jupyter 中的 rpy2 正在呼应整个功能

Question

在尝试将 python 与 RI 连接时，我偶然发现了一个最小的示例：

from rpy2.robjects import FloatVector
from rpy2.robjects.packages import importr
stats = importr('stats')
base = importr('base')

ctl = FloatVector([4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14])
trt = FloatVector([4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69])
group = base.gl(2, 10, 20, labels = ["Ctl","Trt"])
weight = ctl + trt

robjects.globalenv["weight"] = weight
robjects.globalenv["group"] = group
lm_D9 = stats.lm("weight ~ group")
print(stats.anova(lm_D9))

# omitting the intercept
lm_D90 = stats.lm("weight ~ group - 1")
print(base.summary(lm_D90))

哪个工作正常（没有错误）。但我的输出看起来像：

Analysis of Variance Table

Response: weight
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
group      1 0.6882 0.68820  1.4191  0.249
Residuals 18 8.7293 0.48496               


Call:
(function (formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", 
    model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, 
    contrasts = NULL, offset, ...) 
{
    ret.x <- x
    ret.y <- y
    cl <- match.call()
    mf <- match.call(expand.dots = FALSE)
    m <- match(c("formula", "data", "subset", "weights", "na.action", 
        "offset"), names(mf), 0L)
    mf <- mf[c(1L, m)]
    mf$drop.unused.levels <- TRUE
    mf[[1L]] <- quote(stats::model.frame)
    mf <- eval(mf, parent.frame())
    if (method == "model.frame") 
        return(mf)
    else if (method != "qr") 
        warning(gettextf("method = '%s' is not supported. Using 'qr'", 
            method), domain = NA)
    mt <- attr(mf, "terms")
    y <- model.response(mf, "numeric")
    .....

意思是整个功能都回传给我了。我可以在某处设置不同的日志级别吗？

Answer 1

发生这种情况是因为调用表达式 (stats.lm("weight ~ group - 1")) 在传递给 R 之前首先在 Python 中进行评估，并且 summary 的调度函数正在报告调用 R代码。

换句话说，stats.lm 首先在 Python 中求值，而这个 returns 是 R 中函数 lm 的代码，该代码是用你的参数调用的"weight ~ group -1")。把它想象成 R 看到你正在使用一个匿名函数，调用形式为 function(myformula) { <do things> ) }("weight ~ group - 1")`.

避免这种情况的方法可能是评估 R 表达式，其中 R 在调用期间解析与函数 lm 的符号名称关联的值。最简单的是：

robjects.globalenv['myformula'] = "weight ~ group - 1"
lm_D90 = robjects.reval("lm(myformula)")

请注意，您的调用所需的符号被捆绑在命名空间/环境中（可能比将所有内容都放在 globalenv 中更整洁）"

myenv = rpy2.robjects.Environment()
myenv['myformula'] = "weight ~ group - 1"
lm_D90 = robjects.reval("lm(myformula)", myenv)

否则，人们可能还会发现一种更优雅的解决方案，即首先使用 lm() 以编程方式构建未计算的 R 表达式，然后对其进行计算。

jupyter 中的 rpy2 正在呼应整个功能

rpy2 in jupyter is echoing the whole function

python

r

rpy2