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rmarkdown中的蟒蛇(网状)

reticulate r-markdown r python

RockScience · 技术社区 · 8 年前

```{r, message=FALSE, warning=FALSE, echo = FALSE}
  library(reticulate)
```

```{python, echo = FALSE, eval = FALSE}
a=1
a
#import numpy as np
#import matplotlib.pyplot as plt

## evenly sampled time at 200ms intervals
#t = np.arange(0., 5., 0.2)

## red dashes, blue squares and green triangles
#plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
#plt.show()
```

但是,在编写文档时会出现此错误:(请注意,在运行第二个块时会发生此错误)

label: unnamed-chunk-1 (with options) 
List of 3
 $ message: logi FALSE
 $ warning: logi FALSE
 $ echo   : logi FALSE


  |                                                                       
  |....                                                             |   6%
  ordinary text without R code


  |                                                                       
  |......                                                           |   9%
label: unnamed-chunk-2 (with options) 
List of 3
 $ echo  : logi FALSE
 $ eval  : logi FALSE
 $ engine: chr "python"

Error in py_module_import(module, convert = convert) : 
  ModuleNotFoundError: No module named 'rpytools'
Calls: <Anonymous> ... remap_output_streams -> import -> py_module_import -> .Call

还补充说我没有在 https://github.com/rstudio/reticulate https://rstudio.github.io/reticulate/articles/r_markdown.html

我有knitr版本1.20,高于1.18,因此引擎配置应该是自动的。

1 回复 | 直到 8 年前

strangeloop 7 年前

这可能是由于使用低于1.2的RStudio版本造成的。它很好地隐藏在 reticulate 页面,但实际上导入Python包和运行Python块的某些方面似乎是 仅在RStudio 1.2及更高版本中受支持 也就是说,不是当前的RStudio稳定版,而是需要单独下载和安装的预览版。

Here's what they write 在小插曲中:

请注意 RStudio v1.2 preview release RStudio IDE Tools for reticulate 文章了解更多详细信息。

可能正因为如此,在RStudio 1.1.53中运行代码时,我会像您一样出现“ModuleNotFound”错误,它们会阻止编织。

在RStudio 1.2.1139预览版中运行它时,一切应该是:

Reticulate 1.10 REPL -- A Python interpreter in R.
>>> a=1
>>> a
1
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> 
>>> ## evenly sampled time at 200ms intervals
>>> t = np.arange(0., 5., 0.2)
>>> 
>>> ## red dashes, blue squares and green triangles
>>> plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000001C2EDBE0>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000001DA99978>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000001DA99D30>]
>>> plt.show()
>>> plt.savefig("test.png")
>>>