在MacOS上安装以及使用Jupyter Notebook运行R语言

本指南适用于MacOS 10.13及以上的系统。不确定有没有用的环境依赖是xcode commandline tools，不嫌麻烦可以提前装一下，很多东西都要用到这个。

1	xcode-select --install

走流程介绍一下R

R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。

R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX（也包括FreeBSD和Linux）、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面，其中RStudio是最为广泛使用的集成开发环境。

环境配置过程

安装Anaconda

如果已经安装过了（打开终端试试conda --version命令），就直接看下一部分。

按照我的习惯，一般是用脚本安装。Anaconda官网的下载页面直接拉到底，下载命令行安装文件。

终端进入下载文件夹，输入bash Anaconda3-2020.07-MacOSX-x86_64.sh（具体版本看你下载文件的名字），一路下一步，遇到y/n就选y。安装完成后重启终端，应该长这样：

如果想在新建环境里执行下面的操作，可以输入以下命令新建并激活环境：

1 2	conda create -n env_name python=3 ipython jupyterlab conda activate env_name

我在这里不讲如何新建环境了，所有操作直接在base环境里执行。在进行下一步操作前，可以尝试输入jupyter notebook或者jupyter lab看一下服务有没有正常启动。

安装R语言组件

我们以（当时）最新的R-4.0.2版本为例。R官网贴心为各国商科精英们准备了物理距离尽可能短的镜像。下表是中国境内的服务器：

R-4.0.2.pkg 下载链接	镜像源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	TUNA Team, Tsinghua University
https://mirrors.bfsu.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	Beijing Foreign Studies University
https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	University of Science and Technology of China
https://mirror-hk.koddos.net/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	KoDDoS in Hong Kong
https://mirrors.e-ducation.cn/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	Elite Education
https://mirror.lzu.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	Lanzhou University Open Source Society
https://mirrors.nju.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	eScience Center, Nanjing University
https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	Tongji University
https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/CRAN/bin/macosx/R-4.0.2.pkg	Jiao Tong University

安装“R-4.0.2.pkg”前务必注意！⚠️⚠️⚠️：

在下载链接页面有一段小字：

Note: the use of X11 (including tcltk) requires XQuartz to be installed since it is no longer part of OS X. Always re-install XQuartz when upgrading your macOS to a new major version.

一定要注意，这时候先按照要求把XQuartz装上，不然之后会出状况（后文简述现象）。

正常运行pkg文件，一路下一步，安装。Launchpad出现R.app的图标。当然我们一般用不着这个东西。

终端输入R并回车，应该长这样：

这样R语言相关组件就算安装好了，实在不放心也可以试试hello world：

安装IRkernel

和python在jupyter上解释需要依赖iPython、iPykernel同理，R语言脚本在jupyter上运行也依赖于一种即时的解释器内核iRkernel。和pip或者conda类似，我们也需要使用R的包管理工具先安装依赖环境。

1	install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))

执行第一句脚本的时候会让选镜像仓库，这时候就可以看出问题的端倪了：如果像我一样没有安装XQuartz，就不会弹出一个类似GUI的东西让你选择仓库，而是直接命令行输入序号。如果是这样，可以先不用装这些了，先回去把XQuartz装好吧。否则就会报告如下错误：

Error in (function (display = "", width, height, pointsize, gamma, bg,  : 
  X11 module cannot be loaded
In addition: Warning message:
In (function (display = "", width, height, pointsize, gamma, bg,  :
  unable to load shared object '/Library/Frameworks/R.framework/Resources/modules//R_X11.so':
  dlopen(/Library/Frameworks/R.framework/Resources/modules//R_X11.so, 6): Library not loaded: /usr/X11/lib/libSM.6.dylib
  Referenced from: /Library/Frameworks/R.framework/Resources/modules//R_X11.so
  Reason: image not found