Question

在将NumPy数组转换为R数据集时遇到一些困难。我在灰度上有2362 x 2163的2D图像。我必须导入每个像素的灰度值以进行一些统计分析。首先，这是我导入的过程：

import cv2
import numpy as np
from skimage import img_as_ubyte
from skimage import data
from rpy2.robjects import r
from rpy2.robjects import pandas2ri
from pandas import DataFrame
pandas2ri.activate()

首先，我使用cv2作为NumPy数组导入图像，以防万一我将数组转换为0到255（256灰度级）之间的值。

xchest = cv2.imread("/home/user/xchest.tif", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
xchestsk = img_as_ubyte(xchest)

输出：

type(xchestsk)

是：

<class 'numpy.ndarray'>

我目视检查了一个数组，正如预期的那样：

[[8, 8, 9, ... 200, 234, 245]...[250, 234, 134, ... 67, 8, 8]]

我需要在RStudio上可以使用和分析的简单数据集上的所有像素信息。我尝试过：

xchest_R = DataFrame(xchestsk)
xchest_R = r.data('xchestsk')
r.assign("test", xchest_R)
r("save(test, file='/home/user/xchest.gzip', compress=TRUE)")

但是当我将其加载到R上时：

> load("/home/user/xchest.gzip")

我刚得到一个值：test > "xchestsk" 就像我刚导入一个字符串一样。

我尝试过：

np.save("/home/user/xchest.npy", xchestsk)

但是当我尝试使用以下命令将其导入R时：

> library(RcppCNPy)
> xchest_R <- npyLoad("/home/user/xchest.npy", "integer")

RStudio崩溃，我必须重新启动会话。

最后，我尝试将NumPy数组转换为CSV文件：

np.savetxt("/home/eera5607/xchest.csv", xchestsk, delimiter=",")

但是当我将其导入R：

> xchest_data = read.csv(file="/home/eera5607/xchest.csv", header=FALSE, sep=",")

我无法进行简单的统计分析，例如：

> mean(xchest_data)

因为我收到此警告：

> argument is not numeric or logical: returning NA

我尝试使用以下方法将数据转换为一个变量和5000000+点：

xchest_list = xchestsk.tolist()
xchest_ov = []
for list in xchest_list:
    xchest_ov += list

然后，我将xchest_ov列表转换为CSV，但在RStudio中得到了相同的警告。

我需要导入所有这些值，如果可能的话，保持矩阵结构（但不是必须的，至少将像素值作为常规R数据集导入），我可以对其进行一些统计分析。我知道我可以直接在Python上进行一些分析，但是我希望在RStudio上获得这些数据。我对这些主题知识很少。我是放射科医生，这是我第一次与R合作。

无法将NumPy数组导出到R数据集

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