R.NET使用文檔

介紹

本頁面涉及R.NET1.5.13。 1.5.13版本在功能上等同于1.5.12，但可作為一個包在NuGet.org上獲得。

R.NET使.NET框架與R統計語言在同一進程進行互操作。 R.NET需要.NET Framework 4的并有R環境中安裝的本地的DLL。您可以使用R.NET用在.NET的任何語言（它已被用于至少C＃，F＃，Vb.NET，IronPython中）。你使用這個文檔之前有幾個相關的事項都必須被提及。對于F＃，你應該考慮F＃ - [R提供商。一個動機釋放1.5.13對于RProvider更輕松地管理R.NET依賴。

入門

這個網頁主要介紹R.NET是眾所周知的跨平臺運行。?
作為1.5.10版本，R.NET二進制文件是平臺無關的。您可能需要設置一些Linux發行版的小附加的解決方法（CentOS的是已知的），但你可以使用的。R.NET二進制文件來移動和跨平臺。

Visual Studio中

如果您正在使用從zip文件分發二進制文件，解壓縮文件和內容復制到您選擇的位置。添加項目引用到RDotNet.dll和RDotNet.Native.dll“通常”的方式。

NuGet是首選的方式來管理R.NET依賴性。

如果您正在使用的NuGet包：

首先，您必須安裝，如果你有沒有準備好，通過工具的的NuGet包管理器 - 擴展和更新：

Visual Studio中

如果您正在使用從zip文件分發二進制文件，解壓縮文件和內容復制到您選擇的位置。添加項目引用到RDotNet.dll和RDotNet.Native.dll“通常”的方式。

的NuGet是首選的方式來管理R.NET依賴性。

如果您正在使用的NuGet包：

首先，您必須安裝，如果你有沒有準備好，通過工具的的NuGet包管理器 - 擴展和更新：

您可以添加R.NET包作為一個依賴于一個或多個項目在您的解決方案。對于一個項目：

請注意，你或許應該卸載軟件包的依賴或R.NET1.5.5或更早的版本，如果預先存在的。

R.NET1.5.13使用不同的包裝標識：R.NET.Community。請務必使用搜索R.NET上的NuGet最近條目：

該系統的NuGet然后增加了一些依賴。

您可以一氣呵成的解決方案級別管理的幾個項目：

你可以找到有關的NuGet在文檔的NuGet更一般的信息?
http://docs.nuget.org/

入門編碼

R.NET1.5.10及以后的版本包括顯著明顯的變化，以緩解2塊絆腳石，處理方式往往是由用戶處理：路徑與R共享庫，并防止發動機多初始化。

下面的“Hello World”示例說明了如何使用新的API為90％的在Windows窗體上使用的情況下更簡單：

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(); }

您檢索單個REngine對象實例，設置必要的環境變量之后。甚至調用SetEnvironmentVariables可以省略，但我們會建議你把它明確。 SetEnvironmentVariables，在Windows上，著眼于建立是R安裝程序的注冊表設置。如果需要，您可以覆蓋行為設置環境變量和發動機初始化用自己的方式，在附錄中詳細說明。

示例代碼

你通常與REngine對象交互的方法是Evaluate，GetSymbol和SetSymbol。創建R向量和矩陣，所述REngine對象具有擴展方法如CreateNumericVector，CreateCharacterMatrix等。最后，可以以各種方式調用R里面的函數，使用Evaluate方法執行REngine對象，并且還更直接。?
基本的例子采用t-test統計

它是可從示例代碼在：https://github.com/jmp75/rdotnet-onboarding獲取。

 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(); }

數字向量

下面的代碼示例說明了最常用的功能。它是從樣本代碼2萃取在https://github.com/jmp75/rdotnet-onboarding，這個例子說明了數值向量的基本操作。

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();

調用R里面的函數

雖然你可以通過生成字符串并用Evaluate函數調用，并調用Evaluate方法，這可能是笨拙的，因為你傳遞大量數據。下面演示了如何可以調用一個函數，有點像你會如何映射在.NET中并調用一個函數。


// 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包含了許多改進，以支持直接調用函數從C＃，用更少的字符串操作，少REngine.Evaluate溝通。

// 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();

我們使用expand.grid的結果繼續進行，將下面的代碼說明，雖然R.NET試圖模仿R的行為來對應數據集。數據集為R的數據結構的核心部分，所以值得擴展，下面幾個例子：

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

還有其他的方法來提取數據集的列，而不通過R表達式字符串：

// Equivalent:
letterCases = df[1].AsCharacter().ToArray(); letterCases = df["y"].AsCharacter().ToArray();

2維索引返回的行為通常直接反映了R.。唯一的例外是行名失蹤，R的行為是值得商榷的，所以R.NET喜歡嚴格。

// 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

調用R腳本

要重用整個腳本，最簡單的方法是使用R中的“sourece”方法

engine.Evaluate("source(‘c:/src/path/to/myscript.r‘)");

遺漏值

占位符，展示了不同各種向量類型NA值的相互交互轉換情況，在后面的頁面中能找到數據類型部分的詳細介紹。

進一步的例子

縱觀根據項目RDotNet.Tests單元測試將提供R.NET用途和編程成語的進一步信息。展示出的數據傳輸的速度。

運行時性能

占位符，顯示出最佳做法，以最大限度地提高運行速度

其他例子還記錄

占位符?
處理的日期和時間

數據類型

R中的所有表達式都表示為Symbolic Expression對象在R.NET對象中。對于數據訪問，下面有特殊類定義。請注意，“NA”在R特殊值值用于某些類型在這里沒有直接等同于.NET中的對象，但要注意這種行為，以免風險計算不正確。

表如下。如下R.NET類構成了R和.NET框架之間的橋梁。

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.