Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/scala/19.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
使用Microsoft Azure机器学习查看rgl绘图_R_Rgl_Cortana Intelligence_Azure Machine Learning Studio - Fatal编程技术网

使用Microsoft Azure机器学习查看rgl绘图

使用Microsoft Azure机器学习查看rgl绘图,r,rgl,cortana-intelligence,azure-machine-learning-studio,R,Rgl,Cortana Intelligence,Azure Machine Learning Studio,使用Azure ml studio中的“执行R脚本模块”,当我打印到rgl设备时,在R设备输出的图形部分下会出现一个断开的图像图标 是否有办法查看(甚至与)生成的rgl设备?如果没有,是否有办法将rgl输出传输到标准R图形设备 简单的例子: # put this code inside the execute R script module library(rgl) rgl.spheres(0,0,0, radius=1, col="red") 要明确的是,我知道rgl.snapshot和rg

使用Azure ml studio中的“执行R脚本模块”,当我打印到rgl设备时,在R设备输出的图形部分下会出现一个断开的图像图标

是否有办法查看(甚至与)生成的rgl设备?如果没有,是否有办法将rgl输出传输到标准R图形设备

简单的例子:

# put this code inside the execute R script module
library(rgl)
rgl.spheres(0,0,0, radius=1, col="red")

要明确的是,我知道
rgl.snapshot
rgl.postscript
以及如何在标准的R会话中保存和/或查看rgl设备,但无法使这些标准方法在azure-ml中工作。

到今天为止,azure机器学习不支持openGL图形。rgl库基于openGL,因此不受支持。理论上,这只是理论上的,如果一个包是在webGL上构建的,那么只要您从现代浏览器中查看,它“应该”在图形窗口中呈现。也就是说,我没有看到任何基于webgl的r软件包,只有opengl到webgl的转换软件包,它输出一个文件。

但是它要求您使用webgl呈现,它构建一个动态的.html页面,需要在words之后呈现。由此产生的html文件在理论上是可以查看的。在这些包装器中发生的事情是,OpenGL被转换,然后生成您所说的结果webgl页面。不,根本不需要创建任何OpenGL。只需指定要使用NULL设备,并通过从rglwidget包调用rglwidget()函数来请求WebGL输出。如果您正在RStudio中运行,它将显示在查看器窗格中。我从来没有使用过Azure机器学习,所以我不知道它是否有任何等价物。有样本吗?我在RStudio和AML中运行了askers代码,然后在CRAN中查找了该包,它说它依赖于opengl。我认为公平的测试应该是看看批处理执行机器是否可以生成输出。由于rgl是交互式的,我的印象是它生成opengl代码,然后显示在该窗格中,如果想要进行webgl转换,它会根据文档生成一个新文件。当然,我很乐意发现我完全错了给定一个示例,我会在我的批处理服务器上运行它,如果它能工作,我会非常兴奋请参阅系统需求,它需要依赖于OpenGL来编译它—您需要OpenGL,这可能意味着主机需要库才能加载它。但它可以完全运行而不使用OpenGL。我假设链接和加载对OP起作用,因为如果不起作用,它们会得到完全不同的错误。