auszuführen, können wir einfach ein Terminal öffnen. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die R -Konsole zu öffnen:

$ R

Wir können jetzt jetzt anfangen, einfache Aussagen in der Konsole zu schreiben:

> HellolinuxHint <- "Hello World"
> drucken (HellolinuxHint)

Hier ist, was wir mit diesem Befehl zurückbekommen:

R Hallo Welt

Ausführen von R-basierten Skripten

Es ist auch möglich. Machen Sie dazu eine neue Datei "LinuxHint.R 'mit dem folgenden Inhalt:

HellolinuxHint <- "Hello from the script, World!"
drucken (HellolinuxHint)

Hier ist, was wir mit einem Befehl zurückbekommen, in dem dieses Skript ausgeführt wird:

Ausführen von R -Programm aus Rscript

Hier ist der Befehl, den wir verwendet haben:

Rscript LinuxHint.R

Endlich werden wir ein weiteres einfaches Programm demonstrieren Berechnen Sie die Faktorial für eine Zahl mit r. Hier ist ein Beispielprogramm, das zeigt, wie das geht:

Num = 5
faktorial = 1
# Überprüfen Sie, ob die Zahl negativ, positiv oder Null ist
if (num < 0)
drucken ("Entschuldigung, Nummer kann nicht negativ sein."))
else if (num == 0)
drucken ("Das Fakultät von 0 ist 1."))
anders
für (i in 1: number)
factorial = factorial * i

print (paste ("das Fakultät von", num "ist:", faktorial))

Wir können das obige Skript mit dem folgenden Befehl ausführen:

Rscript -Fakultät.R

Sobald wir das bereitgestellte Skript ausgeführt haben, können wir das für eine bestimmte Nummer berechnete Faktor sehen:

Berechnung einer Zahl einer Zahl

Jetzt können Sie Ihre eigenen R -Programme schreiben.

Python gegen R für die Datenwissenschaft

Wenn Sie Anfänger sind, ist es schwierig, Python oder R für die Datenanalyse und Visualisierung übereinander zu wählen. Beide Sprachen haben viele gemeinsame Bibliotheken, als Sie sich vorstellen können. Fast jede Aufgabe kann in diesen beiden Sprachen erledigt werden, kann sie mit Data Wrangling, Engineering, Feature -Auswahl -Web -Schrott, App usw. zusammenhängen. Einige Punkte, die wir für Python in Betracht ziehen können, sind:

• Python ist eine Sprache, um maschinelles Lernen in großem Maßstab bereitzustellen und zu implementieren
• Der Code in Python ist viel skalierbarer und wartbarer
• Der größte Teil des Datenwissenschaftsjobs kann mit fünf Python-Bibliotheken erledigt werden: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-Learn und Seaborn und haben sich in den letzten Stunden hauptsächlich entwickelt und holt die R-Programmiersprache R auf

Einige Dinge, die R nützlicher machen.

Schlussfolgerung: Installieren von R auf Ubuntu 18.04

In dieser Lektion haben wir untersucht, wie wir die R -Programmiersprache R auf Ubuntu 18 installieren und beginnen können.04 mit sehr einfachen Programmen in der Sprache. Dies ist nur eine sehr einfache Einführung vieler Lektionen mit der R -Programmiersprache. Teilen Sie Ihr Feedback für die Lektion mit mir oder an LinuxHint Twitter Handle.