使用 rpy2 低级接口将 numpy 转换为 R 数组

Question

关于SO的相关答案很多，但都是使用rpy2提供的高级robjects接口。但是，如果我想使用低级接口，我该怎么做呢？以下是一个 MCVE（前提是您在 R 中安装了 package copula）：

备选方案 1，仅使用 the docs 中的低级接口

import numpy as np
from rpy2 import rinterface as ri

ri.initr()

def rimport(packname):
    as_environment = ri.baseenv['as.environment']
    require = ri.baseenv['require']
    require(ri.StrSexpVector([packname]),
            quiet = ri.BoolSexpVector((True, )))
    packname = ri.StrSexpVector(['package:' + str(packname)])
    pack_env = as_environment(packname)
    return pack_env

Copula = rimport('copula')

# The ri.SexpVector line causes the problem, but this is how the docs has it.
gc = Copula['gofCopula'](copula=Copula['gumbelCopula'](dim=5),
                         x=ri.SexpVector(np.random.randn(100,5), ri.REALSXP),
                         N=ri.IntSexpVector((1000,)),
                         simulation=ri.StrSexpVector(('mult',)))

死于：

RRuntimeError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-63487c32d528> in <module>()
      2                          x=ri.SexpVector(np.random.randn(100,5), ri.REALSXP),
      3                          N=ri.IntSexpVector((1000,)),
----> 4                          simulation=ri.StrSexpVector(('mult',)))
      5 
      6 gc

RRuntimeError: Error: (d <- ncol(x)) > 1 is not TRUE

备选方案 2，使用 numpy2ri，如 SO 上的所有答案所示

import numpy as np
from rpy2 import rinterface as ri
from rpy2.robjects import numpy2ri

ri.initr()
numpy2ri.activate()

def rimport(packname):
    as_environment = ri.baseenv['as.environment']
    require = ri.baseenv['require']
    require(ri.StrSexpVector([packname]),
            quiet = ri.BoolSexpVector((True, )))
    packname = ri.StrSexpVector(['package:' + str(packname)])
    pack_env = as_environment(packname)
    return pack_env

Copula = rimport('copula')

# Automatic conversion does not happen!
gc = Copula['gofCopula'](copula=Copula['gumbelCopula'](dim=5),
                         x=np.random.randn(100,5), # Hoping for automatic conversion
                         N=ri.IntSexpVector((1000,)),
                         simulation=ri.StrSexpVector(('mult',)))

死于：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-17b2b5105f01> in <module>()
     24                          x=np.random.randn(100,5),
     25                          N=ri.IntSexpVector((1000,)),
---> 26                          simulation=ri.StrSexpVector(('mult',)))
     27 
     28 gc

ValueError: All parameters must be of type Sexp_Type,or Python int/long, float, bool, or None

替代方案 3，同时使用两者

像备选方案 1 一样死去。

---

补充说明

1)

list(ri.SexpVector(np.random.randn(100,5), ri.REALSXP))

是一个包含 NA_real_ 的列表，正好有 100 个。

2)

如果我放弃低级接口，只使用高级接口，一切正常。但这不是我想要的。

import numpy as np
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import numpy2ri

numpy2ri.activate()

Copula = importr('copula')
gc = Copula.gofCopula(copula=partial(Copula.gumbelCopula, dim=5)(),
                      x=np.random.randn(100,5),
                      N=1000,
                      simulation='mult')

Answer 1

感谢您对高级界面和其中的工作的称赞，尽管这是一个隐含的：它确实是为“工作”而设计的。

低级接口非常接近 R 的 C 级 API，它的使用可能需要更多关于它的知识，这对于 Python 用户来说是合理的期望。请注意，遗憾的是，发布的文档并不完整，因为未包含文档字符串 (issue with readthedocs)。

我鼓励您使用高级界面，除非有特定原因不这样做，但由于源是开放的，因此可以轻松检查转换器中发生的事情（它是 here）。