在 rpy2 中绘制 R 函数曲线

Question

我试图在 rpy2 中绘制一条简单的曲线。

curve((x)) 在 R 中的行为符合预期，但我无法在 rpy2 中实现它。

当我依次发出以下命令时：

import rpy2.robjects as ro
R = ro.r
R.curve(R.x)

我得到的错误是 AttributeError: 'R' object has no attribute 'x'...

如何访问 x 作为 python 中的向量化函数？（我可以发出 ro.r('curve((x))') 并且它按预期工作，但我需要能够将参数从 python 传递到曲线函数）。

更一般地说，我如何在 rpy2 ala 中绘制函数曲线 post：plotting function curve in R

编辑 1

一些上下文：

我正在尝试绘制逆对数曲线：

invlogit = function(x){ + exp(x)/(1 + exp(x)) }

的线性函数：

invlogit(coef(mod1)[1] + coef(mod1)[2]*x

其中 coef(mod1) 是 GLM I 的系数运行。

在 R 中，我可以执行以下操作：

plot(outcome~survrate, data = d, ylab = "P(outcome = 1 |
survrate)", xlab = "SURVRATE: Probability of Survival after 5
Years", xaxp = c(0, 95, 19))

curve(invlogit(coef(mod1)[1] + coef(mod1)[2]*x), add = TRUE)

我得到了预期的 S 形曲线。

我python/rpy2，我得到我的模型和系数：

formula = 'outcome~survrate'
mod1 = R.glm(formula=R(formula), data=r_analytical_set,   family=R('binomial(link="logit")'))
s = R.summary(mod1)
print(mod1)
print(R.summary(mod1))

设置情节

formula = Formula('outcome~survrate')
formula.getenvironment()['outcome'] = data.rx2('outcome')
formula.getenvironment()['survrate'] = data.rx2('survrate')
R.plot(formula, data=data, ylab = 'P(outcome =  1 | outcome)', xlab = 'SURVRATE: Probability of Survival after 5
Years", xaxp = c(0, 95, 19))

目前一切顺利...

然后，我从模型中获取系数：

a = R.coef(mod1)[0] 
b = R.coef(mod1)[1]

然后尝试通过传入这些参数来运行曲线函数，但都无济于事，尝试使用

这样的结构

R.curve(invlogit(a + b*R.x))

除了这个我也试过很多其他的，都怪怪的尴尬

首先，天真的问题：如果 curve() 中的术语 (x) 是最后一个环境表达式的特殊 R 名称，我假设我应该能够通过 python/rpy2 以某种方式访问它。

据我所知，它在曲线函数中的表示是一个包含 101 个元素的 ListVector。我不明白它的意思 "is a special R designation for last environment expression." 有人可以详细说明一下吗？如果这是 R 中的一个对象，我是否应该不能通过至少低级接口访问它？

或者，我是否真的必须创建 x 作为 python 函数来将我的 x、y 元组表示为两个列表，然后将它们转换为 ListVector 以用于绘制函数它的曲线。

其次：难道我不能在 python 中构建我的函数 invlogit(a + b*x) 并将其传递给 R 的曲线函数进行评估吗？

我正在使用 STAP 库从 R 文件中读取 invlogit：from rpy2.robjects.packages import STAP。

第三：我是不是把事情复杂化了？我的目标是在我尝试在 python/rpy2.

中进行新的分析之前，使用 python/rpy2 重新创建我之前在 R 中完成的分析以解决所有问题

Answer 1

只需传入实际的函数、调用或表达式，如 sin，因为 x 未在 Python 中赋值。下面使用 curve 的 R 文档中的示例：curve(sin, -2*pi, 2*pi)。另外，因为你输出一个图表，所以使用 grDevices（内置 R 包）将图像保存到文件：

import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr

grdevices = importr('grDevices')

grdevices.png(file="Rpy2Curve.png", width=512, height=512)
p = ro.r('curve(sin, -2*pi, 2*pi)')    
grdevices.dev_off()

或者，您可以像 link 显示的那样定义 (x)：

grdevices.png(file="Rpy2Curve.png", width=512, height=512)
ro.r('''eq <- function(x) {x*x}''')
p = ro.r('curve(eq,1,1000)')            # OUTPUTS TO FILE
grdevices.dev_off()

p = ro.r('curve(eq,1,1000)')            # OUTPUTS TO SCREEN

更新

特别针对 OP 的问题，使用 Python 变量绘制反逻辑曲线，a 和 b，从模型系数导出，考虑将它们连接到 robjects.r() 字符串参数：

import rpy2.robjects as ro
ro.r('invlogit <- function(x){ + exp(x)/(1 + exp(x)) }')

p = ro.r('curve(invlogit({0} + {1}*x), add = TRUE)'.format(a,b))

在 rpy2 中绘制 R 函数曲线

Plot an R function curve in rpy2

python

curve

r

rpy2