初めに
実験結果を集計し、グラフを作成するためにRを扱う環境としてJupyter Labを用いれば、計算過程などを残しておけます。
今まで、Anacondaの環境上でJupyter Labを使っていたのですが、Anacondaを立ち上げて、Jupyter labを立ち上げて、と手順が煩雑でした。JupyterLab desktop appの方がデスクトップのショートカットを押せばすぐ使えますし、なにより環境構築が楽です！
JupyterLab desktopでRを使う方法として、CondaをつかってConda-forgeからインストールする方法もありますが、なぜかConda-forgeのWindows向けのRだけ古いバージョンのままになっています。ライブラリーをインストールする際にRのバージョンが古いと不具合がよく出るので、最新のバージョンを入れたいところです。
JupyterLab Desktop Appのインストール
JupyterLabDesktop Appはgithubからインストーラーをダウンロードして、インストールします↓。
下の方にスクロールし、
Windows (10, 11)
x64 Installaer
からダウンロードします。
インストーラーを実行するとWindowsによってPCが保護されましたというウインドウが出ることがありますが、詳細情報＞実行します。
Jupyterlab desktopが立ち上がり、もしウインドウの下部にPython environment not found と出てきたら、すぐ右のusing bundle installerをクリックして数分待ちます。
New notebook...やNew session..がクリックできるようになったらOKです。
ウインドウを閉じます。
Rのインストール
Rをインストールします。もしすでにライブラリーをたくさん入れたRのバージョンがあり、それを使いたい場合はこの手順はスキップします。Rは以下のサイトからWindows用のインストーラーをダウンロードすればよいです。
最新のバージョンを入れたければ "install R for the first time."を押してください。
インストーラーをダウンロードしたら実行して、インストールしてください。
RをJupyterLab desktopで使う方法
デスクトップに作成されたRのアイコンをクリックしてRを立ち上げます。
上の段落で、Python environment not foundと出て、using bundle installerをクリックした場合のみディレクトリの変更を行います。Python environment not foundと出なければ、jupyterのパスが通っていたということなので、ディレクトリの変更の必要はありません。②IRkernelのインストールから行います
①ディレクトリの変更
ウインドウ左上の ファイル＞ディレクトリの変更をクリックします。
%APPDATA%/jupyterlab-desktop/jlab_server/Scripts
と上部のバーに入力します
エンターを押して、その後
"フォルダーの選択"を押します。
②IRkernelのインストールと実行
install.packages('IRkernel')
IRkernel::installspec()
をコピペして貼り付けします。エンターを押してください。
エラーが出なければ、ウインドウを閉じます。
デスクトップのJupyterLabのアイコンをクリックしてJupyterLab desktopを立ち上げます。
New sessionをクリックします。
このようにPython3の隣にRが出てきていればOKです。
もし全く違う画面なら、左上のFileからNew Launcherか左上の青地に白の＋を押してください、
Note bookのほうのRを押します。出てきた空欄に以下のコマンドをいれShift+Enterを押します。
sessionInfo()
Rのバージョンが目的のものになっていればOKです。