Использование пакета R pmultinom с PyRserve

Question

Я пытаюсь использовать пакет R pmultinom в Python с помощью pyRserve с числами, которые импортируются в код. У меня следующая ошибка:

REvalError: Ошибка: объект pmultinom не найден.

import pyRserve
num1 = 1
num2 = 2
num3 = 3
num4 = 4
num5 = 5
num6 = 6
vec1 = (.2,.3,.5)

r_script = '''
           install.packages(pmultinom)
           library(pmultinom)
        
           pmultinom(
           '''
full_rscript =( r_script + 'lower=c(' + str(num1) + ',' + str(num2) + ',' + str(num3) + 
                               '), upper=c(' + str(num4) + ',' + str(num5) + ',' +  
                                   str(num6) + 
                                   '), size=' + str(num7) + ', probs=' + str(vec1) + ')'
           )
output = conn.eval(full_rscript) 

Когда я пробую аналогичный код с

conn.r.pmultinom(…)

I получить сообщение об ошибке, что функция не найдена.

Answer 1

Вот один вариант с pyper, поскольку мы использовали его в производственных настройках, и он работал без каких-либо проблем.

from pyper import *
r = R(use_pandas=True)
num1 = 1
num2 = 2
num3 = 3
num4 = 4
num5 = 5
num6 = 6
num7 = 20000
vec1 = (.17649, .17542, .15276, .15184, .17227, .17122)

Нам не нужно создавать отдельные объекты, это может быть список или кортеж как в vec1. Просто для демонстрации

r.assign("rnum1", num1)
r.assign("rnum2", num2)
r.assign("rnum3", num3)
r.assign("rnum4", num4)
r.assign("rnum5", num5)
r.assign("rnum6", num6)
r.assign("rnum7", num7)
r.assign("rvec1", vec1)

Создайте выражение

expr = "library(pmultinom); out <- pmultinom(lower = c(rnum1, rnum2, rnum3, rnum4, rnum5, rnum6), upper = rep.int(3630, 6), size = rnum7, probs = rvec1, method = 'exact')"

и оцените выражение и получите результат

r(expr)
r.get("out")
#0.95663799758361

-тестирование непосредственно со стороны R

num1 = 1
num2 = 2
num3 = 3
num4 = 4
num5 = 5
num6 = 6
num7 = 20000
vec1 = c(.17649, .17542, .15276, .15184, .17227, .17122)


pmultinom(lower = c(num1, num2, num3, num4, num5, num6), 
  upper = rep.int(3630, 6), size = num7, probs = vec1, 
       method = 'exact')
#[1] 0.956638