本页面涉及R.NET1.5.13。 1.5.13版本在功能上等同于1.5.12,但可作为一个包在NuGet.org上获得。
R.NET使.NET框架与R统计语言在同一进程进行互操作。 R.NET需要.NET Framework 4的并有R环境中安装的本地的DLL。您可以使用R.NET用在.NET的任何语言(它已被用于至少C#,F#,Vb.NET,IronPython中)。你使用这个文档之前有几个相关的事项都必须被提及。对于F#,你应该考虑F# - [R提供商。一个动机释放1.5.13对于RProvider更轻松地管理R.NET依赖。
这个网页主要介绍R.NET是众所周知的跨平台运行。
作为1.5.10版本,R.NET二进制文件是平台无关的。您可能需要设置一些Linux发行版的小附加的解决方法(CentOS的是已知的),但你可以使用的。R.NET二进制文件来移动和跨平台。
如果您正在使用从zip文件分发二进制文件,解压缩文件和内容复制到您选择的位置。添加项目引用到RDotNet.dll和RDotNet.Native.dll“通常”的方式。
首先,您必须安装,如果你有没有准备好,通过工具的的NuGet包管理器 - 扩展和更新:
如果您正在使用从zip文件分发二进制文件,解压缩文件和内容复制到您选择的位置。添加项目引用到RDotNet.dll和RDotNet.Native.dll“通常”的方式。
的NuGet是首选的方式来管理R.NET依赖性。
如果您正在使用的NuGet包:
首先,您必须安装,如果你有没有准备好,通过工具的的NuGet包管理器 - 扩展和更新:
您可以添加R.NET包作为一个依赖于一个或多个项目在您的解决方案。对于一个项目:
请注意,你或许应该卸载软件包的依赖或R.NET1.5.5或更早的版本,如果预先存在的。
R.NET1.5.13使用不同的包装标识:R.NET.Community。请务必使用搜索R.NET上的NuGet最近条目:
该系统的NuGet然后增加了一些依赖。
您可以一气呵成的解决方案级别管理的几个项目:
你可以找到有关的NuGet在文档的NuGet更一般的信息
http://docs.nuget.org/
R.NET1.5.10及以后的版本包括显著明显的变化,以缓解2块绊脚石,处理方式往往是由用户处理:路径与R共享库,并防止发动机多初始化。
下面的“Hello World”示例说明了如何使用新的API为90%的在Windows窗体上使用的情况下更简单:
static void Main(string[] args)
{
REngine.SetEnvironmentVariables(); // <-- May be omitted; the next line would call it.
REngine engine = REngine.GetInstance();
// A somewhat contrived but customary Hello World:
CharacterVector charVec = engine.CreateCharacterVector(new[] { "Hello, R world!, .NET speaking" });
engine.SetSymbol("greetings", charVec);
engine.Evaluate("str(greetings)"); // print out in the console
string[] a = engine.Evaluate("‘Hi there .NET, from the R engine‘").AsCharacter().ToArray();
Console.WriteLine("R answered: ‘{0}‘", a[0]);
Console.WriteLine("Press any key to exit the program");
Console.ReadKey();
engine.Dispose();
}
您检索单个REngine对象实例,设置必要的环境变量之后。甚至调用SetEnvironmentVariables可以省略,但我们会建议你把它明确。 SetEnvironmentVariables,在Windows上,着眼于建立是R安装程序的注册表设置。如果需要,您可以覆盖行为设置环境变量和发动机初始化用自己的方式,在附录中详细说明。
你通常与REngine对象交互的方法是Evaluate,GetSymbol和SetSymbol。创建R向量和矩阵,所述REngine对象具有扩展方法如CreateNumericVector,CreateCharacterMatrix等。最后,可以以各种方式调用R里面的函数,使用Evaluate方法执行REngine对象,并且还更直接。
基本的例子采用t-test统计
它是可从示例代码在:https://github.com/jmp75/rdotnet-onboarding获取。
static void Main(string[] args)
{
REngine.SetEnvironmentVariables();
REngine engine = REngine.GetInstance();
// REngine requires explicit initialization.
// You can set some parameters.
engine.Initialize();
// .NET Framework array to R vector.
NumericVector group1 = engine.CreateNumericVector(new double[] { 30.02, 29.99, 30.11, 29.97, 30.01, 29.99 });
engine.SetSymbol("group1", group1);
// Direct parsing from R script.
NumericVector group2 = engine.Evaluate("group2 <- c(29.89, 29.93, 29.72, 29.98, 30.02, 29.98)").AsNumeric();
// Test difference of mean and get the P-value.
GenericVector testResult = engine.Evaluate("t.test(group1, group2)").AsList();
double p = testResult["p.value"].AsNumeric().First();
Console.WriteLine("Group1: [{0}]", string.Join(", ", group1));
Console.WriteLine("Group2: [{0}]", string.Join(", ", group2));
Console.WriteLine("P-value = {0:0.000}", p);
// you should always dispose of the REngine properly.
// After disposing of the engine, you cannot reinitialize nor reuse it
engine.Dispose();
}
下面的代码示例说明了最常用的功能。它是从样本代码2萃取在https://github.com/jmp75/rdotnet-onboarding,这个例子说明了数值向量的基本操作。
var e = engine.Evaluate("x <- 3");// You can now access x defined in the R environment
NumericVector x = engine.GetSymbol("x").AsNumeric();
engine.Evaluate("y <- 1:10");
NumericVector y = engine.GetSymbol("y").AsNumeric();
虽然你可以通过生成字符串并用Evaluate函数调用,并调用Evaluate方法,这可能是笨拙的,因为你传递大量数据。下面演示了如何可以调用一个函数,有点像你会如何映射在.NET中并调用一个函数。
// Invoking functions; Previously you may have needed custom function definitions
var myFunc = engine.Evaluate("function(x, y) { expand.grid(x=x, y=y) }").AsFunction();
var v1 = engine.CreateIntegerVector(new[] { 1, 2, 3 });
var v2 = engine.CreateCharacterVector(new[] { "a", "b", "c" });
var df = myFunc.Invoke(new SymbolicExpression[] { v1, v2 }).AsDataFrame();
R.NET1.5.10包含了许多改进,以支持直接调用函数从C#,用更少的字符串操作,少REngine.Evaluate沟通。
// As of R.NET 1.5.10, more function call syntaxes are supported.
var expandGrid = engine.Evaluate("expand.grid").AsFunction();
var d = new Dictionary<string, SymbolicExpression>();
d["x"] = v1;
d["y"] = v2;
df = expandGrid.Invoke(d).AsDataFrame();
我们使用expand.grid的结果继续进行,将下面的代码说明,虽然R.NET试图模仿R的行为来对应数据集。数据集为R的数据结构的核心部分,所以值得扩展,下面几个例子:
engine.SetSymbol("cases", df);
// As of R.NET 1.5.10, factor to character expressions work consistently with R
var letterCases = engine.Evaluate("cases[,‘y‘]").AsCharacter().ToArray();
// "a","a","a","b","b","b", etc. Same as as.character(cases[,‘y‘]) in R
// Note that this used to return "1", "1", "1", "2", "2", etc. with R.NET 1.5.5
还有其他的方法来提取数据集的列,而不通过R表达式字符串:
// Equivalent:
letterCases = df[1].AsCharacter().ToArray();
letterCases = df["y"].AsCharacter().ToArray();
2维索引返回的行为通常直接反映了R.。唯一的例外是行名失踪,R的行为是值得商榷的,所以R.NET喜欢严格。
// Accessing items by two dimensional indexing
string s = (string)df[1, 1]; // "a"
s = (string)df[3, 1]; // "a"
s = (string)df[3, "y"]; // "b"
// s = (string)df["4", "y"]; // fails because there are no row names
df[3, "y"] = "a";
s = (string)df[3, "y"]; // "a"
df[3, "y"] = "d";
s = (string)df[3, "y"]; // null, because we have an <NA> string in R
要重用整个脚本,最简单的方法是使用R中的“sourece”方法
engine.Evaluate("source(‘c:/src/path/to/myscript.r‘)");
占位符,展示了不同各种向量类型NA值的相互交互转换情况,在后面的页面中能找到数据类型部分的详细介绍。
纵观根据项目RDotNet.Tests单元测试将提供R.NET用途和编程成语的进一步信息。展示出的数据传输的速度。
占位符,显示出最佳做法,以最大限度地提高运行速度
占位符
处理的日期和时间
R中的所有表达式都表示为Symbolic Expression对象在R.NET对象中。对于数据访问,下面有特殊类定义。请注意,“NA”在R特殊值值用于某些类型在这里没有直接等同于.NET中的对象,但要注意这种行为,以免风险计算不正确。
表如下。如下R.NET类构成了R和.NET框架之间的桥梁。
R | R.NET | .NET Framework | Note |
---|---|---|---|
character vector | RDotNet.CharacterVector | System.String[] | |
integer vector | RDotNet.IntegerVector | System.Int32[] | The minimum value in R is -2^31+1 while that of .NET Framework is -2^31. Missing values are int.MinValue |
real vector | RDotNet.NumericVector | System.Double[] | Missing values are represented as double.NaN |
complex vector | RDotNet.ComplexVector | System.Numerics.Complex[] | System.Numerics assembly is required for .NET Framework 4. |
raw vector | RDotNet.RawVector | System.Byte[] | |
logical vector | RDotNet.LogicalVector | System.Boolean[] | |
character matrix | RDotNet.CharacterMatrix | System.String[, ] | |
integer matrix | RDotNet.IntegerMatrix | System.Int32[, ] | The minimum value in R is -2^31+1 while that of .NET Framework is -2^31. |
real matrix | RDotNet.NumericMatrix | System.Double[, ] | |
complex matrix | RDotNet.ComplexMatrix | System.Numerics.Complex[, ] | Reference to System.Numerics assembly is required. |
raw matrix | RDotNet.RawMatrix | System.Byte[, ] | |
logical matrix | RDotNet.LogicalMatrix | System.Boolean[, ] | |
list | RDotNet.GenericVector | From version 1.1. | |
data frame | RDotNet.GenericVector | From version 1.1. RDotNet.DataFrame class is also available (below). | |
data frame | RDotNet.DataFrame | From version 1.3. And from version 1.5.3, DataFrameRowAttribute and DataFrameColumnAttribute are available for data mapping. | |
function | RDotNet.Function | From version 1.4. Including closure, built-in function, and special function. | |
factor | RDotNet.Factor | System.Int32[] | From version 1.5.2. |
S4 | RDotNet.S4Object | Not Available Yet. See S4 branch in the source control. |
http://rdotnet.codeplex.com/wikipage?title=Examples&referringTitle=Home
原文:http://blog.csdn.net/guoer9973/article/details/45953471