我正在尝试使用来自numpy数组的数据，使用rpy2和lattice来创建热图或颜色强度图 . 我使用的是python 2.6.2，R 2.10.1，rpy2 2.1.9，不确定哪个版本的格子 . 我已经完美地完成了它，除了我需要修改用于绘制相关变量（z）的水平的颜色渐变的默认晶格设置 . 具体来说，我想要灰度而不是品红色 - 青色默认斜坡 . 下面是生成虚拟数据帧并在vanilla R中创建灰度级别图的代码：
library(lattice)
x <- rep(seq(1,10), each=10)
y <- rep(seq(1,10), 10)
z <- abs(rnorm(100))
z <- z/max(z)
df <- data.frame(x=x, y=y, z=z)
grayvector <- gray(seq(0,1,1/100))
foo <- levelplot(z ~ x * y, data=df, col.regions = grayvector)
print foo
使用rpy2，我无法设置col.regions参数 . 根据文档，rpy2应该转换任何 . _的函数参数中的字符 . 但是，这似乎不起作用，因为使用col_regions会导致参数被忽略 . 这是生成levelplot的python代码，但没有灰度：
from __future__ import division
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr
r = ro.r
lattice = importr("lattice")
grayvector = r.gray( r.seq(0, 1, 1/100))
x = r.rep(r.seq(1,10), each=10)
y = r.rep(r.seq(1,10), 10)
z = r.abs(r.rnorm(100))
df = {'x': x, 'y' :y, 'z':z}
df = ro.DataFrame(foo)
formula = ro.Formula('z ~ x * y')
formula.getenvironment()['z'] = df.rx2('z')
formula.getenvironment()['y'] = df.rx2('y')
formula.getenvironment()['z'] = df.rx2('z')
foo = lattice.levelplot(formula, data=df, col_regions = grayvector)
print foo
有谁知道如何使用格函数参数 . 在rpy2？
1 回答
您需要手动指定参数映射：
并检查：http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.2/html/robjects_functions.html