reticulate：在R中使用Python

reticulate 是 R 的一个程序包，允许在 R 中使用 Python。该包本质上是提供了本地 Python 环境的 R 接口，在 R 中调用该接口完成 Python 代码的执行。

该包提供以下几种方式在 R 中执行 Python：

R 中调用 Python 模块完成一些操作
在 Rmarkdown 的 Cell 中直接运行 Python 代码
Python Cell 和 R Cell 创建的对象可以相互转化、访问
Python Cell 的结果可以打印出来，包括 matplotlib 图形输出
在 R 中执行 Python 脚本：*.py
在 R 脚本中执行 Python 代码片段
library(reticulate)
1、配置 Python 环境
有四种配置方式，具体查看官方教程

1.直接指定Python执行程序

use_python()

2.指定Python conda环境

use_condaenv()

3.指定Python虚拟环境

use_virtualenv()

4.指定Python miniconda环境

use_miniconda()

查看配置的环境

py_config()
miniconda 环境
如果不太懂如何配置 Python 环境，推荐一行代码安装 miniconda 环境，之后便可在 R 中执行 Python

安装miniconda环境

install_miniconda()

显示miniconda安装地址

miniconda_path()

更新miniconda环境

miniconda_update()

2、在 R 中调用 Python 模块

调用os模块的listdir()函数

os <- import(“os”)
os$listdir("./")

[1] “.Rproj.user” “convert.R” “reticulate.Rmd” “Reticulate.Rproj”
[5] “Rscript.R” “summary.html” “summary.md” “summary.nb.html”
[9] “summary.Rmd” “test_pyscript.py”

调用seaborn模块的load_dataset()函数

需要seaborn模块已安装

sns <- import(“seaborn”)
tips <- sns$load_dataset(“tips”)
print(head(tips))

total_bill tip sex smoker day time size
1 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
2 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
3 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
4 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
5 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
6 25.29 4.71 Male No Sun Dinner 4
在 R 中安装 python 模块

安装seaborn绘图库

pip = T指定从pip安装，默认从conda安装

py_install(“seaborn”, pip = T)

查看seaborn模块是否已安装

py_module_available(“seaborn”)

[1] TRUE
3、在 RMarkdown 中直接使用 Python
注意 Cell 要设置为 {python}

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset(“tips”)
tips.head()

sns.scatterplot(x=“total_bill”, y=“tip”, data=tips, hue=“smoker”)

total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4

Rmarkdown 中 Python 与 R 对象相互调用
设置一些 R 对象（R Cell）

x <- c(1, 2, 3)
y <- data.frame(a = c(1, 2), b = c(3, 4))
Python 中调用上述 R 对象（Python Cell）

r.x

[1.0, 2.0, 3.0]
r.y
a b
0 1.0 3.0
1 2.0 4.0
设置一些 Python 对象（Python Cell）

import pandas as pd
m = [1, 2, 3]
n = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=[“a”, “b”])
R 中调用上述 Python 对象（R Cell）

py$m

[1] 1 2 3
py$n
a b
1 1 2
2 3 4
Python 与 R 对象相互转换的方式
R [公式] Python
设置一些 R 对象（R Cell）

A <- 1

B <- c(1, 2, 3)

C <- c(a = 1, b = 2, c = 3)

D <- matrix(1:4, nrow = 2)

E <- data.frame(a = c(1, 2), b = c(3, 4))

G <- list(1, 2, 3)

H <- list(c(1, 2), c(3, 4))

I <- list(a = c(1, 2), b = c(3, 4))

J <- function(a, b) {
return(a + b)
}

K1 <- NULL
K2 <- T
K3 <- F
上述 R 对象转为 Python 对象（Python Cell）

r.A

1.0
type(r.A)

r.B
[1.0, 2.0, 3.0]
type(r.B)

r.C
[1.0, 2.0, 3.0]
type(r.C)

r.D
array([[1, 3],
[2, 4]])
type(r.D)

r.E
a b
0 1.0 3.0
1 2.0 4.0
type(r.E)

r.G
[1.0, 2.0, 3.0]
type(r.G)

r.H
[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]
type(r.H)

r.I
{‘a’: [1.0, 2.0], ‘b’: [3.0, 4.0]}
type(r.I)

r.J

type(r.J)

r.J(2, 3)
5
r.K1
type(r.K1)

r.K2
True
type(r.K2)

r.K3
False
type(r.K3)

Python [公式] R
设置一些 Python 对象（Python Cell）

A = 1

B = [1, 2, 3]

C = [[1, 2], [3, 4]]

D1 = [[1], 2, 3]
D2 = [[1, 2], 2, 3]

E = (1, 2, 3)

FF = ((1, 2), (3, 4))

G = ((1, 2), 3, 4)

H = {“a”: [1, 2, 3],
“b”: [2, 3, 4]
}

I = {“a”: 1,
“b”: [2, 3, 4]
}

def J(a, b):
return a + b
上述 Python 对象转为 R 对象（R Cell）

py$A

[1] 1
class(py$A)
[1] “integer”

py$B

[1] 1 2 3
class(py$B)
[1] “integer”

py$C

[[1]]
[1] 1 2

[[2]]
[1] 3 4
class(py$C)
[1] “list”

py$D1

[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 2

[[3]]
[1] 3
class(py$D1)[1]"list"py$D2
[[1]]
[1] 1 2

[[2]]
[1] 2

[[3]]
[1] 3
class(py$D2)
[1] “list”

py$E

[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 2

[[3]]
[1] 3
class(py$E)
[1] “list”

py$FF

[[1]]
[[1]][[1]]
[1] 1

[[1]][[2]]
[1] 2

[[2]]
[[2]][[1]]
[1] 3

[[2]][[2]]
[1] 4
class(py$FF)
[1] “list”

py$G

[[1]]
[[1]][[1]]
[1] 1

[[1]][[2]]
[1] 2

[[2]]
[1] 3

[[3]]
[1] 4
class(py$G)
[1] “list”

py$H

$a
[1] 1 2 3

$b[1]234class(py$H)
[1] “list”

py$I

$a
[1] 1

$b[1]234class(py$I)
[1] “list”

py$J

class(py$J)[1]"python.builtin.function""python.builtin.object"py$J(2, 3)
[1] 5
4、在 R 中执行 Python 脚本
假设 Python 脚本为 test_pyscript.py，内容见下：

打印一些数据

for i in range(10):
print("hello world)

定义1个函数

def sum_two_value(a, b):
return a + b
在 R 中执行 test_pyscript.py

source_python("./test_pyscript.py")

hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world
hello world

sum_two_value(1, 2)

[1] 3
5、在 R Console 中交互式运行 R
repl_python () 进入 Python 环境
exit 退出 Python 环境

6、R 中运行 Python 代码片段
py_run_string(“a = [1, 2, 3]; b = [2, 3, 4]; c = list(zip(a, b))”)