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Python リストの項目を取得し、それらを R の関数に通し、R ListVector として出力する関数があります。問題は、ドキュメントで ListVector から通常の Python オブジェクトに変換する方法が見つからないことです。これが私のコードです：

from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import r
forecast = importr("forecast")
parallel = importr("multicore")

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6,], [7, 8, 9]]

tuples = tuple(tuple(x) for x in data)

data_list = []
for i in range(0, len(data)):
    result1 = "k = as.numeric((list%r))" % (tuples[i],)
    data_list.append(result1)

def forecaster(item):
    rcode = item
    r(rcode)
    rcode1 = 'j <- ts(k)'
    r(rcode1)
    rcode2 = 'p <- parallel(forecast(k, 5, level = c(80,95)))'
    r(rcode2)
    rcode3 = 'collect(list(p))'
    return r(rcode3)


z = [forecaster(x) for x in data_list]

実行zすると、次のような出力が得られます。

[<ListVector - Python:0x4e5f908 / R:0x4a0fcd8>
[ListVector]
<ListVector - Python:0x4e5f908 / R:0x4a0fcd8>
[ListVector], <ListVector - Python:0x4e5fcf8 / R:0x49f9c48>

...等々。これらの ListVectors を Python で実際に使用できるものに変換する方法を教えてください。ありがとう。

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次のように rpy2 を使用して同様の例を実行しました。

    x = [1,2,3,4,1,2,3,4,1,2]
    v = robjects.FloatVector(x)
    t = robjects.r['ts'](v)
    fit = robjects.r['auto.arima'](t)
    next = robjects.r['forecast'](fit,h=1)

アリマを使用して時間を分析する簡単な例を実行していたことは明らかです。次を取得したとき、それが ListVector であることがわかりました。次に、次のコードを使用して、必要な値を取得しました。

    count = len(next) - 2
    #ListVector->FloatVector->Float
    print next.rx('mean')[0][0]

この方法が効果的かどうかは誰にもわかりません。試してみてください

于 2013-12-12T07:35:56.353 に答える
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listVectorではなくRベクトルを取得するためにcbindを使用して、予測関数（最後の行のみ）を変更します

def forecaster(item):
    rcode = item
    r(rcode)
    rcode1 = 'j <- ts(k)'
    r(rcode1)
    rcode2 = 'p <- parallel(forecast(k, 5, level = c(80,95)))'
    r(rcode2)
    return r('c(do.call("cbind",collect(list(p))))')


z = [forecaster(x) for x in data_list]

これで、アクセスできるza構造になりました。

z[0]


<ListVector - Python:0x452d908 / R:0x457c770>
[StrVe..., Float..., Float..., ..., RNULL..., Float..., Float...]
  <no name>: <class 'rpy2.robjects.vectors.StrVector'>
  <StrVector - Python:0x452d248 / R:0x2ec88f8>
['Mean']
  <no name>: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x452dfc8 / R:0x3ad1018>
[80.000000, 95.000000]
  <no name>: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x452de18 / R:0x457de88>
[1.000000, 2.000000, 3.000000]
  ...
  <no name>: <type 'rpy2.rinterface.RNULLType'>
  rpy2.rinterface.NULL
  <no name>: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x452dd88 / R:0x457ddb0>
[2.000000, 2.000000, 2.000000]
  <no name>: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x45316c8 / R:0x457dd68>
[-1.000000, 0.000000, 1.000000]
于 2012-11-24T03:56:00.897 に答える