在开始配置前,请确保您的Linux系统满足以下要求: - 64位Linux发行版(Ubuntu/Debian, CentOS/RHEL, Fedora, openSUSE等) - 至少4GB RAM(推荐8GB以上) - 10GB可用磁盘空间 - 支持OpenGL 1.2的图形卡
首先需要安装R语言基础环境:
Ubuntu/Debian系统:
sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base r-base-dev
CentOS/RHEL系统:
sudo yum install epel-release
sudo yum install R
Fedora系统:
sudo dnf install R
对于.deb包(Ubuntu/Debian):
sudo apt-get install gdebi-core
wget https://download1.rstudio.org/desktop/bionic/amd64/rstudio-202X.XX.X-XXX-amd64.deb
sudo gdebi rstudio-202X.XX.X-XXX-amd64.deb
对于.rpm包(CentOS/RHEL/Fedora):
wget https://download1.rstudio.org/desktop/centos7/x86_64/rstudio-202X.XX.X-XXX-x86_64.rpm
sudo yum install rstudio-202X.XX.X-XXX-x86_64.rpm
启动RStudio后,在控制台安装常用统计分析包:
# 基础统计分析包
install.packages(c("tidyverse", "ggplot2", "dplyr", "tidyr"))
# 统计建模包
install.packages(c("lme4", "nlme", "survival", "car"))
# 机器学习包
install.packages(c("caret", "randomForest", "glmnet", "xgboost"))
# 数据可视化包
install.packages(c("ggpubr", "plotly", "RColorBrewer"))
# 生物统计包(可选)
install.packages(c("DESeq2", "edgeR", "limma"))
编辑R环境配置文件(~/.Rprofile)添加以下内容:
# 增加内存限制
options(max.print = 100000)
options(stringsAsFactors = FALSE)
options(width = 160)
# 设置CRAN镜像(中国用户可设置为清华镜像)
local({
r <- getOption("repos")
r["CRAN"] <- "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"
options(repos = r)
})
安装多线程支持库:
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev
# CentOS/RHEL
sudo yum install openblas-devel lapack-devel
然后在R中配置:
library(RhpcBLASctl)
blas_set_num_threads(4) # 根据CPU核心数调整
omp_set_num_threads(4)
如果遇到图形设备错误,安装以下依赖:
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install libjpeg62 libgstreamer1.0-0 libgstreamer-plugins-base1.0-0
# CentOS/RHEL
sudo yum install libjpeg-turbo gstreamer1 gstreamer1-plugins-base
解决RStudio中文显示和输入问题: 1. 安装中文字体
sudo apt-get install fonts-wqy-microhei fonts-wqy-zenhei # Ubuntu/Debian
sudo yum install wqy-microhei-fonts wqy-zenhei-fonts # CentOS/RHEL
如果遇到包版本冲突,可以使用以下命令检查:
# 查看已安装包版本
installed.packages()[, c("Package", "Version")]
# 解决冲突
install.packages("conflicted")
library(conflicted)
通过RStudio的Addins功能安装以下实用插件:
- esquisse
- 交互式ggplot2构建器
- remedy
- Markdown快捷键
- blogdown
- 博客写作支持
- languageserver
- 代码补全支持
安装方法:
install.packages(c("esquisse", "remedy", "blogdown", "languageserver"))
完成以上配置后,您的Linux系统上的RStudio应该已经准备好进行各种统计分析工作了。