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从安装 RPy2 后

http://rpy.sourceforge.net/rpy2.html

我正在尝试在 Python 2.6 IDLE 中使用它，但出现此错误：

>>> import rpy2.robjects as robjects
>>> robjects.r['pi']

<RVector - Python:0x0121D8F0 / R:0x022A1760>

我做错了什么？

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您是否尝试过查看返回的向量？

 >>> pi = robjects.r['pi']
 >>> pi[0]
 3.14159265358979
于 2009-10-30T15:06:09.313 回答
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扩展Shane的答案。rpy2 使用以下 Python 对象来表示基本的 R 类型：

  • RVector：R 标量和向量，R 列表表示为带有名称的 RVector，见下文
  • RArray：一个 R 矩阵，本质上是一个维度的 RVector
  • RDataFrame：一个 R data.frame

要强制回到基本的 Python 类型，请看这里。

例如，我使用它来将 R List 转换为 python dict：

rList = ro.r('''list(name1=1,name2=c(1,2,3))''')
pyDict = {}
for name,value in zip([i for i in rList.getnames()],[i for i in rList]):
    if len(value) == 1: pyDict[name] = value[0]
    else: pyDict[name] = [i for i in value]
于 2009-10-30T17:15:40.910 回答
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这不是错误，它只是返回的 robject 的“repr”：

>>> r['pi']
<RVector - Python:0x2c14bd8 / R:0x3719538>
>>> repr(r['pi'])
'<RVector - Python:0x4b77908 / R:0x3719538>'
>>> str(r['pi'])
'[1] 3.141593'
>>> print r['pi']
[1] 3.141593

您可以通过索引获取 'pi' 访问它的值

>>> r['pi'][0]
3.1415926535897931

要访问命名列表的元素（' object$attribute'R语法），我使用

>>> l = r.list(a=r.c(1,2,3), b=r.c(4,5,6))
>>> print l
$a
[1] 1 2 3

$b
[1] 4 5 6

>>> print dict(zip(l.names, l))['a']
[1] 1 2 3

但我认为必须有更好的解决方案......

于 2010-04-15T13:32:34.093 回答
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在 Python 交互式解释器中，如果表达式返回一个值，则该值会自动打印。例如，如果您创建一个字典并从中提取一个值，则该值会自动打印，但如果这是在执行脚本中，则情况并非如此。看下面这个简单的例子，这不是错误，只是 python 打印表达式的结果：

>>> mymap = {"a":23}
>>> mymap["a"]
23

python 脚本中的相同代码根本不会产生任何输出。

在您的代码中，您正在使用代码访问类似地图的结构：

>>> robjects.r['pi']

这将返回一些 R2Py 对象，其默认字符串表示形式为：<RVector - Python:0x0121D8F0 / R:0x022A1760>

如果您将代码更改为以下内容：

pi = robjects.r['pi']

您将看不到任何输出，但调用的结果（向量）将分配给变量pi并可供您使用。

查看R2Py 文档似乎许多对象默认打印为 <> 括号中的类型和一些内存地址信息。

于 2009-10-30T14:58:01.843 回答
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我发现这是关于如何在 R 对象和 python 之间来回切换的唯一明智、简短的讨论。naufraghi 的解决方案提示了以下方法来转换 data.frame，它保留了 dataframe 更好的切片功能：

In [69]: import numpy as np

In [70]: import rpy2.robjects as ro

In [71]: df = ro.r['data.frame'](a=r.c(1,2,3), b=r.c(4.0,5.0,6.3))

In [72]: df
Out[72]: <RDataFrame - Python:0x5492200 / R:0x4d00a28>

In [73]: print(df)
  a   b
1 1 4.0
2 2 5.0
3 3 6.3

In [74]: recdf = np.rec.fromarrays(df, names=tuple(df.names))

In [75]: recdf
Out[75]: 
rec.array([(1, 4.0), (2, 5.0), (3, 6.2999999999999998)], 
      dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<f8')])

在这一点上似乎有点离题，但我不确定捕捉我的这个问题和答案的适当程序是什么！

于 2010-10-07T03:52:38.550 回答