vscode 配置R
conda solving environment慢:
其中一个方法:更新conda
conda upgrade -n base -c defaults --override-channels conda
conda solving environment慢:
第二个方法:安装mamba
conda install -c conda-forge mamba
mamba install 包名
安装完之后就可以使用mamba来替代conda进行所有下载操作
VScode连接远程服务器创建jupyter后运行R
使用conda search r-base在conda的频道中检索都有什么版本的R
为R创建一个虚拟环境,推荐通过新建环境的方式安装不同版本的R语言,这样就能在不同环境间切换,然后在该虚拟环境下安装ipykernel,为了能运行jupter
conda create -n r-4.2.2 r-base=4.2.2
source activate r-4.2.2
#添加镜像源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
#
conda install ipykernel
#用Jupyter notebook调用R,再下载一个irkernel
conda install -c r r-irkernel
然后在puuty里打开R,激活内核(这个回头有空再确认下)
IRkernel::installspec()
服务器上下载R包不要在vscode里install.package,这样子很奇怪而且报错信息也看不太到。就直接在putty里激活虚拟环境,进入R,然后install.packages
这个stringr包死活下载不下来!!!!
解决办法:重新创建了一个虚拟环境,然后conda下stringr就好了。(马上要被气死了啊啊啊啊┭┮﹏┭┮)
conda create --name r4.0
conda install r-base
conda install r-stringr
然后安装languageserver也成功了
install.packages("languageserver")
conda install -c conda-forge r-seurat
然后在vscode里运行R
注意:vscode里前面的配置好之后,新建一个R文件,然后下面有一个termial,就类似putty里的终端,需要在这里面切到虚拟环境,然后打开radian(直接输入randian即可)
然后就可以在这里用install.package了,跟在putty里一样
但是还是不能用view和显示图片
https://cloud.tencent.com/developer/article/1678113
https://blog.csdn.net/Happievening/article/details/117417696