【服务器】运行R语言代码：R环境安装及代码运行（conda）
目录
- 一、准备工作：安装 Miniconda（如果未安装）
- 1.1 下载 Miniconda 安装脚本
- 1.2 安装 Miniconda（安装到你的 home 目录）
- 1.3 重新加载 shell 环境变量
- 二、创建 R 环境并安装 R
- 2.1 创建名为 r_env 的 Conda 环境，并安装 R
- 2.2 激活 R 环境
- 激活错误-CondaError: Run 'conda init' before 'conda activate'
- 2.3 验证 R 安装
- 三、安装 R 包（使用 Conda 或 R 内部）
- 方法 1：使用 Conda 安装常见 R 包（推荐）
- 方法 2：使用 R 命令行安装（如包在 Conda 中不可用）
- 服务器中安装库包-实例说明
- 📦 一、通过 CRAN 安装的包
- 替代方案：使用 Conda 安装 R 包（如果可用）
- 四、运行 R 脚本
- 4.1 创建一个测试 R 脚本
- 4.2 使用 Rscript 运行
- 参考
以下是使用 Conda 安装 R、管理依赖和运行 R 脚本的详细步骤。
一、准备工作：安装 Miniconda（如果未安装）
服务器上安装的详细步骤可参见另一博客-【WRF工具】服务器上使用conda安装NCL。
1.1 下载 Miniconda 安装脚本
输入以下命令：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
1.2 安装 Miniconda（安装到你的 home 目录）
运行安装脚本，执行以下命令，
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
- 选择安装路径（建议默认安装在 ~/miniconda3）
- 安装结束后提示是否初始化 shell，选择 yes
1.3 重新加载 shell 环境变量
source ~/.bashrc
查找并查看conda版本
# 查找conda
which conda
# 查看conda版本
conda --version
服务器中查看界面如下：
二、创建 R 环境并安装 R
2.1 创建名为 r_env 的 Conda 环境，并安装 R
根据需要，使用conda安装指定版本的R环境，如下：
conda create -n r_env r-base=4.2
注意：当安装R的旧版本时，可能会出错。Anaconda 默认使用的是 defaults 通道，而 R 的许多版本（特别是旧版本）在 conda-forge 通道中才可用。
conda create -n r_env -c conda-forge r-base=4.0.2
安装成功，如下：
2.2 激活 R 环境
conda activate r_env
source activate r_env
激活错误-CondaError: Run ‘conda init’ before ‘conda activate’
在使用上述代码激活R环境时，提示以下错误：
CondaError: Run 'conda init' before 'conda activate'
...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbb in position 1624: invalid start byte
这意味着：
- Conda 要求你先运行 conda init 来配置 shell 环境；
- 但 conda init 执行时，尝试读取某个配置文件（如 .bashrc 或 .bash_profile）失败，原因是文件中包含了非 UTF-8 编码字符，导致 UnicodeDecodeError。
🔍 步骤 1：找出出错的文件
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xbb in position 1624
可以尝试用 less 或 vim 打开这些文件：
less ~/.bashrc
vim ~/.bashrc
然后跳转到出错位置（第 1624 字节），检查是否有乱码或非法字符（比如 DOS 格式、中文注释、复制粘贴的奇怪符号等）。
🧹 步骤 2：清理非法字符
打开文件后：
- 删除乱码或非 UTF-8 字符。
- 建议使用 UTF-8 编码保存文件。
- 也可以使用 iconv 工具将文件转换为 UTF-8 编码：
🧪 步骤 3：手动初始化 Conda（绕过 conda init）
如果不想或不能修改 .bashrc，也可以手动初始化 Conda 环境：
临时启用 Conda（推荐方法）
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate r_env
可以将 source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh 添加到 ~/.bashrc 中，代替自动 conda init。
2.3 验证 R 安装
查看 R 版本，代码如下：
R --version
服务器中界面如下：
三、安装 R 包（使用 Conda 或 R 内部）
可根据以下命令查看库包是否安装：
# 要检查的包列表
packages <- c("MGLM", "spgwr", "robustHD", "raster", "tictoc", "osqp", "doParallel")
# 检查哪些包没有安装
not_installed <- packages[!packages %in% installed.packages()[,"Package"]]
# 输出缺失的包
if (length(not_installed) == 0) {
cat("所有包都已安装。
")
} else {
cat("以下包未安装：
")
print(not_installed)
}
输入：
q()
选择 n 退出时不保存工作空间。
方法 1：使用 Conda 安装常见 R 包（推荐）
conda install -c conda-forge r-tidyverse r-data.table r-ggplot2 r-readr
方法 2：使用 R 命令行安装（如包在 Conda 中不可用）
进入 R：
R
然后在 R 中运行：
install.packages("dplyr", repos = "https://cloud.r-project.org/")
退出 R：
q()
💡 注意：第一次安装包时，它会提示你选择个人库目录，输入 yes 并确认创建。
服务器中安装库包-实例说明
待安装库包如下：
| 库包名 | 作用 | 安装方式 |
|---|---|---|
| library(‘MGLM’) | CRAN 安装 | |
| library(‘BPST’) | ||
| library(‘Triangulation’) | CRAN 安装 | |
| library(‘spgwr’) | CRAN 安装 | |
| library(‘robustHD’) | CRAN 安装 （安装失败）→ conda安装 | |
| library(‘raster’) | CRAN 安装（安装失败）→ conda安装 | |
| library(‘rgdal’) | ||
| library(‘tictoc’) | CRAN 安装 | |
| library(‘osqp’) | CRAN 安装（安装失败）→ conda安装 | |
| library(“doParallel”) | CRAN 安装 | |
| library(“parallel”) | R内置包 |
📦 一、通过 CRAN 安装的包
📌 方法说明
- 将包安装到用户本地目录（默认即可）
- 使用 HTTPS 的 CRAN 镜像更稳定
- 避免 type = “binary”，Linux 下默认就是 source 编译
🔧 推荐安装代码（拷贝粘贴到 R 中运行）
首先进入R环境：
R
随后，在R环境安装以下库包，如下：
# 设置可靠的 CRAN 镜像
options(repos = c(CRAN = "https://cloud.r-project.org"))
# 一次性安装多个包
install.packages(c("MGLM", "spgwr", "robustHD", "raster", "tictoc", "osqp", "doParallel"))
以上需要的安装的库包大部分托管在CRAN中，如下：
# MGLM Multivariate Response Generalized Linear Models
library('MGLM')
install.packages("MGLM")
# spgwr Geographically Weighted Regression
library('spgwr')
# robustHD Robust Methods for High-Dimensional Data
# 依赖库较多
library('robustHD')
install.packages("robustHD")
# raster Geographic Data Analysis and Modeling
library('raster')
install.packages("raster")
install.packages("raster", type = "binary")
# tictoc Functions for Timing R Scripts, as Well as Implementations of "Stack" and "StackList" Structures
library('tictoc')
install.packages("tictoc")
# osqp Quadratic Programming Solver using the 'OSQP' Library
library('osqp')
install.packages("osqp")
# doParallel Foreach Parallel Adaptor for the 'parallel' Package
library("doParallel")
install.packages("doParallel")
library(‘BPST’)的安装如下：
install.packages("devtools",repos="http://cran.r-project.org")
library(devtools)
install_github("作者名/BPST") # 替换 "作者名/BPST" 为实际的 GitHub 仓库地址
install_github("funstatpackages/BPST")
devtools::install_github("FIRST-Data-Lab/BPST")
library(‘Triangulation’)的安装如下：
install_github("funstatpackages/Triangulation")
install_github("FIRST-Data-Lab/Triangulation")
library(‘robustHD’)的安装如下：
install.packages("scales", type = "binary")
install.packages("ggplot2", dependencies = TRUE, type = "binary")
library('robustHD')
替代方案：使用 Conda 安装 R 包（如果可用）
许多常用的 R 包可以通过 conda 安装，优点是无需编译、不依赖外部系统库，更适合在服务器上使用。
在conda环境下，进行以下安装：
conda install -c conda-forge r-mglm r-spgwr r-robusthd r-raster r-tictoc r-osqp r-doparallel
conda install -c conda-forge r-raster r-osqp r-robusthd
注意：Conda 安装的 R 包前面都有 r- 前缀，并来自 conda-forge 通道。
四、运行 R 脚本
4.1 创建一个测试 R 脚本
nano test_script.R
# test_script.R
library(ggplot2)
data(mtcars)
png("plot.png")
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main = "MPG vs HP", xlab = "MPG", ylab = "Horsepower")
dev.off()
保存并退出。
4.2 使用 Rscript 运行
Rscript test_script.R
运行成功后会生成一个 plot.png 文件。
