Sử dụng r trong máy tính xách tay jupyter python

Trang này mô tả cách sử dụng gói rpy2 của Python để chạy mã R và Python trong cùng một tệp sổ ghi chép

Trước khi bắt đầu

Trước khi bạn bắt đầu, hãy tạo một phiên bản sổ ghi chép do người dùng quản lý khung R

Tạo một tệp sổ ghi chép để sử dụng với R và Python

Để sử dụng R và Python trong cùng một tệp sổ ghi chép, hãy hoàn tất các bước sau

1. Trong bảng điều khiển Google Cloud, hãy truy cập trang Sổ tay do người dùng quản lý

   Chuyển đến Sổ ghi chép do người dùng quản lý

2. Chọn phiên bản R mà bạn muốn cài đặt các phụ thuộc

3. Nhấp vào Mở JupyterLab

4. Chọn tệp  > Mới  > Sổ tay.

5. Chọn nhân Python 3 cho tệp sổ ghi chép mới của bạn

6. Chọn tệp  > Đổi tên sổ ghi chép và thay đổi tên của tệp sổ ghi chép không có tiêu đề thành tên có ý nghĩa, chẳng hạn như "rpy2. ipynb. "

   Tệp sổ ghi chép đã sẵn sàng để bạn nhập rpy2 và sử dụng R và Python trong cùng một sổ làm việc

Sử dụng rpy2 để nhập các đối tượng R

Để làm ví dụ về cách sử dụng R và Python trong cùng một tệp sổ ghi chép, hãy hoàn tất các bước sau để nhập các đối tượng R bằng rpy2

1. Trong ô mã đầu tiên của tệp sổ ghi chép, hãy nhập lệnh sau

   import rpy2.robjects as robjects
   

2. Nhấp vào play_arrow  Chạy các ô đã chọn và tiến lên. Python nhập các hàm của rpy2 để truy cập và thao tác với các đối tượng R.

3. Để thêm một ô mã, hãy nhấp vào nút thêm của tệp sổ ghi chép bên dưới.

4. Trong ô mã mới, nhập thông tin sau

   pi = robjects.r['pi']
   

5. Nhấp vào play_arrow Chạy các ô đã chọn và tiến lên. Python lưu trữ một đối tượng R pi.

6. Để in giá trị của số pi, trong một ô mã mới, hãy nhập pi[0] và nhấp vào play_arrow Chạy các ô đã chọn và tiến lên.

Cái gì tiếp theo

Đọc tài liệu rpy2 để tìm hiểu thêm về cách bạn có thể sử dụng nó để chạy mã R và Python trong cùng một tệp sổ ghi chép

Tôi là một fan hâm mộ lớn của Python, nhưng tôi phải thừa nhận rằng sử dụng R thường có lợi thế. Python có hệ sinh thái lớn hơn nhưng R có một số gói tuyệt vời. ví dụ như ggplot2 là một gói đồ họa tuyệt vời và nói chung cái gọn gàng có một số tính năng tuyệt vời. Trong thế giới thống kê, thường xảy ra trường hợp các thư viện R toàn diện và bóng bẩy hơn một chút so với các đối tác Python của chúng

Sẽ không tuyệt sao nếu bạn có thể có được những điều tốt nhất của cả hai thế giới? . Nhập gói Python rpy2 là 'giao diện cho R đang chạy được nhúng trong quy trình Python' hoặc đơn giản hơn là cho phép bạn gọi R từ Python

Có rất nhiều cách để sử dụng nó nhưng đối với các tác vụ đơn giản trong Jupyter Notebook, sở thích của tôi là sử dụng lệnh %%R 'ma thuật'. Điều này cho phép bạn viết mã R thuần túy trong một ô trong sổ ghi chép Python và cung cấp kết quả từ ô đó cho mã Python của bạn trong các ô sau này

Hãy xem một ví dụ sẽ hữu ích cho một số chuyên gia tính toán. Chúng tôi muốn lập mô hình copula và chúng tôi muốn sử dụng gói copula của R, gói này toàn diện hơn gói Python tương đương

Chúng tôi bắt đầu với một sổ ghi chép Python trống. Khi chúng tôi đã cài đặt gói rpy2, chúng tôi cần một dòng mã để bắt đầu sử dụng nó

%reload_ext rpy2.ipython

Bây giờ chúng ta có thể nói với Python rằng chúng ta muốn đưa mã R vào một ô sổ ghi chép bằng cách sử dụng lệnh %%R 'ma thuật'

Tuy nhiên, chúng tôi cần có khả năng truy cập các kết quả do mã R tạo ra và chúng tôi có thể thực hiện việc này bằng cách sử dụng '-o' và chuyển tên của biến mà chúng tôi muốn chuyển sang Python, trong trường hợp này là Z2

Vì vậy, hãy tạo một copula trong R [phỏng theo bài viết xuất sắc của R-bloggers này về lập mô hình copula trong R]

%%R -o Z2
library[copula]
set.seed[100]
myCop