Python RPy2的奇怪问题

从安装RPy2后

我试图在Python 2.6 IDLE中使用它，但遇到以下错误：

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

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

>>将rpy2.robject作为robject导入
>>>robjects.r['pi']

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我做错了什么？

在Python交互式解释器中，如果表达式返回一个值，那么该值将自动打印。例如，如果您创建一个字典并从中提取一个值，该值将自动打印，但如果这是在一个正在执行的脚本中，则情况并非如此。请看以下简单示例，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，您正在使用以下代码访问类似于地图的结构：

>robjects.r['pi']

这将返回某些R2Py对象，其默认字符串表示形式为：

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

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查看向量，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。

是否尝试查看返回的向量

 >>> pi = robjects.r['pi']
 >>> pi[0]
 3.14159265358979

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进一步说明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列表表示为带名称的RVector，请参见下文
• RArray：一个R矩阵，本质上是一个维数的向量
• RDataFrame:R data.frame

强制返回基本Python类型

作为一个示例，我使用它将R列表转换为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]

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这不是错误，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

要访问命名列表的元素（“object$attribute”R语法），我使用

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但我认为一定有更好的解决方案……

我发现这是关于如何从R对象和python来回转换的唯一合理、简短的讨论。naufraghi的解决方案提出了以下转换data.frame的方法，该方法保留了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')])

[69]中的

：将numpy作为np导入
在[70]中：将rpy2.robjects作为ro导入
在[71]中：df=ro.r['data.frame']（a=r.c（1,2,3），b=r.c（4.0,5.0,6.3））
In[72]：df
出[72]：
In[73]：打印（df）
a b
1 1 4.0
2 2 5.0
3 3 6.3
在[74]中：recdf=np.rec.fromArray（df，names=tuple（df.names））
In[75]：recdf
出[75]：
记录数组（[（1,4.0），（2,5.0），（3,6.29999998）]，
dtype=[（'a'，'我不使用IDLE，但如果它直接在解释器中，你不会做错什么（例外在哪里？）。你期望什么？（1）不要对你自己的问题发表评论。更新你的问题以包括“R2.9.1”事实。（2）你为什么认为这是一个“错误”？它看起来像一个RVector对象。fromarrays（）的使用很好）。这将是automagic rpy/numpy转换模块的一部分。
>>> 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

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')])