概要

みなさんは統計処理にどのようなツールを使用していますか？

私は、R言語というツールを使用しています。

今回、macOS Big Sur上にRとエディタとしてJupyter Labをインストールしたので、その方法について書きます。

環境

  • macOS Big Sur
  • R 4.0.3
  • Jupyter Lab 2.2.9

Rのインストール

最初に、Rのインストールを行います。

Rは、ソースコードからビルドすることも可能ではあるのですが、私の環境ではビルドに何度も失敗したり、インストールに成功しても、想定した通りに動かない(特にグラフ描画周り)ということがあったため、Homebrewを使用してインストールすることにしました。

$ brew install r

これで、Rのインストールは終わりです。

XQuartzのインストール

Rでグラフの描画など、グラフィカルな表示を行うにはX11の環境が必要です。

macOSでは、XQuartzという名前のツールとしてX11の環境が用意されているため、これをインストールします。

XQuartz

インストールは、インストーラーをダウンロードして、それを実行するというもののため、他のソフトと同じようにインストールできるはずです。

Jupyter Labのインストール

Jupyter Labは、Pythonを使用したツールとしてリリースされています。

そのため、Pythonの実行環境を最初に用意します。

macOSには、最初からPythonがインストールされているのですが、バージョンが古いため動作を保証していません。最新のものをインストールしておきましょう。

$ brew install python3

既に、Pythonのインストールが済んでいる場合などは、上記のコマンドを実行する必要はありません。

Pythonの準備ができたら、Jupyter Labをインストールします。

$ pip install jupyterlab

これで、JupyterLabの準備ができました。

IRkernelのインストール

現状のままでは、Jupyter LabでRを使うことはできません。

Jupyter LabでRを使うようにするには、IRkernelというものをインストールする必要があります。

IRkernelは、Rのライブラリとして用意されているので、インストールにはターミナルでRと実行して、Rのプログラムを実行できるようにした後、次のふたつのコマンドをそれぞれ実行します。

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

これで、Jupyter LabでRの実行ができるようになりました。

Jupyter Labの実行

Jupyter Labの実行は次のコマンドでできます。

$ jupyter lab

あとは、色々と試行錯誤しながらJupyter Labを使っていきましょう。

さいごに

一番面倒だったのは、Rのインストールです。

ソースコードからビルドしてしまうと何故か、日本語周りで苦しみますので、問題がなければHomebrewを使ってインストールしましょう。