一、集成开发环境（IDE）
RStudio - 最主流的R语言IDE，提供代码编辑、调试、数据可视化等功能，支持插件扩展。
- 优势：界面友好，适合初学者和复杂项目开发。
RStudio Server
- 适用于团队协作和远程开发，支持多用户同时在线编辑代码，适合数据科学团队。
Eclipse with RPlugin
- 通过插件扩展Eclipse功能，适合需要高度定制化开发的环境。
二、交互式计算平台
Jupyter Notebook
- 基于Web的交互式环境，支持R语言，可混合代码、文本和可视化结果，便于分享和协作。
- 优势：适合数据探索、教学和文档展示。
RStudio Notebook
- RStudio自带的交互式笔记本功能，与Jupyter类似但专为R设计。
三、基础工具与开发环境
R命令行界面
- 直接在终端输入R代码，适合简单脚本和快速测试。
Rtools
- 提供命令行工具和库，用于编译R包、扩展开发等高级任务。
RStudio Console
- 简单的命令行界面，适合执行单个R脚本或命令。
四、其他选择
VS Code with R扩展： 轻量级编辑器，支持代码补全、调试等功能，适合偏好简洁界面的用户。 Sublime Text with R packages
DataCamp：在线学习平台，提供R课程和编程挑战。
五、注意事项
操作系统兼容性：R语言支持Windows、macOS和Linux，上述工具均跨平台。
包管理：推荐使用`install.packages（）`安装常用包（如`ggplot2`、`dplyr`）。
根据需求选择工具：初学者首选RStudio或Jupyter Notebook；团队协作推荐RStudio Server；复杂项目建议结合RStudio与版本控制工具（如Git）。