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      Como instalar o R no Ubuntu 20.04


      Introdução

      R é uma linguagem de programação de código aberto e é amplamente usado para realizar análise de dados e o computação estatística. É amparado pela Fundação R para computação estatística, além de ser uma linguagem cada vez mais popular e extensível com uma comunidade ativa. O R oferece vários pacotes gerados por usuário para áreas de estudo específicas, o que o torna aplicável a muitas áreas.

      Neste tutorial, instalaremos o R e mostraremos como adicionar pacotes da Rede compreensiva de arquivos R (CRAN).

      Pré-requisitos

      Para acompanhar este tutorial, você precisará de um servidor Ubuntu 20.04 com:

      • pelo menos 1GB de memória RAM
      • um usuário não root com privilégios sudo.

      Para aprender a como chegar a essa configuração, siga nosso guia de configuração inicial do servidor.

      Assim que esses pré-requisitos estiverem prontos, você está pronto para começar.

      Passo 1 — Instalando o R

      Como o R é um projeto em constante atualização, a versão estável mais recente nem sempre está disponível nos repositórios do Ubuntu. Sendo assim, vamos começar adicionando o repositório externo mantido pelo CRAN.

      Nota: o CRAN mantém os repositórios dentro de sua rede, mas nem todos os repositórios externos são confiáveis. Certifique-se de instalar apenas a partir de fontes confiáveis.

      Vamos primeiro adicionar a chave GPG relevante.

      • sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9

      Ao executarmos o programa, vamos receber o seguinte resultado:

      Output

      Executing: /tmp/apt-key-gpghome.cul0ddtmN1/gpg.1.sh --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9 gpg: key 51716619E084DAB9: public key "Michael Rutter <marutter@gmail.com>" imported gpg: Total number processed: 1 gpg: imported: 1

      Assim que tivermos a chave confiável, podemos adicionar o repositório.

      Se você não estiver usando a versão 20.04, será possível encontrar o repositório relevante da lista Ubuntu do projeto R, nomeada para cada versão. O Ubuntu 20.04 é conhecido como Focal Fossa, e a versão mais recente do R é a 4.0.0. Por conta disso, este é o nome convencionado do repositório abaixo — focal-cran40.

      • sudo add-apt-repository 'deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/'

      Dentro do resultado exibido, você deve identificar linhas semelhantes às seguintes:

      Output

      ... Get:7 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ InRelease [3622 B] Get:8 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ Packages [15.6 kB] ...

      Agora, precisaremos executar update (atualizar) após isso para incluir os manifestos de pacotes do novo repositório.

      Certifique-se de que uma das linhas do resultado é semelhante à seguinte:

      Output

      ... Hit:5 https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/ InRelease ...

      Se a linha acima aparecer no resultado do comando update, adicionamos o repositório com sucesso. Podemos garantir que não instalaremos acidentalmente uma versão mais antiga.

      Neste ponto, estamos prontos para instalar o R com o seguinte comando.

      Se for solicitado a confirmar a instalação, pressione y para continuar.

      No momento em que este tutorial está sendo escrito, a versão estável mais recente do R do CRAN é a 4.0.1, que é exibida quando você inicia o R.

      Como estamos planejando instalar um pacote de exemplo para cada usuário no sistema, iniciaremos o R como root para que as bibliotecas estejam disponíveis para todos os usuários automaticamente. De forma alternativa, se você executar o comando R sem o sudo, uma biblioteca pessoal pode ser configurada para seu usuário.

      Output

      R version 4.0.0 (2020-04-24) -- "Arbor Day" Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) ... Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. >

      Isso confirma que instalamos o R com sucesso e entramos em seu shell interativo.

      Passo 2 — Instalando os pacotes R do CRAN

      Uma das vantagens do R é o grande número de pacotes add-on disponível. Para fins demonstrativos, instalaremos o txtplot, uma biblioteca que gera gráficos ASCII que incluem o gráfico de dispersão, gráfico de linha, gráfico de função de autocorrelação e gráfico de barras:

      • install.packages('txtplot')

      Nota: o resultado a seguir mostra onde o pacote será instalado.

      Output

      ... Installing package into ‘/usr/local/lib/R/site-library’ (as ‘lib’ is unspecified) ...

      Este caminho está disponível em todo site porque executamos o R como root. Este local tornará o pacote disponível para todos os usuários.

      Quando a instalação for concluída, podemos carregar o txtplot:

      Se não houver mensagens de erro, a biblioteca foi carregada com sucesso. Vamos colocar isso em ação agora com um exemplo que demonstra uma função de plotagem básica com marcações de eixos. Os dados de exemplo, fornecidos pelo pacote datasets do R, contém a velocidade dos carros e a distância necessária para parar baseada em dados de 1920s:

      • txtplot(cars[,1], cars[,2], xlab = 'speed', ylab = 'distance')

      Output

      +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+ 120 + * + | | d 100 + * + i | * * | s 80 + * * + t | * * * * | a 60 + * * * * * + n | * * * * * | c 40 + * * * * * * * + e | * * * * * * * | 20 + * * * * * + | * * * | 0 +----+-----------+------------+-----------+-----------+--+ 5 10 15 20 25 speed

      Se você estiver interessado em aprender mais sobre o txtplot, utilize o help(txtplot) a partir do interpretador R.

      Qualquer pacote pré-compilado pode ser instalado do CRAN com o install.packages(). Para aprender mais sobre o que está disponível, você pode encontrar uma lista de pacotes oficiais organizados pelo nome na lista dos pacotes CRAN disponíveis pelo nome.

      Para sair do R, digite q(). Você pode pressionar n quando solicitado, a menos que queira salvar a imagem do espaço de trabalho.

      Conclusão

      Com o R instalado com sucesso em seu servidor, você pode estar interessado neste guia sobre a instalação do Servidor RStudio para trazer um IDE para a implantação baseada no servidor que você acabou de concluir. Você também pode aprender como configurar um servidor Shiny para converter seu código R em páginas Web interativas.

      Para obter mais informações sobre como instalar pacotes R aproveitando diferentes ferramentas, leia como instalar diretamente do GitHub, BitBucket ou outras localizações. Isso permitirá que você aproveite o trabalho mais recente da comunidade ativa.



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