python中调用r

‘壹’ python中的\r以及print()的默认换行

在python里面，print()函数默认换行，即默认参数end = '\n'

可以设置print()函数的参数end=''，从而实现不换行

为了达到显示当前程序运行进度，每运行一次之后达到的进度需要覆盖前面的一次运行达到的进度，所以我么需要用到\r

如果不配合end=''，即print()函数默认换行

如果不配合使用\r，则不会实现覆盖写

‘贰’ python中字符串前的r什么意思

Python中，u表示unicode string，表示使用unicode进行编码，没有u表示byte string,类型是str，在没有声明编码方式时，默认ASCI编码。如果要指定编码方式，可在文件顶部加入类似如下代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

utf-8是一种支持中文的编码格式。

字尺悔兆母前加r表示raw string，也叫原始陵租字符串常量。一般用在一下两个方面:

1、正则表达式
用于处理正则表达式时，规避反斜杠的转义

(2)python中调用r扩展阅读：

python在执行代码是，所有的计算都会由内存进行，此时的编码格式是unicode，因为世界上存在着多种前虚编码方式，同一个二进制数字可以被解释成不同的符号。为了统一编码格式，便于计算，就出现了unicode。

‘叁’ Python中路径加r是什么意思

这个是表示不转义，使用真实字符
比如如下代码：
s
=
r'test\tddd'
s2
=
'test\tddd'
print(s)
print(s2)
输出结果是：
test\tddd
test
ddd
其中s里面的\t就是使用真实字符\t，而不是转义为制表符

‘肆’ python怎样调用R语言的自定义函数呢

你使用的方法没有问题。

r.mydose()调用后返回的东西不是报错，是因为mydose这个function返回值就是NULL,所以rpy就相应的返回了rpy2.rinterface.NULL，没有问题。

以上是我的测试

nofunc是一个什么也不做的function

hello是输出Hello world的function

‘伍’ 求助，R语言在python中调用问题

你使用基斗的方法没有问题。r.mydose()调用后返回的东搏型磨西不是报错，是因为mydose这个function返回值就是NULL,所以rpy就相租拿应的返回了rpy2.rinterface.NULL，没有问题。以上是我的测试nofunc是一个什么也不做的functionhello是输出Hello world的function

‘陆’ python如何调用执行R语言脚本

要用rpy2包的数据包，python才能调用R语言。

‘柒’ python中如何调用自己写的函数

在python中，除了调用下载的扩展库之外，还可以自定义函数，方便自己。把基础模块放在固定文件夹（或相对固定文件夹），使用sys.append(r’自定义的模块路径’)实例如下：
1、在E:pycharm新建hello.py实现基础功能函数（定义一个hello()函数）
2、 调用自定义的函数冲搏
3、 运行结果为：
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‘捌’ 关于Python正在表达式r的使用问题，求大神解释！

反斜杠是转信丛义字符,要表示就要用\, r 表示raw string,也就是原样输入,不需要你自己转义

再多说一句,你的编程基础真差,字符串和字符串转义是编程基础,无论哪门编程语言入门都会有这方面的知识贺坦旅,

如果还是不明白,建议看看python基础中的字符串部分,或者搜索一下什么是转义和转义字禅凳符

基础不牢,以后你会碰到更多的问题

‘玖’ 如何通过PypeR来实现在Python中调用R

如何通过PypeR来实现在Python中调用R
In [1]: # LOAD PYTHON PACKAGES

In [2]: import pandas as pd

In [3]: import pyper as pr

In [4]: # READ DATA

In [5]: data = pd.read_table("/home/liuwensui/Documents/data/csdata.txt", header = 0)

In [6]: # CREATE A R INSTANCE WITH PYPER

In [7]: r = pr.R(use_pandas = True)

In [8]: # PASS DATA FROM PYTHON TO R

In [9]: r.assign("rdata", data)

In [10]: # SHOW DATA SUMMARY

In [11]: print r("summary(rdata)")
try({summary(rdata)})
LEV_LT3 TAX_NDEB COLLAT1 SIZE1
Min. :0.00000 Min. : 0.0000 Min. :0.0000 Min. : 7.738
1st Qu.:0.00000 1st Qu.: 0.3494 1st Qu.:0.1241 1st Qu.:12.317
Median :0.00000 Median : 0.5666 Median :0.2876 Median :13.540
Mean :0.09083 Mean : 0.8245 Mean :0.3174 Mean :13.511
3rd Qu.:0.01169 3rd Qu.: 0.7891 3rd Qu.:0.4724 3rd Qu.:14.751
Max. :0.99837 Max. :102.1495 Max. :0.9953 Max. :18.587
PROF2 GROWTH2 AGE LIQ
Min. :0.0000158 Min. :-81.248 Min. : 6.00 Min. :0.00000
1st Qu.:0.0721233 1st Qu.: -3.563 1st Qu.: 11.00 1st Qu.:0.03483
Median :0.1203435 Median : 6.164 Median : 17.00 Median :0.10854
Mean :0.1445929 Mean : 13.620 Mean : 20.37 Mean :0.20281
3rd Qu.:0.1875148 3rd Qu.: 21.952 3rd Qu.: 25.00 3rd Qu.:0.29137
Max. :1.5902009 Max. :681.354 Max. :210.00 Max. :1.00018
IND2A IND3A IND4A IND5A
Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.00000 Min. :0.00000
1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.00000 1st Qu.:0.00000
Median :1.0000 Median :0.0000 Median :0.00000 Median :0.00000
Mean :0.6116 Mean :0.1902 Mean :0.02692 Mean :0.09907
3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.:0.00000 3rd Qu.:0.00000
Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.00000 Max. :1.00000

In [12]: # LOAD R PACKAGE

In [13]: r("library(betareg)")
Out[13]: 'try({library(betareg)})\nLoading required package: Formula\n'

In [14]: # ESTIMATE A BETA REGRESSION

In [15]: r("m <- betareg(LEV_LT3 ~ SIZE1 + PROF2 + GROWTH2 + AGE + IND3A, data = rdata, subset = LEV_LT3 > 0)")
Out[15]: 'try({m <- betareg(LEV_LT3 ~ SIZE1 + PROF2 + GROWTH2 + AGE + IND3A, data = rdata, subset = LEV_LT3 > 0)})\n'

In [16]: # OUTPUT MODEL SUMMARY

In [17]: print r("summary(m)")
try({summary(m)})

Call:
betareg(formula = LEV_LT3 ~ SIZE1 + PROF2 + GROWTH2 + AGE + IND3A, data = rdata,
subset = LEV_LT3 > 0)

Standardized weighted resials 2:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.2802 -0.5194 0.0777 0.6037 5.8777

Coefficients (mean model with logit link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 1.229773 0.312990 3.929 8.53e-05 ***
SIZE1 -0.105009 0.021211 -4.951 7.39e-07 ***
PROF2 -2.414794 0.377271 -6.401 1.55e-10 ***
GROWTH2 0.003306 0.001043 3.169 0.00153 **
AGE -0.004999 0.001795 -2.786 0.00534 **
IND3A 0.688314 0.074069 9.293 < 2e-16 ***

Phi coefficients (precision model with identity link):
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(phi) 3.9362 0.1528 25.77 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Type of estimator: ML (maximum likelihood)
Log-likelihood: 266.7 on 7 Df
Pseudo R-squared: 0.1468
Number of iterations: 25 (BFGS) + 2 (Fisher scoring)

In [18]: # CALCULATE MODEL PREDICTION

In [19]: r("beta_fit <- predict(m, link = 'response')")
Out[19]: "try({beta_fit <- predict(m, link = 'response')})\n"

In [20]: # SHOW PREDICTION SUMMARY IN R

In [21]: print r("summary(beta_fit)")
try({summary(beta_fit)})
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1634 0.3069 0.3465 0.3657 0.4007 0.6695

In [22]: # PASS DATA FROM R TO PYTHON

In [23]: pydata = pd.DataFrame(r.get("beta_fit"), columns = ["y_hat"])

In [24]: # SHOW PREDICTION SUMMARY IN PYTHON

In [25]: pydata.y_hat.describe()
Out[25]:
count 1116.000000
mean 0.365675
std 0.089804
min 0.163388
25% 0.306897
50% 0.346483
75% 0.400656
max 0.669489

‘拾’ python中r'什么意思

Python与R的区别和联系
1、区别
Python与R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的。2012年R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。
Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显着性提升。
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。
2、联系
通过R和Python只共享文件，Python把源数据处理干净，生成格式化的文件放在预定的目录下，做个定时器让R去读文件，最终输出统计结果和图表。
让Python直接调用R的函数，R是开源项目，有rpy2之类的模块，可以实现使用python读取R的对象、调用R的方法以及Python与R数据结构转换等。