Rとの連携
Rはフリーの統計解析ソフトで、Sageのパッケージに付属しており、SageからRのコマンドを実行するための インターフェースも用意されています。
Rの特徴に以下のものがあげられます。
- 強力な統計処理機能
- 豊富なパッケージ群
- 高い表現力を持つグラフ機能
ここでは、SageからRのコマンドを使用する場合の注意点とRインタフェースの使用方法に説明します。
Rのユーティリティ関数
SageからRのコマンドを使いやすくするために、以下のユーティリティ関数を用意、RUtil.sageに納めました。
- preGraph(pdfFile): グラフ表示のコマンドを実行する前に実行し、出力デバイスを指定されたPDFファイルとし、pdfファイル名を返します
- offGraph: デバイスへの出力をオフにします（グラフの終了を意味します）
- postGraph(pdfFile [,fac=0.75]): 指定されたPDFファイルを表示します、fac指定がある場合には、指定された倍率でグラフを表示します
- getGraph(pdfFile, [,fac=0.75]): 指定されたPDFファイルを表示するIMGタグを返します、fac指定がある場合には、指定された倍率でグラフを表示します
- convertPdf2Png(pdfFile): PDFファイルをPNGファイルに変換します
- printFile(name): DATAディレクトリ内の指定されたファイルをプリントします
load関数を使ってRUtil.sageを読み込みます。
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Rインターフェース
Rとのインタフェースとして、r関数が提供されています。 r関数では、Rのコマンドを文字列で与えます。Rのコマンド内でダブルクォートを使っている場合には、シングルクォートでくくり、 Rのコマンド内でシングルクォートを使っている場合には、ダブルクォートを使って指定します。
r('Rのコマンド')
RのコマンドにSageの変数の文字列を代入する場合には、以下のように%を使ってセットします。
r('Rのコマンド1%s, Rのコマンド2%s' % (変数1, 変数2))
上記の例では、１番目の%sが変数1に、２番目の%sが変数2の値に置き換わります。
r関数の例として、Rで計算させた2のsqrtの結果を出力します。Rの出力では最初に[1]のように番号が付いて 表示されます。
[1] 1.414214 [1] 1.414214 |
複数行のコマンド
関数定義やRの制御コマンド（ループやif文等）を含む複数行のRコマンドをSageから実行する場合には、 ファイルにまとめてワークシートにアップロードして使います。
例でとしてmystats.txtに以下のように自乗を計算するx2関数を書いておきます。
x2<- function(x) {
return (x^x)
}
x2<- function(x) {
return (x^x)
}
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Rコマンドファイルの実行
ファイルに定義されたRのコマンドを読み込み評価するには、Rのsourceコマンドを使用します。
以下の例では、mystats.txtに書かれたx2の関数定義を実行し、リストlの各要素に関数x2を適応しています。
[[1]] [1] 1 [[2]] [1] 4 [[3]] [1] 27 [[1]] [1] 1 [[2]] [1] 4 [[3]] [1] 27 |
Sageから変数（リスト）をRに渡す
SageとRとの連携で重要なポイントはSageの変数をどうやってRに渡すかです。
以下の例では、変数slに[1, 2, 3]のリストをセットし、これをr関数に渡しています。 このままですとrlに返されるRElementオブジェクトの名前がSagexxのように自動で 割り当てられてしまします。
そこで、name関数でRにおける変数名を指定します。
rl = r(sl).name('l')
説明でRの変数とSageの変数を混同しないようにRでの変数名をlとし、r関数の返した
値をrl変数にセットします。
出力結果から、r('l')で正しくslのリストがRに渡っていることが確認できます。 また、rlのタイプは、sage.interfaces.r.RElementであり、その値の出力結果は r('l')と同じであることも確認できます。
[1] 1 2 3 <class 'sage.interfaces.r.RElement'> [1] 1 2 3 [1] 1 2 3 <class 'sage.interfaces.r.RElement'> [1] 1 2 3 |
SageからマトリックスをRに渡す
リストの次にRでよく使われるのがマトリックスです。 例として、r.matrix関数を使って[1, 2, 3, 4]のリストから、2x2のマトリックスを作成します。 byrow=Trueとすることで、Sageと同じ行単位での配置を指定しています。 （RではFORTRANの影響で列単位で配列を保持しています）
[,1] [,2] [1,] 1 2 [2,] 3 4 [,1] [,2] [1,] 1 2 [2,] 3 4 |
Rに定義された変数mの値を出力すると、上記の出力と同じことであることが確認できます。
[,1] [,2] [1,] 1 2 [2,] 3 4 [,1] [,2] [1,] 1 2 [2,] 3 4 |
RのマトリックスからSageのマトリックスへの変換
次にRのマトリックスをSageのマトリックスに変換する方法を示します。
先に定義されたRのマトリックスmをsageobj関数を使ってSageのマトリックスに変換します。 以下の例では、r('m')で返されたRElementをsageobjでSageの変数smに代入し、 その値とタイプを確認しています。smは正しく変換され、smのタイプも sage.matrix.matrix_integer_dense.Matrix_integer_denseとなっていることが 確認できます。
<class 'sage.interfaces.r.RElement'> <type 'sage.matrix.matrix_integer_dense.Matrix_integer_dense'> <class 'sage.interfaces.r.RElement'> <type 'sage.matrix.matrix_integer_dense.Matrix_integer_dense'> |
Sageのマトリックス変数からRのマトリックスへの変換
Sageの変数smからRのマトリックスに変換する場合には、listメソッドを使ってマトリックスsm をリストに変換し、smの行、sm列を使ってRのマトリックスに変換します。
[,1] [,2] [1,] 1 2 [2,] 3 4 [,1] [,2] [1,] 1 2 [2,] 3 4 |
文字列リストの変換
残念ながら、Sageの文字列リストは、そのままではRの文字列リストに変換されません。 そこで、文字列リストをstr関数を使って文字列に変換し、最初[と最後の]を取り除いて、 r('c(%s)'%文字列リスト)を使ってRの文字列リストに変換します。
'a', 'b' [1] "a" "b" ['a', 'b'] 'a', 'b' [1] "a" "b" ['a', 'b'] |
Rのプロット関数
Rのプロット関数を使う場合には、preGraphとpostGraphで挟むようにします。
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Rの関数を使ってSageでプロット
上記と同じことをRの関数dnormの値を使ってSageのplot関数でプロットした例を以下に示します。
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r.plot関数を使ったプロット
次に、r.plotを使ったプロットの例を示します。X軸にage、Y軸にweightを表示します。 r.plotにX, Yにsageの変数age, weightを使った場合、軸ラベル名にsagexxのような 名前が表示されます。
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変数名を付けてr.plotでプロット
age, weightにnameコマンドでRの変数名をセットすると、軸ラベルがage, weightと 表示されます。
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plotのオプションを指定
Rのplot関数にタイトル等のオプションを指定する場合には、r関数を使って以下のように表示します。
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データファイルからの集計
Rの得意とする集計処理を以下のようなデータファイルを読み込み、 クロス集計を作成してみましょう。
diabetes status Type1 Poor Type2 Improved Type1 Excellent Type1 Poor diabetes status Type1 Poor Type2 Improved Type1 Excellent Type1 Poor |
データファイルの読み込み
データファイルの読み込みは、Rのread.table関数を使用します。 header=Tを付けて、１行目がヘッダであり、 １列目がdiabetes、２行目がstatusと名前付けします。
diabetes status 1 Type1 Poor 2 Type2 Improved 3 Type1 Excellent 4 Type1 Poor diabetes status 1 Type1 Poor 2 Type2 Improved 3 Type1 Excellent 4 Type1 Poor |
クロス集計
クロス集計には、table関数を使用し、データセットdの変数、 diabetes, statusを指定します。
Excellent Improved Poor
Type1 1 0 2
Type2 0 1 0
Excellent Improved Poor
Type1 1 0 2
Type2 0 1 0
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