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COLOR(red){SIZE(30){Python で R}} 現在、オープンソースの数値計算では、Rの最大のライバル?(NumPy+SciPy+pandas + etc.のモジュールとあわせて)になりつつあるスクリプト言語Python。~ RPy2はPython で、R が使える。 #contents *[[rpy2:http://rpy.sourceforge.net/rpy2.html]] [#nb4e7b5b] Rpy を書き直したもの。現行の Python に対応。インストールも楽そう。Windows 用バイナリあり。 **[[ドキュメント:http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc/html/index.html]] [#g6a45ca6] **インストール [#n688a6fc] -Win32 版のバイナリ版は公開されているが、Python v. 2.5 用の -R_HOME="R のインストール先" の設定が必要 -[[RPY2をインストール:http://nakano.no-ip.org/attic/article.php?id=83]] -[[rpy2のインストールと動作確認:http://memoyoushi.blog24.fc2.com/blog-entry-15.html]] -[[macbookでRpyを利用できるようにしたのでメモ:http://blog.kzfmix.com/tag/rpy]] - Mac OSXでのインストールですが、下記一行で簡単に出来ました。 sudo easy_install rpy2 **起動 [#s2d44917] import rpy2.robjects as robjects **使用方法 [#rf6af41b] r = robjects.r print(r('3')) # または r('3')[0] r('3') #だと値は表示されない -float形式のリストを読み込み、平均値と分散を求めます。Rを使用するにはrpy2ベクトルというオブジェクトを生成する必要があります。 import rpy2.robjects as robjects rmean = robjects.r('mean') rvar = robjects.r('var') tmp_vec = [1.1,3.3,5.5] vec = robjects.FloatVector(tmp_vec) mean = rmean(vec)[0] var = rvar(vec)[0] -ANOVAをやります。ここ(http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.1/html/introduction.html#r-vectors)で紹介されている通り。 import rpy2.robjects as robjects r = robjects.r ctl = robjects.FloatVector([4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14]) trt = robjects.FloatVector([4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69]) group = r.gl(2, 10, 20, labels = ["Ctl","Trt"]) weight = ctl + trt robjects.globalenv["weight"] = weight robjects.globalenv["group"] = group lm_D9 = r.lm("weight ~ group") print(r.anova(lm_D9)) このANOVAのP値だけ抜き出します。これは参照ページにはないです。r.anova(lm_D9)は分散分析表の各数値が入った二次元のリストになっているようです。 p = r.anova(lm_D9)[4][0] 最初の要素は分散分析表でのカラムの順番を示しており、二つめは群間と郡内の各行ですが、P値は群間の行にでてくるので0で取り出せます。 -ベクトル -マトリックス -関数 -グラフィック r.X11() **分析 [#lcbe1fac] -[[[R][python] pythonからRを利用して、相関係数を求める:http://d.hatena.ne.jp/shohu33/20090213/1234591129]] **[[ggplot2 in Python: A major barrier broken:http://climateecology.wordpress.com/2014/01/20/ggplot2-in-python-a-major-barrier-broken/]] [#ec6478ba] *[[Rpy:http://rpy.sourceforge.net/]] [#m59188a0] Linux と Win32 をサポート。 **インストール [#l0c3c4af] -Linux -Win32 ++ python がインストールされていなければ、[[ActivePython>http://www.activestate.com/products/activepython/]]をダウンロード/インストール。 ++ RpyのウェブページよりEXEファイル(rpy-1.0.3-R-2.6.2-win32-py2.4 等)をダウンロード。Rのバージョンと、PythonのバージョンにあったEXEファイルを選択すること。 ++pywin32-212.win32-py2.4.exe をRpyのウェブページにあるリンク先よりダウンロード・インストール ++ NumPyをRpyのウェブページにあるリンク先よりダウンロード・インストール。 ++ rpy の対応する R のバージョンへのパスを、環境変数 R_HOME に指定 -Mac~ もともと /usr/bin に python があります。その他の python は ++ http://sakito.s2.xrea.com/python/install/install.html ++ http://homepage2.nifty.com/~yoshimura/ ++ http://www.hlj.com/~tanoue/Python/Mac/mpy00.html ++ http://blog.kzfmix.com/entry/1217061926 **呼び出し [#id4ec652] from rpy import * **関数 [#g185d416] r.rのコロンの付かない関数名(引数,...)または r('rの関数名') **配列とリスト [#q4ee239e] **R オブジェクト [#w37061fd] *利用例 [#f019a836] **ARALT [#kfe48058] **[[Django-dataplot:http://sourceforge.net/projects/django-dataplot/]] Django + R + RPy + Imagemagick でグラフ表示 [#y8c8cf5c] *[[rPython:http://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html]] - Package allowing R to call Python [#pf51eae8] -[[rPython – R Interface to Python:http://statcompute.wordpress.com/2013/10/13/rpython-r-interface-to-python/]] *[[RSPython:http://www.omegahat.org/RSPython/index.html]] [#f478e243] R と Python 双方から利用可能 *RPyGeo [#s9fab268] -[[RPyGeo(Python 経由による、R での ArcGIS のジオプロセッシング)パッケージ中のオブジェクト中の一覧]] *traitr [#n495e7d2] -An interface for creating GUIs modeled in part after traits UI module for python *Jython [#u413df33] -[[rJython:http://rjython.r-forge.r-project.org/]] -[[Biocep Computational Open Platform Ecosystem:http://biocep-distrib.r-forge.r-project.org/]] 。 --[[実行例:http://biocep-distrib.r-forge.r-project.org/examples/jythonexample.html]] -rSymPy: SymPy 数式処理システムの R インターフェース - [[PyWPS:http://pywps.wald.intevation.org/]] Web で提供している地理空間情報処理サービスの入出力の標準化プロトコル(OGC 準拠)。Grass GIS が標準であるが、R も利用できる。 --[[R の利用例:http://pywps.ominiverdi.org/wiki/index.php/Addons#R.2FR-SPATIAL]] - [[GccTranslationUnit:http://www.omegahat.org/GccTranslationUnit/]] *[[RcppCNPy:http://cran.r-project.org/web/packages/RcppCNPy/index.html]] - Rcpp bindings for NumPy files [#vb791f9c] -[[New package RcppCNPy with release 0.1.0 (and 0.0.1 earlier last week) :http://dirk.eddelbuettel.com/blog/2012/07/08/#rcppcnpy_0.1.0]] *ipython [#zcef604d] -[[Rmagic:http://ipython.org/ipython-doc/dev/config/extensions/rmagic.html ]] ipython から R を呼び出せる -[[ipython notebook for R: Quickstart for Ubuntu:http://bommaritollc.com/2013/10/27/ipython-notebook-r-quickstart-ubuntu/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=ipython-notebook-r-quickstart-ubuntu]] *R と Python/NumPy/SciPy [#d94b5ec9] -[[RとPython(NumPy)の対応:http://d.hatena.ne.jp/sesejun/20110820/p1]] -[[NumPy for R users:http://mathesaurus.sourceforge.net/r-numpy.html]] -[[A Short Side-by-side Comparison of the R and NumPy Array Types:http://biostatmatt.com/archives/1080]] -[[R and Python: Numpy arrays and matices:http://www.statalgo.com/2011/06/25/r-and-python-numpy-arrays-and-matices/]] -[[「Rで学ぶベイズ統計学入門」をNumpy, Scipyで書き換えるでござるの巻:http://d.hatena.ne.jp/gerumanium/20110813/1313265687]] -[[Getting numpy data into R:http://dirk.eddelbuettel.com/blog/2012/06/30/#numpy_to_r_data_converter]] *参考リンク [#hda3363d] -[[Rpy のデモ:http://rpy.sourceforge.net/documentation.html]] --作図 --線形回帰 --ランク相関 -[[OSGEo4W(Win 32 用FOSS GIS(フリーオープンソース GIS パッケージ)):http://trac.osgeo.org/osgeo4w/]] rpy, rpy2 を含んでいるが、 R は含まれていない。 -[[QGIS で R]] -[[PythonからRを呼ぶ:http://tanopy.blog79.fc2.com/blog-entry-1.html]] ・・・インストール方法 -[[WindowsでRPyを使う:http://blog.kzfmix.com/entry/1198070395]] -[[Rpyn Python に関するメモ:http://www.rhasumi.net/wiki/wiki.cgi?page=Python%A4%CB%B4%D8%A4%B9%A4%EB%A5%E1%A5%E2#p4]] -[[主成分分析の例:http://tanopy.blog79.fc2.com/blog-entry-8.html]] -[[RPyで遊んでみる:http://d.hatena.ne.jp/syou6162/20070526/1180119251]] -[[RPyでplotするとハングアップする問題を回避する方法:http://www.nishiohirokazu.org/blog/2006/05/rpyplot.html]] -[[Web サービスの例(KML出力):https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-geo/2008-April/003465.html]] [[FeatureServer :http://www.featureserver.org/]]を利用. -RPyGeo パッケージ [[RPyGeo(Python 経由による、R での ArcGIS のジオプロセッシング)パッケージ中のオブジェクト中の一覧]] -[[ RPyで階層的クラスタリング:http://handasse.blogspot.com/2008/09/python-rpy.html]] -[[:macbookでRpyを利用できるようにしたのでメモ:http://blog.kzfmix.com/entry/1217061926]] -[[Python 日本語メーリングリスト:http://www.python.jp/mailman/listinfo/python-ml-jp]] Rpy の情報あり -[[Rpy メーリングリスト:http://osdir.com/ml/python.rpy/]] -[[RED-R:http://www.red-r.org/]] -[[SPSS Python から R を使う:http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/spss/tokidoki26.html#268]] SPSS も Python より利用できる。 --[[オリジナル情報:http://listserv.uga.edu/cgi-bin/wa?A2=ind0705&L=spssx-l&F=&S=&P=6222]] -[[Rpy2でT検定と相関分析をやってみた:http://d.hatena.ne.jp/yanashi/20090614/1244988428]] -[[rpy2とsoaplibでつくるRのウェブサービス:http://blog.kzfmix.com/entry/1239423933]] -[[TIBCO Spotfire での利用:http://support.spotfire.com/sr_ds912.asp]] -[[Using bioconductor from Python:http://packages.python.org/rpy2-bioconductor-extensions/]] -[[RPy2でpythonからRを呼び出して計算(基本〜線形回帰まで):http://d.hatena.ne.jp/teramonagi/20100721]] -[[Learning R Via Python:http://files.meetup.com/1406240/Learning%20R%20Via%20Python%20%28or%20the%20other%20way%20around%29.pdf]] RPy2 -[[comparing R and Python for regression :http://stats.stackexchange.com/questions/1595/python-as-a-statistics-workbench/16961#16961]] -[[User Input in R vs Python:http://www.r-bloggers.com/user-input-in-r-vs-python/]] -[[Visualizing data with ggplot from Python:http://www.stanford.edu/~cengel/cgi-bin/anthrospace/ggplot-from-python-with-rpy2]] -[[Tokyo.SciPy:https://github.com/tokyo-scipy]] -[[Data Science, Data Analysis, R and Python:http://exploringdatablog.blogspot.jp/2012/12/data-science-data-analysis-r-and-python.html]] -[[Python Complements R’s Shortcomings:http://climateecology.wordpress.com/2013/04/23/python-compliments-rs-shortcomings/]] -[[Revisiting text processing with R and Python:http://bommaritollc.com/2013/05/25/revisiting-text-processing-with-r-and-python/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=revisiting-text-processing-with-r-and-python]] -[[Stepping up to Big Data with R and Python: A Mind Map of All the Packages You Will Ever Need:http://datacommunitydc.org/blog/2013/05/stepping-up-to-big-data-with-r-and-python/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=stepping-up-to-big-data-with-r-and-python]] -[[Fixing My Internet With R and Python:http://jacobsimmering.com/2013/02/21/UsingPythonAndRToTroubleshootConnectivityProblems.html]] -[[R vs Python Speed Comparison for Bootstrapping:http://climateecology.wordpress.com/2013/08/19/r-vs-python-speed-comparison-for-bootstrapping/]] -[[ggplot for python:https://github.com/yhat/ggplot/]] --[[R plotting package ggplot2 ported to Python:http://flowingdata.com/2013/10/16/r-plotting-package-ggplot2-ported-to-python/]] -[[On the growth of R and Python for data science:http://blog.revolutionanalytics.com/2013/12/r-and-python.html]] -[[Calling Python from R with rPython:http://www.programmingr.com/content/calling-python-r-rpython/?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+ProgrammingR+%28Programming+R%29]] -[[THE WAR ON DATA SCIENCE: PYTHON VERSUS R:https://www.packtpub.com/books/content/war-data-science-python-versus-r?utm_source=Sentori&utm_medium=Email&utm_campaign=Data+Dispatch+-+29%2F08%2F2014]]
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[1.1,3.3,5.5] vec = robjects.FloatVector(tmp_vec) mean = rmean(vec)[0] var = rvar(vec)[0] -ANOVAをやります。ここ(http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.1/html/introduction.html#r-vectors)で紹介されている通り。 import rpy2.robjects as robjects r = robjects.r ctl = robjects.FloatVector([4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14]) trt = robjects.FloatVector([4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69]) group = r.gl(2, 10, 20, labels = ["Ctl","Trt"]) weight = ctl + trt robjects.globalenv["weight"] = weight robjects.globalenv["group"] = group lm_D9 = r.lm("weight ~ group") print(r.anova(lm_D9)) このANOVAのP値だけ抜き出します。これは参照ページにはないです。r.anova(lm_D9)は分散分析表の各数値が入った二次元のリストになっているようです。 p = r.anova(lm_D9)[4][0] 最初の要素は分散分析表でのカラムの順番を示しており、二つめは群間と郡内の各行ですが、P値は群間の行にでてくるので0で取り出せます。 -ベクトル -マトリックス -関数 -グラフィック r.X11() **分析 [#lcbe1fac] -[[[R][python] pythonからRを利用して、相関係数を求める:http://d.hatena.ne.jp/shohu33/20090213/1234591129]] **[[ggplot2 in Python: A major barrier broken:http://climateecology.wordpress.com/2014/01/20/ggplot2-in-python-a-major-barrier-broken/]] [#ec6478ba] *[[Rpy:http://rpy.sourceforge.net/]] [#m59188a0] Linux と Win32 をサポート。 **インストール [#l0c3c4af] -Linux -Win32 ++ python がインストールされていなければ、[[ActivePython>http://www.activestate.com/products/activepython/]]をダウンロード/インストール。 ++ RpyのウェブページよりEXEファイル(rpy-1.0.3-R-2.6.2-win32-py2.4 等)をダウンロード。Rのバージョンと、PythonのバージョンにあったEXEファイルを選択すること。 ++pywin32-212.win32-py2.4.exe をRpyのウェブページにあるリンク先よりダウンロード・インストール ++ NumPyをRpyのウェブページにあるリンク先よりダウンロード・インストール。 ++ rpy の対応する R のバージョンへのパスを、環境変数 R_HOME に指定 -Mac~ もともと /usr/bin に python があります。その他の python は ++ http://sakito.s2.xrea.com/python/install/install.html ++ http://homepage2.nifty.com/~yoshimura/ ++ http://www.hlj.com/~tanoue/Python/Mac/mpy00.html ++ http://blog.kzfmix.com/entry/1217061926 **呼び出し [#id4ec652] from rpy import * **関数 [#g185d416] r.rのコロンの付かない関数名(引数,...)または r('rの関数名') **配列とリスト [#q4ee239e] **R オブジェクト [#w37061fd] *利用例 [#f019a836] **ARALT [#kfe48058] **[[Django-dataplot:http://sourceforge.net/projects/django-dataplot/]] Django + R + RPy + Imagemagick でグラフ表示 [#y8c8cf5c] *[[rPython:http://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html]] - Package allowing R to call Python [#pf51eae8] -[[rPython – R Interface to Python:http://statcompute.wordpress.com/2013/10/13/rpython-r-interface-to-python/]] *[[RSPython:http://www.omegahat.org/RSPython/index.html]] [#f478e243] R と Python 双方から利用可能 *RPyGeo [#s9fab268] -[[RPyGeo(Python 経由による、R での ArcGIS のジオプロセッシング)パッケージ中のオブジェクト中の一覧]] *traitr [#n495e7d2] -An interface for creating GUIs modeled in part after traits UI module for python *Jython [#u413df33] -[[rJython:http://rjython.r-forge.r-project.org/]] -[[Biocep Computational Open Platform Ecosystem:http://biocep-distrib.r-forge.r-project.org/]] 。 --[[実行例:http://biocep-distrib.r-forge.r-project.org/examples/jythonexample.html]] -rSymPy: SymPy 数式処理システムの R インターフェース - [[PyWPS:http://pywps.wald.intevation.org/]] Web で提供している地理空間情報処理サービスの入出力の標準化プロトコル(OGC 準拠)。Grass GIS が標準であるが、R も利用できる。 --[[R の利用例:http://pywps.ominiverdi.org/wiki/index.php/Addons#R.2FR-SPATIAL]] - [[GccTranslationUnit:http://www.omegahat.org/GccTranslationUnit/]] *[[RcppCNPy:http://cran.r-project.org/web/packages/RcppCNPy/index.html]] - Rcpp bindings for NumPy files [#vb791f9c] -[[New package RcppCNPy with release 0.1.0 (and 0.0.1 earlier last week) :http://dirk.eddelbuettel.com/blog/2012/07/08/#rcppcnpy_0.1.0]] *ipython [#zcef604d] -[[Rmagic:http://ipython.org/ipython-doc/dev/config/extensions/rmagic.html ]] ipython から R を呼び出せる -[[ipython notebook for R: Quickstart for Ubuntu:http://bommaritollc.com/2013/10/27/ipython-notebook-r-quickstart-ubuntu/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=ipython-notebook-r-quickstart-ubuntu]] *R と Python/NumPy/SciPy [#d94b5ec9] -[[RとPython(NumPy)の対応:http://d.hatena.ne.jp/sesejun/20110820/p1]] -[[NumPy for R users:http://mathesaurus.sourceforge.net/r-numpy.html]] -[[A Short Side-by-side Comparison of the R and NumPy Array Types:http://biostatmatt.com/archives/1080]] -[[R and Python: Numpy arrays and matices:http://www.statalgo.com/2011/06/25/r-and-python-numpy-arrays-and-matices/]] -[[「Rで学ぶベイズ統計学入門」をNumpy, Scipyで書き換えるでござるの巻:http://d.hatena.ne.jp/gerumanium/20110813/1313265687]] -[[Getting numpy data into R:http://dirk.eddelbuettel.com/blog/2012/06/30/#numpy_to_r_data_converter]] *参考リンク [#hda3363d] -[[Rpy のデモ:http://rpy.sourceforge.net/documentation.html]] --作図 --線形回帰 --ランク相関 -[[OSGEo4W(Win 32 用FOSS GIS(フリーオープンソース GIS パッケージ)):http://trac.osgeo.org/osgeo4w/]] rpy, rpy2 を含んでいるが、 R は含まれていない。 -[[QGIS で R]] -[[PythonからRを呼ぶ:http://tanopy.blog79.fc2.com/blog-entry-1.html]] ・・・インストール方法 -[[WindowsでRPyを使う:http://blog.kzfmix.com/entry/1198070395]] -[[Rpyn Python に関するメモ:http://www.rhasumi.net/wiki/wiki.cgi?page=Python%A4%CB%B4%D8%A4%B9%A4%EB%A5%E1%A5%E2#p4]] -[[主成分分析の例:http://tanopy.blog79.fc2.com/blog-entry-8.html]] -[[RPyで遊んでみる:http://d.hatena.ne.jp/syou6162/20070526/1180119251]] -[[RPyでplotするとハングアップする問題を回避する方法:http://www.nishiohirokazu.org/blog/2006/05/rpyplot.html]] -[[Web サービスの例(KML出力):https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-geo/2008-April/003465.html]] [[FeatureServer :http://www.featureserver.org/]]を利用. -RPyGeo パッケージ [[RPyGeo(Python 経由による、R での ArcGIS のジオプロセッシング)パッケージ中のオブジェクト中の一覧]] -[[ RPyで階層的クラスタリング:http://handasse.blogspot.com/2008/09/python-rpy.html]] -[[:macbookでRpyを利用できるようにしたのでメモ:http://blog.kzfmix.com/entry/1217061926]] -[[Python 日本語メーリングリスト:http://www.python.jp/mailman/listinfo/python-ml-jp]] Rpy の情報あり -[[Rpy メーリングリスト:http://osdir.com/ml/python.rpy/]] -[[RED-R:http://www.red-r.org/]] -[[SPSS Python から R を使う:http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/spss/tokidoki26.html#268]] SPSS も Python より利用できる。 --[[オリジナル情報:http://listserv.uga.edu/cgi-bin/wa?A2=ind0705&L=spssx-l&F=&S=&P=6222]] -[[Rpy2でT検定と相関分析をやってみた:http://d.hatena.ne.jp/yanashi/20090614/1244988428]] -[[rpy2とsoaplibでつくるRのウェブサービス:http://blog.kzfmix.com/entry/1239423933]] -[[TIBCO Spotfire での利用:http://support.spotfire.com/sr_ds912.asp]] -[[Using bioconductor from Python:http://packages.python.org/rpy2-bioconductor-extensions/]] -[[RPy2でpythonからRを呼び出して計算(基本〜線形回帰まで):http://d.hatena.ne.jp/teramonagi/20100721]] -[[Learning R Via Python:http://files.meetup.com/1406240/Learning%20R%20Via%20Python%20%28or%20the%20other%20way%20around%29.pdf]] RPy2 -[[comparing R and Python for regression :http://stats.stackexchange.com/questions/1595/python-as-a-statistics-workbench/16961#16961]] -[[User Input in R vs Python:http://www.r-bloggers.com/user-input-in-r-vs-python/]] -[[Visualizing data with ggplot from Python:http://www.stanford.edu/~cengel/cgi-bin/anthrospace/ggplot-from-python-with-rpy2]] -[[Tokyo.SciPy:https://github.com/tokyo-scipy]] -[[Data Science, Data Analysis, R and Python:http://exploringdatablog.blogspot.jp/2012/12/data-science-data-analysis-r-and-python.html]] -[[Python Complements R’s Shortcomings:http://climateecology.wordpress.com/2013/04/23/python-compliments-rs-shortcomings/]] -[[Revisiting text processing with R and Python:http://bommaritollc.com/2013/05/25/revisiting-text-processing-with-r-and-python/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=revisiting-text-processing-with-r-and-python]] -[[Stepping up to Big Data with R and Python: A Mind Map of All the Packages You Will Ever Need:http://datacommunitydc.org/blog/2013/05/stepping-up-to-big-data-with-r-and-python/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=stepping-up-to-big-data-with-r-and-python]] -[[Fixing My Internet With R and Python:http://jacobsimmering.com/2013/02/21/UsingPythonAndRToTroubleshootConnectivityProblems.html]] -[[R vs Python Speed Comparison for Bootstrapping:http://climateecology.wordpress.com/2013/08/19/r-vs-python-speed-comparison-for-bootstrapping/]] -[[ggplot for python:https://github.com/yhat/ggplot/]] --[[R plotting package ggplot2 ported to 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