Continui să finalizez munca la următoarea mea postare despre utilizarea R wordcloud pachet. Deoarece de obicei programez și scriu cu computerul meu desktop Lenovo, am decis să experimentez instalarea R-base și RStudio pe Raspberry Pi Model 3B și pe tableta mea pentru acele ocazii în care doresc să lucrez în timp ce călătoresc. Raspberry Pi rulează cea mai recentă versiune a Debian Trixie împreună cu desktopul Raspberry Pi. Tableta folosește cea mai recentă versiune de Android 16. Prima mea observație se referă la disponibilitatea lui R pentru aceste platforme.
I. Instalarea R-base și RStudio pe Raspberry Pi3/B,4,5
R este disponibil pentru o varietate de sisteme UNIX, Windows și MacOS. Dacă rulați R pe Windows, sunteți familiarizat cu versiunile pe 32 și 64 de biți disponibile pentru descărcare și instalare printr-un încărcător executabil. În timp ce consola R-base a fost disponibilă pentru platforma RPi, abia recent serverul RStudio a fost disponibil pentru procesorul ARM64 utilizat în modelele RPi 3A/B, 4 și 5. În prezent folosesc Debian Trixie pe 64 de biți pe RPi 3/B. Pachetul R-base este acum disponibil în depozitele Debian, astfel încât R poate fi instalat prin meniul desktop RPi, mai degrabă decât să descarce build-uri binare sau fișiere executabile.
Pentru un RPi 3B sau mai mare, aș recomanda următoarele:
– Asigurați-vă că cardul dvs. microSD este suficient de mare. Folosesc un card de 32 GB.
-Asigurați-vă că sistemul de operare este actualizat. Utilizați utilitarul de linie de comandă pentru a rula următoarele comenzi:
actualizare sudo apt (răspunde la solicitările care urmează)
sudo apt full-upgrade (răspunde la solicitări)
În funcție de modelul de RPi pe care îl utilizați, dimensiunea cardului de memorie și versiunea Debian pe care o utilizați această actualizare ar putea dura destul de mult.
Odată finalizată actualizarea, utilizați meniul de pe desktop pentru a accesa opțiunea de adăugare/ștergere software, căutați pachetul R folosind r-base ca cuvânt cheie și faceți clic pe pictograma corespunzătoare pentru a începe instalarea. Când instalarea este finalizată, ar trebui să vedeți pictograma R în meniul derulant de pe desktop, sub titlurile Programare sau Știință (sau ambele). Consola R-base poate fi rulată acum făcând clic pe pictograma meniului, iar R este acum disponibil pentru acces de către RStudio-server dacă este instalat.
Deoarece RPi folosește un procesor ARM, RStudio în sine nu poate fi instalat, dar RStudio-server a fost portat cu succes pe platformă. Informații suplimentare despre descărcările R pot fi găsite pe site-ul web Posit Ghidul utilizatorului RStudio IDE Ghidul utilizatorului RStudio și la linkul Ultimele versiuni RStudio. Dacă doriți să instalați RStudio-server din utilitarul dvs. de linie de comandă RPi, există mai mulți pași, dar rezultatul este o interfață web funcțională cu compilare completă a serverului RStudio. Urmați pașii enumerați mai jos.
1. Când instalați un software nou, executați o actualizare folosind:
sactualizare udo apt
2. Portul RStudio-server pe care îl instalăm a fost proiectat pentru sistemul de operare Ubuntu, așa că instalați dependențele necesare pentru Debian folosind:
sudo apt install gdebi-core libssl-dev libclang-dev
3. Obțineți versiunea din biblioteca Posit Daily Builds folosind
wget https://dl.dailies.rstudio.com/server/jammy/arm64/rstudio- server-2026.06.0-242-arm64.deb
4. Instalați aplicația folosind:
sudo gdebi rstudio-server-2026.06.0-242-arm64.deb
5. Când instalarea este completă, utilizați comanda de serviciu de sistem pentru a porni RStudio-server cu:
sudo systemctl start rstudio-server (pentru pornirea curentă) și/sau
sudo systemctl enable rstudio-server (porniți la toate pornirile)
6. Deschideți browserul web Chromium sau Firefox din meniul desktop și accesați serverul RStudio introducând adresa URL:
http://
În cazul meu, aș introduce http://192.168.4.115:8787
Captura de ecran de mai jos arată RStudio cu codul din acest articol și rezultatul rezultat.
II. Utilizarea R pe un dispozitiv Android
R și RStudio nu se vor porta direct la un sistem de operare bazat pe Android, dar există câteva aplicații care vor funcționa cu diferite grade de utilitate. Am o tabletă care rulează Android 16 și folosesc o aplicație gratuită, Rlytic. Odată instalați din Magazinul Play, utilizatorii se înregistrează cu un nume de utilizator și o parolă. Când programul pornește, este afișată o consolă de introducere a codului. Codul dvs. poate fi introdus direct folosind tastatura de pe ecran furnizată sau poate fi încărcat de pe dispozitivul dvs. de stocare a fișierelor sau din stocarea în cloud. Interfața este ușor de utilizat. Am inclus un exemplu simplu de program și câteva capturi de ecran mai jos.
Rlytic este liber de utilizat, dar este limitat la a avea doar 2 programe active simultan. O versiune nelimitată este disponibilă pentru cumpărare. Aș putea adăuga, de asemenea, că la momentul scrierii acestui articol, Rlytic rulează pe R-base v.3, astfel încât utilizatorii pot întâmpina unele probleme cu proiecte mai complexe.
III. Folosind R pe un iPhone
În prezent, folosesc un iPhone 12 și eram curios despre orice aplicație R care ar funcționa cu el. Am găsit o aplicație numită WebR care combină R-base 4.xxx cu un editor de text și o interfață de browser. Potrivit autorului programului, aplicația a fost concepută pentru a fi utilizată de elevi într-o clasă atunci când învață statistici și/sau programare R. Oferă o platformă extrem de mobilă pentru programele Running R și generează rapid atât text, cât și grafică. Încă o dată, voi lăsa în seama cititorilor să angajeze curba de învățare a aplicației și voi oferi un exemplu simplu și capturi de ecran mai jos. Software-ul este gratuit și este disponibil în iPhone App Store.
euV. Exemplu de program: Raspberry Pi
Următorul cod este un exemplu simplu al modului în care R poate fi utilizat pentru a demonstra Teorema Limită Centrală în eșantionarea dintr-o populație. Codul folosește funcția R-base rnorm pentru a genera eșantioane selectate aleatoriu dintr-o populație de valori distribuită în mod normal cu o medie a populației și o abatere standard dată, găsește media fiecărui eșantion generat și grafică distribuția de eșantionare. Codul este prezentat mai jos.
#populație; sd=10; medie=65
#generați 25 de mostre din 25 de observații
#calculați media eșantionului pentru fiecare eșantion și distribuția grafică
#####################################################################
#code pentru a genera mostre și pentru a afișa toate mijloacele eșantionului
#####################################################################
Probele <- replicate(25, rnorm(25, mean=65, sd=10))
Samples #arată mostrele generate
####################################################################
#code pentru a calcula și afișa medie a fiecărei coloane de medii eșantion
###################################################################
SampleMeans <- colMeans(Samples)
SampleMeans #arată mijloacele eșantioanelor generate
####################################################
#cod pentru a reprezenta grafic mediile distribuției de eșantionare
#####################################################
plot(density(SampleMeans),
main = „Densitatea mijloacelor eșantionului”,
xlab = „Media eșantionului”)
Graficul de distribuție a mediilor eșantionului este prezentat mai jos.
V. Exemplu de program: Rlytic
Iată același cod cu graficul rezultatelor pentru aplicația Rlytic de pe tableta mea cu Android 16. Pentru concizie, nu am inclus toate dialogurile de hashtag din exemplul RPi. Captura de ecran și diagrama sunt afișate.
#populație; sd=10; medie=65
#generați 25 de mostre din 25 de observații
#calculați media eșantionului pentru fiecare eșantion și distribuția grafică
Probele <- replicate(25, rnorm(25, mean=65, sd=10))
#Eșantioane
SampleMeans <- colMeans(Samples)
#SampleMeans
plot(density(SampleMeans),
principal = „Densitate”,
xlab = medie”)
Ecranul Rlytic:
Graficul Rlytic: (Rețineți că graficele Rlytic sunt în format PDF)
VI. Exemplu de program: WebR pentru iPhone
Iată o versiune ușor modificată a codului de eșantionare aleatoriu introdus în WebR pe iPhone-ul meu 12.
x=rnorm(25, medie=65, sd=10)
plot(densitate(x))
Mai jos este afișată rezultatul rezultat. Ca și în exemplele anterioare, nu am tipărit rezultatul care să arate mijloacele individuale generate aleatoriu.
Încă lucrez la următoarea parte a tutorialului meu despre utilizarea wordcloud și a pachetelor aferente pentru analiza fișierelor text mari și complexe. Vă rugăm să căutați următoarea mea postare într-un viitor nu prea îndepărtat.
DM Wiig
R Statistică și programare
https://dmwiig.net
