【原】服务器jupyter notebook中运行R/终端代码演示

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真的很难，有些小伙伴要求R，有些要求python，也不是吐槽，问题不在于你，也不在于我。现在做很多分析，确实不只是只用一种语言就解决的，有时候就得python和R切换使用。其实多学一种语言，或者了解一种并不是什么坏事。有小伙伴说能不能同时运行R和python，所以这里我们就演示一下在jupyter中运行R或者终端代码的例子。我们的演示是在服务器中进行的（2024年你拥有一个具有Rstudio、有jupyter、具有root权限的服务器了吗？(注册领取200优惠券)！）。要想运行，其实需要一种魔法命令(Magic Command)。不太恰当的解释就是一种交互使用。

首先我们需要在jupyter中安装rpy2，这一步在终端中进行：rpy2 是一个 Python 包，它允许 Python 与 R 语言进行交互。通过 rpy2，你可以在 Python 环境中运行 R 代码，并且可以访问 R 的函数和库。

#首先需要在终端环境中安装rpy2pip install rpy2

接下来就可以使用%load_ext rpy2.ipython加载 rpy2.ipython 扩展：执行了 %load_ext rpy2.ipython，你就可以使用 %%R 魔法命令来运行 R 代码。

%load_ext rpy2.ipython#jupyter中运行

需要注意的是，你在一个命令行运行R代码的时候，每行运行前都需加上%%R！如果需要作图，那么就类似于markerdown或者python作图一样，直接在下面出图！

%%Rsetwd('./') #设置工作路径

#使用ggplot简单做个图%%Rlibrary(ggplot2)p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))p + geom_point()+theme_classic()

运行下单细胞的代码：

%%Rlibrary(Seurat)

%%Rload("./adj_scRNA.RData")

%%Rtable(adj_scRNA$celltype)
#Endo   Fib  Musc   Ker  APCs Other Tcell  Mast    LY  Mela #2513  3888  2115  4153  1599    64   733   472   334   180 

%%Radj_scRNA = subset(adj_scRNA, celltype=="Other", invert=T)DimPlot(adj_scRNA, label=T)

假设你需要对象切换什么的，使用这种方式还是很方便的，唯一的缺点是编辑代码的时候没有像Rstudio中那样方便，自动显示。至于要运行终端的代码，也很简单，需要在运行每个命令前面加上%%bash即可。例如：

%%bash cd /home/tq_ziv/data_analysis/scRNA

这都是些小技巧了，可以用起来，方便自己操作。觉得分享有用的点个赞再走呗！