概述
R是一种解释性编程语言，用于由R基金会支持的统计计算和图形。它广泛用于统计人员和数据挖掘者，用于开发统计软件和数据分析。
根据自由软件基金会的 GNU 通用公共许可证在源代码形式中的条款，R 可作为自由软件提供。它在各种 UNIX 平台和类似系统（包括 FreeBSD 和 Linux）、Windows 和 macOS 上编译和运行。
根据 2017 年堆栈溢出的信息，从 2016 到 2017 年，R 编程语言出现了显著增长。R的增长可以通过数据科学的普及来解释。
通常，大多数 R 开发人员使用R Studio作为开发 R 应用程序和显示结果的工具。本文提供了一个通过朱皮特笔记本的替代方案。
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朱皮特笔记本
Jupyter 笔记本是一个开源 Web 应用程序，允许您创建和共享包含实时代码、方程式、可视化效果和叙述性文本的文档。它可以作为交互式开发和呈现数据科学项目的工具。大多数情况下，它与 Python 一起使用，但可以使用具有不同编程语言（包括 R）的 Jupyter 笔记本。有关支持的编程语言列表，请参阅 GitHub 中的Jupyter 内核页面。
本文介绍了在 Windows 10 上为R设置 Jupyter 笔记本的步骤，并提供了指向 R 示例的链接，这些示例演示如何将 Refinitiv 的 API 与 Jupyter 笔记本一起使用。
为 R 设置 Jupyter 笔记本
有几种方法可以为 R 设置 Jupyter 笔记本。以下步骤适用于 Windows 10 计算机，它们未安装任何版本的 R 和 Python。有关其他安装方法，请参阅 R、Python 和 Jupyter 网站。
1. 安装 R
预先编译的 R 包二进制发行版（Linux、Mac OS X 和 Windows）可在综合 R 存档网络 [CRAN]中提供。之后，R 32 位和 64 位都安装在机器上。在本文中，使用 R 3.6.1 64bit。
2. 安装 Python
Python软件包可在Python网站上找到。它支持许多操作系统，如 Windows、Linux/Unix 和 Mac OS X。
下载 Windows 版本，然后将其安装到计算机上。在本文中，使用 Python 3.7.4 64bit。您需要验证安装路径或选择将 Python 3.7 添加到 PATH选项，将 Python 安装路径添加到 PATH 环境变量。
但是，将 Python 3.7 添加到 PATH选项可能会在已安装的 Python 版本之间引入版本冲突。如果计算机上安装了多个版本的 Python，请小心此选项。
安装后，打开 Windows 命令提示符以验证 Python（Python — 版本）的版本。
您可以安装不同的 Python 发行版，例如Anaconda。有关详细信息，请参阅 Anaconda 网站。
3. 安装朱佩特笔记本
Jupyter 笔记本可以随命令一起安装 pip 。打开 Windows 命令提示符并使用以下命令安装 Jupyter 笔记本。
python -m pip install --upgrade
pip python -m pip install jupyter
然后， jupyter notebook 从 Windows 命令提示符运行以启动 Jupyter 笔记本。
此时，Jupyter 笔记本仅支持Python 3。
有关不同的 Python 发行版，请参阅分发网站，了解如何安装 Jupyter 笔记本。
4. 为朱皮特笔记本安装R内核
Jupyter 笔记本具有内核，这些内核是进程，以特定的编程语言运行交互式代码，并将输出返回给用户。IRkernel是朱比特笔记本的 R 内核r-project.org/index.html”href=”https：//cloud.r-project.org/index.html”rel=”不跟随”目标=”_blank”=综合R存档网络[CRAN]。打开R x64 GUI并按照以下步骤操作。
通过 CRAN 进行安装
您可以通过在 R 控制台中运行以下命令来安装 IRkernel 包：
install.packages('IRkernel')
使内核可供朱皮特使用
然后，您必须通过安装内核规范使 Jupyter 看到新安装的 R 内核。要在系统范围内安装，请在命令中将用户设置为 installspec False：
IRkernel::installspec(user = FALSE)
然后， jupyter notebook 通过 Windows 命令提示符运行。现在，Jupyter 笔记本同时支持 Python 3 和 R 编程语言。
引用的 API 示例
本部分提供指向 R 示例的链接，这些示例使用不同的 Refinitv 的 API 来检索和显示 Jupyter 笔记本上的财务数据。这些示例是可用的 GitHub，运行示例需要有效的凭据。
Eikon 是 Refinitiv 为金融专业人士提供的一套软件产品，用于监控和分析财务信息。它提供对实时市场数据、新闻、基本数据、分析、交易和消息工具的访问。
它还提供 Eikon 数据 API，以便直接从在同一 Eikon 桌面上运行的任何应用程序访问 Eikon 数据。Eikon 数据 API 检索到的数据包括实时、基本、历史、符号系统和新闻数据。
此示例演示如何在 Jupyter 笔记本上使用 Eikon 数据 API 与 R 一起检索最新数据、历史数据、符号系统和新闻。它使用Eikonapir包从 Eikon 检索数据，并使用绘图包绘制图表rdocumentation.org/packages/IRdisplay”href”https：//github.com/refinitiv-API-样本/示例.R.Jupyter/树/主/EikonDataAPIR”rel=”nofollow”目标=”_blank”_IRDisplay包以HTML格式显示新闻。
2.数据流 R 示例
Datastream 是世界领先的时间序列数据库，使战略家、经济学家和研究社区能够获得最全面的财务信息。历史可追溯到 20 世纪 50 年代，您可以探索数据系列之间的关系;执行相关性分析，测试投资和贸易理念和研究国家、地区和行业。
它提供数据流 Web 服务 （DSWS） API 来访问基于 SOAP/XML、REST/JSON 和 .NET 的数据流内容。
此示例演示如何在 Jupyter 笔记本上使用具有 R 的 DataStream Web 服务。它使用DatastreamDSWS2R包从 DataStream Web 服务检索数据，并使用“绘图包“绘制图表。
Elektron 数据平台 （EDP） 是来自 Refinitiv 的基于云的产品。本产品提供全球金融专业人士使用的财务数据和相关分析。这些数据包括来自世界各地证券交易所的实时数据，以及参考和历史数据。
EDP 包括用于访问此财务数据的简单标准基于 REST 的 API。请求的数据使用请求-响应机制传递。应用程序使用 Web 请求（HTTP GET、POST、PUT 或 DELETE）来传达请求消息和参数，EDP 服务会同步响应数据。
此示例演示如何在 Jupyter 笔记本上使用 R 从 Elektron 数据平台检索历史数据。它使用httr包发送 HTTP 请求消息，并使用绘图包绘制图表https://stackoverflow.blog/2017/10/10/impressive-growth-r/”href=”http：//1.09https：//stackoverflow.blog/2017/10/10/令人印象深刻的增长-r/”rel=”不跟随”目标=”_blank”\https：//en.wikipedia.org/wiki/R_（programming_language）。