python - 在 R 笔记本中使用 Python

Question

我一直在使用 ipython (Jupyter) notebook 来完成我的 R 和 Python 任务。最近，我探索了 R Notebook，发现了我希望在 R Notebook 中实现的 Jupyter Notebook 中的功能。所以，我想切换到 R Notebook。然而，当在 R Notebook 中使用 Python 时，我无法缓存 python 结果并在另一个 block 中使用一个 block 的输出。此外，我无法生成内联的 python 图。它在新窗口中给我绘图，而不是在笔记本本身中。为了仅提供一些可重现的代码，如果将下面的代码放在一个 block 中，则它可以正常工作并提供输出，但如果将其分成几个 block ，则无法在另一个 block 中调用一个 block 的输出。该图也会在新窗口中弹出。

```{python}
 # Import necessary modules
 from sklearn import datasets
 import matplotlib.pyplot as plt
 from sklearn.model_selection import train_test_split
 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
 import numpy as np

 # Load the digits dataset: digits
 digits = datasets.load_digits()


 # Create feature and target arrays
 X = digits.data
 y = digits.target

# Split into training and test set
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2,    random_state = 42, stratify = y)

# Setup arrays to store train and test accuracies
 neighbors = np.arange(1, 9)
 train_accuracy = np.empty(len(neighbors))
 test_accuracy = np.empty(len(neighbors))

  # Loop over different values of k
 for i, k in enumerate(neighbors):
  # Setup a k-NN Classifier with k neighbors: knn
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k)

    # Fit the classifier to the training data
    knn.fit(X_train,y_train)

    #Compute accuracy on the training set
    train_accuracy[i] = knn.score(X_train, y_train)

    #Compute accuracy on the testing set
     test_accuracy[i] = knn.score(X_test, y_test)

  # Generate plot
 plt.title('k-NN: Varying Number of Neighbors')
 plt.plot(neighbors, test_accuracy, label = 'Testing Accuracy')
 plt.plot(neighbors, train_accuracy, label = 'Training Accuracy')
 plt.legend()
 plt.xlabel('Number of Neighbors')
 plt.ylabel('Accuracy')
 plt.show()
 ```

下图显示在新窗口中。不在笔记本中内联。

Answer 1

• 我无法缓存 python 结果并在另一个 block 中使用一个 block 的输出

  • 如果语言引擎不是 R，这似乎是不可能的
  • 参见 knitr - Python engine cache option not working

• 我无法缓存 python 结果并在另一个 block 中使用一个 block 的输出，而且我无法生成内联 python 图

  • 您可以试用 knitron 并分享它是否有效吗？
  • knitron:knitr + IPython + matplotlib:https://github.com/fhirschmann/knitron