前文说到Rmarkdown是一个很好的文本化编程与写作工具，众所周知，在python社区中，jupyter和ipython也是可以做到交互式的编程体验；其实jupyter notebook中同样可以写R，以下记录自己在服务器中配置R内核的过程，所有教程均来自于网上教程；
　　关于服务器中jupyter的安装配置与连接，可以参照我的前文。

实验环境：centos7

1.首先需要配置依赖库libzmq

ubuntu用户应该可以直接 :

sudo apt-get install libzmq3-dev

作为centos用户，我需要先安装libzmq,此处参考教程http://zeromq.org/docs:source-git

git clone git://github.com/zeromq/libzmq.git  #从github上clone源代码，目录得自己提前cd好

cd libzmq
./autogen.sh
 ./configure     # add other options here
 make
 make check
 sudo make install

2. 在R中安装相关包

参照网页上的指导 : https://irkernel.github.io

此处我按照教程咋centos上进行安装，在命令行中用root用户进入R:

install.packages(c('crayon', 'pbdZMQ', 'devtools'))
devtools::install_github(paste0('IRkernel/', c('repr', 'IRdisplay', 'IRkernel')))

# 允许所有用户使用
IRkernel::installspec(user = FALSE)

3. 使用

以上步骤结束之后，就可以顺利使用了

由于我是在本地使用服务器端的jupyter，因此还是按照前文的方式：
可以看到可以选择R内核了

Paste_Image.png

使用过程中，方式与R还有jupyter一样：

Paste_Image.png

4.总结

就目前的使用而言，Rmarkdown和jupyter notebook各有优势，jupyter的优势在于交互式操作更强，虽然R-studio最新的notebook号称可以实时交互，但是说实话并没有那么好使；但是R-studio里面的代码和文本写作更加方便一些，chunk里面可以有很多options进行设置；

比如可以设置 echo=F,eval=F,message=F,尤其是message，可以使我们不看到一些无用的报错信息和warning。

一言以蔽之，合适的才是最好用的；

以上文字仅仅是本人用来记录自己学习过程中的点滴