jupyter 環境でRを使えるようにする (Anacondaを使わない場合).

前口上

Anaconda 環境であれば Anaconda のダッシュボードで いわゆる "r環境 (r-envとか)" を設定すればそこから jupyter を起動することで jupyter で R をつかうことができるようになりこれが最も簡単な方法であると思われる. が. いろいろと作業をしているうちにこの Anaconda が邪魔になってきた. ざっくりいうとほかの環境とのバッティングである. またパッケージの導入に Environments から行うのは気持ち悪い. ということで Anaconda を消して jupyter をPython から入れなおして R を使えるようにしてみた. 結論から言うと極めて快適である. jupyter を Anaconda でなく Python から入れることは想定していたより簡単であった. なおPythonはWindows10の環境ではMicrosoft Storeから導入した.

前提

前提というほどの前提はない: ただし:

• OS は Windows10/Ubuntu 18.04 で行った. (この二者でたいして差はない: 違いという意味では R/Pythonの導入は Ubuntu など Linux の場合そのしきたり(apt-getを使う、とか)に従うことくらい).
• R は既に導入されているものとする(こちらは 3.6.3 "Holding the Windsock" が導入済み)
• Python は入っているものとする (こちらは 3.8.2)

jupyter を 導入する.

参考:Installing the Jupyter Software
原則としてこのページの "pip" の項を順に実行すればよい.

pip install jupyterlab

jupyter lab の導入はこのコマンドで行う. このコマンドは コマンド・プロンプト から実行する.
導入過程で各種前提パッケージが導入される.
ところでjupyter lab の起動は:

jupyter lab

とjupyterとlabとの間にスペースが入るがinstallでは入らない.

pip install notebook

必要に応じて notebook も導入する.
たぶんnotebookのほうが需要が多いのではないかと思われるがlabでもほとんど同じことができる. labだとnotebookを複数立ち上げてもブラウザのタブを一つしか消費しないので始末がいい.
起動は:

jupyter notebook

pip install voila

必要に応じて voila も導入する. ただしWindows環境では使えないので意味はない. "Voilà ヴォァラ"なのでnotebookを美しく見せてくれる機能っぽい参考.
起動は:

voila <path-to-notebook> <options>

である.

jupyter に R を加える.

jupyter には python しか入っていないので別途カーネルを導入してやる必要がある.

Rの起動:

terminal を開き "R" コマンドでRを起動する.
N.B. 必ずterminalないしはそれ相当(e.g. コマンドプロンプト)から実行すること: Rアイコンをクリックなどに拠る起動ではうまくいかない.

導入コマンド

以下の二つのコマンドを実行する:

• install.packages('IRkernel')
• IRkernel::installspec()

なお、install.packages を実行すると直後 packages の導入元を選択するポップアップが出るので適切に選択する.
参考:github IRkernel のreadme文書

確認

jupyter labなどを起動して確認する."Launcher"に"R"のアイコンが出ていれば良しとする: