[R-SIG-Mac]Rpy-0.3
Jan de Leeuw
deleeuw@stat.ucla.edu
Wed, 4 Dec 2002 16:54:12 -0800
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Rpy-0.3, which allows you to run R commands from python, works with
the python-2.2 that comes with Jaguar. I attach the example by
Tim Churches, with output (I changed the graphics driver from png
to pdf). Just run this with "python faithful.py". If you have trouble
installing Rpy-0.3, drop me a line.
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name="faithful.py"
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.pdf('faithful_histogram.pdf',width=6,height=4)
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.pdf('faithful_ecdf.pdf',width=6,height=4)
r.library('stepfun')
r.plot(r.ecdf(long_ed), do_points=0, verticals=1, main="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.pdf('faithful_qq.pdf',width=6,height=4)
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
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filename=faithful.dat
Content-Transfer-Encoding: 7bit
Content-Type: application/octet-stream;
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name="faithful.dat"
"eruptions" "waiting"
3.6 79
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3.333 74
2.283 62
4.533 85
2.883 55
4.7 88
3.6 85
1.95 51
4.35 85
1.833 54
3.917 84
4.2 78
1.75 47
4.7 83
2.167 52
1.75 62
4.8 84
1.6 52
4.25 79
1.8 51
1.75 47
3.45 78
3.067 69
4.533 74
3.6 83
1.967 55
4.083 76
3.85 78
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4.3 73
4.467 77
3.367 66
4.033 80
3.833 74
2.017 52
1.867 48
4.833 80
1.833 59
4.783 90
4.35 80
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1.75 58
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2 59
4.8 75
4.716 90
1.833 54
4.833 80
1.733 54
4.883 83
3.717 71
1.667 64
4.567 77
4.317 81
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4.5 84
1.75 48
4.8 82
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4.1 70
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4.7 84
1.783 52
4.85 86
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4.9 89
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Jan de Leeuw; Professor and Chair, UCLA Department of Statistics;
Editor: Journal of Multivariate Analysis, Journal of Statistical
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No matter where you go, there you are. --- Buckaroo Banzai
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