【R언어 입문】Raspi4에 인스톨 해 놀아 보았다♪

오늘 밤은 Raspi4에 설치하고 놀아 보았다.

설치

環境；
$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Raspbian
Description:    Raspbian GNU/Linux 10 (buster)
Release:    10
Codename:   buster

R을 도입하고, R의 강력한 데이터 분석 능력을 사용하여, 46시 중 데이터 분석하고, 자동으로 그래프나 예조 분석한다고 즐거워♪
그래서 먼저 설치. . .
R 설치는 반드시 Ubuntu와 동일할 수 있습니다.
그래서 아래 다운로드 사이트에서 다운로드하여 설치.
【참고】
· 우분투에 R 설치

$ gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key E084DAB9
$ gpg -a --export E084DAB9 | sudo apt-key add -
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install r-base

이것으로, 우선 R이 움직입니다만, 역시 R/Studio 넣고 싶다. 아래의 참고 사이트에서 다음 파일을 다운로드하여 더블 클릭합니다만, 설치할 수 없어 실패. . . . 포기했습니다.


OS
Download
크기
SHA-256


우분투 18/데비안 10
rstudio-1.2.5042-amd64.deb
104.93 MB
99e0f57b


【참고】
· Download RStudio

R 실행

그리고 어떻게 든 움직이는 방법을 사용하여 시도한 결과,

$ R
R version 3.5.2 (2018-12-20) -- "Eggshell Igloo"
Copyright (C) 2018 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: arm-unknown-linux-gnueabihf (32-bit)
...
>

이 상태에서, 요점은 붙이면, 스크립트 언어 잘 실행해 줍니다.
또한 simple_graph.R 등과 함께 파일에 저장하고,
다음 명령으로 실행할 수 있습니다.

$ Rscript --vanilla --slave simple_graph.R
pdf 
  2 

우선, 정규 분포 난수 생성해, 빈도 그래프 그리기, 한층 더 밀도 함수 density()를 그려, 한층 더 평균과 표준 편차를 구해 정규 분포를 구해, 그리는 그래프 앱이 움직였습니다.

png(file='simple_10000.png', res=250, w=1500, h=1500)
nm=10000
x <- rnorm(nm)                                       
hist(x, xlim=c(-4,4), ylim=c(0,0.5), prob=T, ann=F)
par(new=T)                                         
plot(density(x), xlim=c(-4,4), ylim=c(0,0.5),  xlab="" , ylab="" , main="" , col="red" )
axis(side=4)
mean_data=round(mean(x),digits=2)
sigma_data=round(sqrt(var(x)),digits=2)
x <- seq(-4, 4, by = 0.1)
y1 <- dnorm(x, mean=mean_data, sd=sigma_data)
lines(x,y1,col="blue",lwd=2)
legend("topright",legend=c("data",nm,"μ",mean_data,"σ",sigma_data))
dev.off()

결과는 다음과 같이 생성 난수를 늘리면 정규 분포에 가까워집니다.


No. of Data
정규 분포 & 빈도 분포


200


1000


2000년


10000

추가 패키지 설치

그 후, 테스트라든지 해보고 싶기 때문에, 한층 더 package를 인스톨 합니다.
어쨌든, 아래 참고대로 거의 모든 패키지를 넣습니다.
【참고】
1. R 패키지 설치 방법 및 호출 방법 @biostatistics
2. R 버전 3.1.1 설치(Ubuntu에서)
패키지 설치의 기본은 다음 명령으로 "som"이라는 패키지를 설치할 수 있습니다.

install.packages("som", dependencies = TRUE)

이번은, 상기의 참고 2의 방법으로 위로부터 순서대로 모두 인스톨 해 와, 이하의 일괄 인스톨을 실시했습니다.

6.Cran Task View を用いて、 いくつかのタスク・ビューをインストール
#!/bin/bash
# ctv
echo 'options(repos="http://cran.rstudio.com") ' > /tmp/a.$$.r 
echo 'install.packages("ctv", repos="http://cran.rstudio.com/") ' >> /tmp/a.$$.r
cat /tmp/a.$$.r | sudo R --vanilla 

for i in Cluster Graphics MachineLearning Multivariate NaturalLanguageProcessing Robust Spatial SpatioTemporal TimeSeries; do 
  echo $i
  rm -f /tmp/a.$$.r 
  echo "options(repos=\"http://cran.rstudio.com\") " > /tmp/a.$$.r 
  echo "library(ctv); install.views(\"$i\", repos=\"http://cran.rstudio.com/\") " >> /tmp/a.$$.r
  cat /tmp/a.$$.r | sudo R --vanilla 
done

덧붙여서, 자동적으로 인스톨 할 수 있었습니다만, 연장 종료하지 않고, 하룻밤 걸렸습니다. 그 후, 이하의 갱신도 실시하고 있습니다.
※그 아래에 일괄 인스톨의 방법이 있습니다만, 이것은 실시하지 않았습니다

R のパッケージの更新
#!/bin/bash
echo 'options(repos="http://cran.rstudio.com/"); update.packages(checkBuilt=TRUE, ask=FALSE)' | sudo R --vanilla

기계 학습 시스템의 앱을 움직여보십시오.

위의 테스트도 수행했지만 다음에 기사를 만들려고합니다.
이번에는 다음 참조의 세 가지 산점도를 그려 보았습니다.
해설은 참고를 참조하십시오.
【참고】
3. 산점도 행렬을 그리려면 (corrplot, pairs, GGally) @StatModeling Memorandum

요약

· R을 Raspi4에 설치하고 놀았습니다.
· R로 실행 환경에서 함께 복사하면 실행할 수 있습니다.
・R/studio는 인스톨 할 수 없었지만, jupyter notebook로 코드 작성을 해, Rscript --vanilla simple_graph.R 와 같이 실행할 수 있었다
・기계 학습계의 앱도 움직일 것 같다

· 좀 더 분석계의 앱을 작성해, 실시간 실행을 시키려고 생각한다