背景
昨年の秋にリリースされたRstudio v.1.4でPythonの使い勝手が非常に良くなりました。今やRstudioはRのみならずPython使用者にとっても有用な統合開発環境だと思います。
例としてnumpyとmatplotlibで散布図を描画してみます。
Rstudio v.1.4のPython supprtの詳細はこちら。
RStudio v1.4 Preview: Python Support
環境
PC: MacBook Pro 2020
OS: macOS Catalina (10.15.5)
R : 4.0.2 (2020-06-22)
RStudio: 1.4.1103
方法
1． pythonファイルの作成
File -> New File -> Python Scriptを選択します。
2. Python環境の選択
Tools -> Global OptionsでPythonを選択。Python interpreterのSelectで使用したいPython環境を選択します。conda環境ももちろん選択可能です。
3． 実行
numpyとmatplotlibで散布図を描画します。
#numpyとmatplotlibをインポート
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#乱数を生成
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
#散布図を描画
plt.scatter(x, y)
plt.title("Title")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()
結果
上記スクリプトを実行したときのRstudioです。
- ①ソースパネルではRstudioで設定したシンタックスハイライトが適用されます。タブキーによるコード補完も行ってくれます。
- ②コンソールパネルではプロンプトが「>>>」になっています（Rだと「>」）。
- ③EvironmentパネルではPythonパブジェクトの中身を簡易に確認することができます。
- ④Plotsパネルには描画した図が表示されます。
個人的には③と④の複雑な設定なしにオブジェクトの中身と図を確認できる点が特に嬉しいです。VS codeやAtomで同じような設定をするのはけっこう骨が折れるので。。。
なお、Rのreticulateパッケージを使用すればR上でPythonを実行できるため「Pythonのライブラリで求めた結果をRオブジェトとして格納し、ggplot2で作図する」ことも可能です。
reticulateパッケージの使用方法についても後ほどまとめようと思います。
2021年3月5日追記
書きました→Rからpythonコードを実行できるreticulateパッケージが便利