我之前在小红书分享过一篇R和Rstudio安装 的教程图文，收获不错的反响，但是也收到许多小伙伴反馈安装版本问题，安装之后找不到图标等问题。今天作为**《生信小白自学攻略》**这个系列的第一篇，我会详细讲解R软件和Rstudio的安装，以及解答大家可能遇到的安装问题。
R软件下载与安装：
R起源于统计学领域，拥有强大的数据可视化能力，不仅能提供丰富的统计模型和算法支持，还支持庞大且充满活力的R包（Package）生态系统，是生物学领域的得力工具。
R下载官方网址：https://cran.r-project.org/
目前R语言更新到4.5.1，但是不建议大家马上安装最新版本的R，因为有些必需的R包可能还没跟上进度，4.4版本的R足够大家使用！
如果想下载最新版本就点击镜像"1"，如果想安装其他版本就点击"2"
我们提供了R-4.4.2的镜像：https://mirrors.dftianyi.com/CRAN/，进入之后可以直接安装。
点击base。
点击Download R-4.4.2 for Windows
下载完成后，双击 .exe 安装文件
注意：
++路径不含中文或空格++： 这是一个非常常见的"坑"！无论是R还是RStudio的安装路径，以及后续你的项目文件路径，强烈建议避免使用中文、全角字符或空格。例如，不要安装到 C:\Program Files (x86)\R 这样的路径，而是推荐 C:\R 或 D:\R。这能有效避免在后续包安装或文件读写时出现路径解析错误。在这里，我选择D盘下的software。
安装组件： 默认全选即可，通常会包含32位和64位文件。如果你确定只使用64位R，可以取消32位选项以节省空间（但一般不建议，除非你非常清楚自己在做什么）。
启动选项： 建议选择"否"，可以根据个人偏好调整。这里可以指定R的默认文档路径等。
点击下一步
创建桌面快捷方式和注册表： 勾选即可，方便后续启动
点击"安装"直到完成。
RStudio的安装
R语言本身是命令行式的，对于初学者来说，直接在命令行中进行操作可能会有些不便。此时，RStudio就登场了。RStudio是一款为R语言量身打造的集成开发环境（IDE），它极大地提升了R语言的开发效率和用户体验，可以说，R和RStudio是缺一不可的"最佳拍档"。
RStudio的优势包括：
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友好的用户界面： RStudio将控制台、脚本编辑器、环境窗口、文件管理、包管理、帮助文档和绘图窗口等集成在一个界面中，让R的开发环境一目了然。
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代码补全与语法高亮： 智能的代码补全功能可以大幅减少拼写错误，提高编码速度；语法高亮则让代码结构更清晰，易于阅读和调试。
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项目管理： RStudio的项目功能可以帮助我们更好地组织代码、数据和结果，确保分析的可重复性。
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Git/SVN集成： 内置的版本控制功能，方便与团队协作，进行代码管理。
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Markdown和Shiny应用开发： RStudio支持R Markdown文档的编写，轻松将代码、结果和文本整合为可读性强的报告；也支持Shiny应用的开发，快速构建交互式Web应用。
RStudio官网下载网址：https://posit.co/downloads/
进入网站后，选择"RStudio Desktop"下的"Free"版本，然后点击"Download RStudio Desktop"。
网页会自动检测你的操作系统，并推荐相应的下载链接，点击下载。
Windows统下载完成后，双击 .exe 安装文件。安装路径选择时，同样建议避免中文和空格，但RStudio通常不会像R那样对路径有那么严格的要求。
安装之后如果在桌面没有看到图标，可以去安装目录中找到Rstudio.exe，创建快捷方式，然后移动到桌面。
常见安装问题与解决方案
尽管我们已经详细说明了安装步骤，但在实际操作中，仍然可能遇到一些问题。以下是几个常见的"拦路虎"及其解决方案：
1."Rtools" 未安装警告:当你尝试安装一些需要编译的R包时，可能会收到"Rtools is required for building R packages"的警告。
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原因：
Rtools是Windows下编译R包的工具集，R的默认安装不包含它。 -
解决方案： 前往 https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/下载对应R版本的Rtools，并按照其安装说明进行安装。
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安装完成后，重启RStudio。
2.权限不足导致安装失败现象： 安装程序报错，提示无法写入文件或目录。
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原因 未以管理员权限运行安装程序。
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解决方案： 右键点击安装程序，选择"以管理员身份运行"（Windows），或确保你拥有对安装目录的写入权限（macOS/Linux）。
成功安装R和RStudio，仅仅是万里长征的第一步。接下来，我们将正式踏入R语言的编程世界，学习如何使用R进行数据导入、清洗、转换、统计分析和可视化。