从python执行R包TSdist

我正试图从python jupyter笔记本实现R包TSdist。从python执行R包TSdist

import rpy2.robjects.numpy2ri 
from rpy2.robjects.packages import importr 
rpy2.robjects.numpy2ri.activate() 

R = rpy2.robjects.r 
## load in package 
TSdist = importr('TSdist') 
## t,c are two series 
dist = TSdist.ERPDistance(t.values,c.values,g=0,sigma =30) 
## dist is a R Boolean vector with one value 
dist[0]

这给了我一个NA，我得到了一个警告：

/usr/lib64/python3.4/site-packages/rpy2/rinterface/ 初始化的.py：186： RRuntimeWarning：错误：该系列必须是单变量矢量

warnings.warn（X，RRuntimeWarning）

不限如何正确实施它的想法？或者如何使用离散傅立叶变换（DFT），自回归系数，编辑实际序列距离（EDR）来测量与python软件包的时间序列相似性。在this论文中提到的方法。

来源

2017-07-17 Jingwei Zhang

该错误是可能*之前*'DIST [0]'，调用'ERPDistance（）时'，并且正在尝试运行的R代码发出的错误消息表明它的输入无效。 – lgautier

我试过这个实现（'TSdist.ERPDistance（t.values，c.values，g = 0，sigma = 30）'）在R studio中的功能，它的工作原理。在python中的实现引用这篇文章：https://stackoverflow.com/questions/5695388/dynamic-time-warping-in-python。 –

可能原因是两个系列对象被传入该方法。假设系列号意味着熊猫系列，调用values返回一个numpy数组。根据docs，ERPDistance需要数字向量，而不是数组。

print(type(pd.Series(np.random.randn(5)))) 
# <class 'pandas.core.series.Series'> 

print(type(pd.Series(np.random.randn(5)).values)) 
# <class 'numpy.ndarray'>

请考虑简单地铸造系列作为数字载体用碱R或使用rpy2的FloatVector：

from rpy2.robjects.packages import importr 

R = rpy2.robjects.r 
## load in package 
base = importr('base') 
TSdist = importr('TSdist') 

new_t = base.as_numeric(t.tolist()) 
print(type(new_t)) 
# <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'> 

new_c = rpy2.robjects.FloatVector(c.tolist()) 
print(type(new_c)) 
# <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'> 

## new_t, new_c are now numeric vectors 
dist = TSdist.ERPDistance(new_t, new_c, g=0, sigma =30)

来源

2017-07-28 20:05:07 Parfait

从python执行R包TSdist

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