<jupyter_start><jupyter_text>Google Colaboratory によるR環境の整備 Google Colaboratory とは？Googleのサーバー上の計算資源を使ってデータ分析をすることができる。主にPythonの環境が使用されるがRも利用できる。↓Rが使えるNotebookの作成用リンク  セルについて（[公式チュートリアル](https://colab.research.google.com/notebooks/basic_features_overview.ipynb)をR向けに和訳したもの）ノートブックはセルの集まりからなっています。セルには説明用のテキストか、もしくは実行可能なコードとその出力が含まれます。クリックすることでそのセルを選択できます。  コードセルこの下のセルが**コードセル**です。ツールバー右上にあるボタンが接続の状態を表していて、接続されていればセルをクリックして選択し、以下の方法で実行することができます。* セルの左端にある**再生ボタン**をクリックする。* **Cmd/Ctrl+Enter** で選択されたセルが実行される。* **Shift+Enter** でセルが実行され、フォーカスが次のセルに移る。（もし後ろにセルが無ければ新たなセルが追加される。）* **Alt+Enter** でセルが実行され、新たなコードセルが下に追加される。**ランタイム**メニューから複数のセルをまとめて実行する事ができます。<jupyter_code>a <- 10
a<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>テキストセルこのセルが**テキストセル**です。**ダブルクリック**をするとセルの内容を編集することができます。テキストセルではmarkdown記法が使われています。詳しくは[markdownguide](/notebooks/markdown_guide.ipynb)を参照してください。**\$**マークの間に[LaTeX](http://www.latex-project.org/)で数式を記述すれば、[MathJax](https://www.mathjax.org)によって描画されます。たとえば`$\sqrt{3x-1}+(1+x)^2$` は$\sqrt{3x-1}+(1+x)^2$ となります。  セルの追加と削除セルの間にマウスカーソルを置くと表示される**＋コード** **＋テキスト**ボタンを使って、新しいセルを追加できます。これらのボタンは、ノートブックの上のツールバーにもあり、現在選択されているセルの下にセルを追加できます。セルの移動は、セル右上のツールバーの「セルを上に移動」または「セルを下に移動」をクリックして行います。連続したセルを選択するには、セルの外側からグループ内をドラッグする「投げ縄選択」を使用します。隣り合っていないセルを同時に選択するには、あるセルをクリックした後、Ctrlを押しながら別のセルをクリックします。同様に、Ctrlの代わりにShiftを使用すると、間のセルがすべて選択されます。  Rを動かすColaboratoryは[Jupyter Notebook](https://jupyter.org/)により動作しています。以下に、便利な機能の例を紹介します。 ランタイム -> 実行の中断（*ショートカット：Cmd/Ctrl-M I*）を選択することで長時間実行されているRのプロセスを中断することができます。<jupyter_code>print("Sleeping")
Sys.sleep(30)
print("Done sleeping")<jupyter_output>[1] "Sleeping"<jupyter_text>システムエイリアス・MagicsR環境では使えません。  自動補完とコードの検索Rでは関数名の前に`?`をつけて実行するとヘルプを表示することができます。（表示がおかしいですが…）<jupyter_code>?c<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>エラー処理Colabではエラーは下のように表示されます。<jupyter_code>install.packages(unknown)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>リッチでインタラクティブな出力これまで生成された出力はすべてテキストでしたが、以下ののように、より興味深いものにすることができます。<jupyter_code>library(ggplot2)
data <- data.frame(
  ys <- 200 + rnorm(100),
  x <- 0:(length(ys) - 1)
) 
g <- ggplot(data, aes(x = x, y = ys)) + ggtitle("Fills and Alpha Example") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
g <- g + geom_line(color = "royalblue") + geom_area(fill = "darkgreen", alpha=0.6)
g <- g + coord_cartesian(ylim = c(195, 203))
plot(g)<jupyter_output><empty_output>
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