Linux 6.8 安装R语言详细步骤

"在Linux 6.8上安装R的详细步骤" 在Linux系统中，R是一种广泛使用的统计计算和图形编程语言。在Linux 6.8上安装R涉及到多个步骤，包括准备必要的依赖库、下载源代码并编译安装。以下是一个详细的安装过程： 1. 创建用户和目录： 在安装R之前，首先创建一个专门用于R服务的用户和目录，这样可以更好地管理R的安装和更新。 ``` useradd RServer mkdir /home/RServer/packages cd /home/RServer/packages ``` 2. 下载依赖库： R的安装需要一些基础库，如zlib、bzip2、xz和pcre。还需要Curl库，以便R能够访问网络资源。通过wget命令下载这些源代码包： ``` wget https://cran.r-project.org/src/base/R-3/R-3.5.0.tar.gz wget http://zlib.net/zlib-1.2.11.tar.gz wget http://www.bzip.org/1.0.6/bzip2-1.0.6.tar.gz wget http://tukaani.org/xz/xz-5.2.2.tar.gz wget ftp://ftp.csx.cam.ac.uk/pub/software/programming/pcre/pcre-8.38.tar.gz wget --no-check-certificate https://curl.haxx.se/download/curl-7.47.1.tar.gz ``` 3. 安装依赖库： 对每个下载的源代码包进行解压、配置、编译和安装： ``` tar xzvf zlib-1.2.11.tar.gz cd zlib-1.2.11 ./configure --prefix=/home/RServer/packages/zlib make make install tar xzvf bzip2-1.0.6.tar.gz cd bzip2-1.0.6 make CC='gcc -fPIC' make -f Makefile-libbz2_so make install PREFIX=/home/RServer/packages/bzip2 tar xzvf xz-5.2.2.tar.gz cd ../xz-5.2.2/ ./configure --prefix=/home/RServer/packages/xz make make install tar xzvf pcre-8.38.tar.gz cd pcre-8.38 ./configure --prefix=/home/RServer/packages/pcre make make install tar xzvf curl-7.47.1.tar.gz cd curl-7.47.1 ./configure --prefix=/home/RServer/packages/curl make make install ``` 4. 安装R： 现在，可以开始安装R了。首先，解压R的源代码包： ``` tar xzvf R-3.5.0.tar.gz ``` 然后进入解压后的目录，并配置安装路径，编译并安装R： ``` cd R-3.5.0 ./configure --prefix=/home/RServer/packages/R --with-x --with-blas --with-lapack --with-xft --enable-R-shlib --with-cairo --with-jpeglib --with-png --with-tifflib --with-zlib=/home/RServer/packages/zlib --with-bzlib=/home/RServer/packages/bzip2 --with-xzlib=/home/RServer/packages/xz --with-pcre16 --with-pcre --with-readline make make install ``` 5. 配置环境变量： 为了能够在系统中正常使用R，需要将R的bin目录添加到PATH环境变量中： ``` echo 'export PATH=/home/RServer/packages/R/bin:$PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 6. 验证安装： 打开一个新的终端窗口或刷新当前终端，然后输入`R`命令，如果一切顺利，应该会启动R的交互式环境。 以上步骤是在Linux 6.8上手动安装R的详细过程，确保所有依赖项正确安装并配置，这对于那些需要自定义安装选项或者在没有包管理器支持的情况下安装R的情况非常有用。请注意，实际操作时，应根据当前系统环境和R的最新版本进行适当调整。