Demostración+del+modulo

Como un ejemplo rápido, Pruebe el siguiente período de sesiones:
 * USO RPy**

De importación rpy *

Valores = [r.dchisq (x, 4) para x en r.seq (0, 10, de = 0,1) R.par (pedir = 1, Ann = 0) R.plot (valores, type = "líneas"),

Y ¡voilá!, la gráfica de la densidad de una distribución Chi cuadrado con cuatro grados de libertad debe aparecer. Algunos ejemplos más sofisticados pueden ser encuentra en el directorio "ejemplos". Consulte la documentación de rpy para más información sobre la interfaz y la programación de R manuales de idiomas, se encuentra en [|http://www.r-project.org] En general, cada línea de los manuales de R se puede traducir casi directamente a Python.

= = = = =**Capturas de pantalla R**=

Raquis de escritorio MacOS X De escritorio Unix

= = =**Ejemplos de gráficos**= Caja y bigote de parcelas Gráfico circular Parcela Peer Coplot Otra muestra coplot agradable que las interacciones 3d parcela de una superficie de Imagen y 3D trama de un volcán Anotación matemática en las parcelas Parcela de bosque (parcela de los intervalos de confianza en un meta-análisis) 

Ejemplo de Código RPy ([|faithful.py]): code format="rcode" from rpy import *

faithful_data = {"eruption_duration":[], "waiting_time":[]}

f = open('faithful.dat','r')

for row in f.readlines[1:]: # skip the column header line splitrow = row[:-1].split(" ") faithful_data["eruption_duration"].append(float(splitrow[0])) faithful_data["waiting_time"].append(int(splitrow[1]))

f.close

ed = faithful_data["eruption_duration"] edsummary = r.summary(ed) print "Summary of Old Faithful eruption duration data" for k in edsummary.keys: print k + ": %.3f" % edsummary[k] print print "Stem-and-leaf plot of Old Faithful eruption duration data" print r.stem(ed)

r.png('faithful_histogram.png',width=733,height=550) r.hist(ed,r.seq(1.6, 5.2, 0.2), prob=1,col="lightgreen",      main="Old Faithful eruptions",xlab="Eruption duration (seconds)") r.lines(r.density(ed,bw=0.1),col="orange") r.rug(ed) r.dev_off

long_ed = filter(lambda x: x > 3, ed) r.png('faithful_ecdf.png',width=733,height=550) r.library('stepfun') r.plot(r.ecdf(long_ed), do_points=0, verticals=1, col="blue",      main=paste("Empirical cumulative distribution function", " of Old Faithful eruptions longer than 3 seconds") x = r.seq(3,5.4,0.01) r.lines(r.seq(3,5.4,0.01),r.pnorm(r.seq(3,5.4,0.01),mean=r.mean(long_ed),       sd=r.sqrt(r.var(long_ed))), lty=3, lwd=2, col="red") r.dev_off

r.png('faithful_qq.png',width=733,height=550) r.par(pty="s") r.qqnorm(long_ed,col="blue") r.qqline(long_ed,col="red") r.dev_off

r.library('ctest') print print("Shapiro-Wilks normality test of Old Faithful eruptions" +\     " longer than 3 seconds") sw = r.shapiro_test(long_ed) print "W = %.4f" % sw['statistic']['W'] print "p-value = %.5f" % sw['p.value']

print print("One-sample Kolmogorov-Smirnov test of Old Faithful eruptions" +\     " longer than 3 seconds" ks = r.ks_test(long_ed,"pnorm", mean=r.mean(long_ed), sd=r.sqrt(r.var(long_ed))) print "D = %.4f" % ks['statistic']['D'] print "p-value = %.4f" % ks['p.value'] print "Alternative hypothesis: %s" % ks['alternative'] print

code || Produce la siguiente salida code format="rcode" Summary of Old Faithful eruption duration data Mean: 3.488 Median: 4.000 3rd Qu.: 4.454 1st Qu.: 2.163 Min.: 1.600 Max.: 5.100

Stem-and-leaf plot of Old Faithful eruption duration data

The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |

16 | 070355555588 18 | 000022233333335577777777888822335777888  20 | 00002223378800035778  22 | 0002335578023578  24 | 00228  26 | 23  28 | 080  30 | 7  32 | 2337  34 | 250077  36 | 0000823577  38 | 2333335582225577  40 | 0000003357788888002233555577778  42 | 03335555778800233333555577778  44 | 02222335557780000000023333357778888  46 | 0000233357700000023578  48 | 00000022335800333  50 | 0370

None

Shapiro-Wilks normality test of Old Faithful eruptions longer than 3 seconds W = 0.9793 p-value = 0.01052

One-sample Kolmogorov-Smirnov test of Old Faithful eruptions longer than 3 seconds D = 0.0661 p-value = 0.4284 Alternative hypothesis: two.sided

code || De igual manera produce las siguientes gráficas: