我正在尝试使用来自numpy数组的数据创建热图或颜色强度图,使用rpy2和lattice。我使用的是python 2.6.2,R 2.10.1,rpy2 2.1.9,不确定哪个版本的格子。我已经完美地完成了它,除了我需要修改用于绘制相关变量(z)水平的颜色渐变的默认点阵设置。具体来说,我想要灰度而不是品红色 - 青色默认斜坡。下面是生成虚拟数据帧并在vanilla R中创建灰度级别图的代码:
library(lattice)
x <- rep(seq(1,10), each=10)
y <- rep(seq(1,10), 10)
z <- abs(rnorm(100))
z <- z/max(z)
df <- data.frame(x=x, y=y, z=z)
grayvector <- gray(seq(0,1,1/100))
foo <- levelplot(z ~ x * y, data=df, col.regions = grayvector)
print foo
使用rpy2,我无法设置col.regions参数。根据文档,rpy2应该转换任何。 _的函数参数中的字符。但是,这似乎不起作用,因为使用col_regions会导致参数被忽略。下面是生成levelplot的python代码,但没有灰度:
from __future__ import division
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr
r = ro.r
lattice = importr("lattice")
grayvector = r.gray( r.seq(0, 1, 1/100))
x = r.rep(r.seq(1,10), each=10)
y = r.rep(r.seq(1,10), 10)
z = r.abs(r.rnorm(100))
df = {'x': x, 'y' :y, 'z':z}
df = ro.DataFrame(foo)
formula = ro.Formula('z ~ x * y')
formula.getenvironment()['z'] = df.rx2('z')
formula.getenvironment()['y'] = df.rx2('y')
formula.getenvironment()['z'] = df.rx2('z')
foo = lattice.levelplot(formula, data=df, col_regions = grayvector)
print foo
有没有人知道如何使用格子函数参数。在rpy2中?
答案 0 :(得分:4)
您需要手动指定参数映射:
from rpy2.robjects.functions import SignatureTranslatedFunction
lattice = importr("lattice")
lattice.levelplot = SignatureTranslatedFunction(lattice.levelplot,
init_prm_translate={'col_regions': 'col.regions'})
foo = lattice.levelplot(formula, data=df, col_regions=grayvector)
还要检查:http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.2/html/robjects_functions.html
了解这一点非常重要 通过检查来完成翻译 R函数的签名,以及 从R中猜不到多少 省略号'...'无论何时出现。