reticulate 소개

reticulate 패키지는 R에서 python을 사용하고 싶을 때 이용할 수 있는 패키지이다. vscode에서 quarto를 이용할 때, 가상환경을 적절하게 세팅하면 각 qmd 파일 별로 R, python을 적절하게 사용할 수 있지만 R, python을 한 qmd에서 동시에 사용할 수는 없다. 동시에 사용하고 싶을 경우 reticulate 패키지를 이용하면 된다.

R example

library(tidyverse)
library(gt)
library(reticulate)

iris %>% head() %>% gt()

Sepal.Length	Sepal.Width	Petal.Length	Petal.Width	Species
5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
4.9	3.0	1.4	0.2	setosa
4.7	3.2	1.3	0.2	setosa
4.6	3.1	1.5	0.2	setosa
5.0	3.6	1.4	0.2	setosa
5.4	3.9	1.7	0.4	setosa

reticulate

reticulate를 이용할 때는 가상환경을 만들고, 해당 가상환경을 연결해서 사용하는 것이 바람직하다. 나는 pytorch-test 폴더에 가상환경 env를 만들고, reticulate 패키지와 연결할 가상환경의 path를 맞춰주었다. 이 작업을 안할 경우 error가 난다;;

Sys.setenv(RETICULATE_PYTHON="/Users/sangdon/pytorch-test/env/bin/python")
reticulate::use_condaenv(condaenv = 'env')

python example

import pandas as pd 
import numpy as np 
import torch

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from torch_geometric.data import Data
import torch_geometric
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df.head()

   sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)
0                5.1               3.5                1.4               0.2
1                4.9               3.0                1.4               0.2
2                4.7               3.2                1.3               0.2
3                4.6               3.1                1.5               0.2
4                5.0               3.6                1.4               0.2

train = pd.DataFrame({'x1':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
              'x2':[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
              'y':[15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]})

test = pd.DataFrame({'x1':[1, 3, 5], 
              'x2':[2, 4, 6], 
              'y':[1, 2, 3]})

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train_transformed = scaler.fit_transform(train)
X_test_transformed = scaler.transform(test)

train <- data.frame(x1 = c(1:9), x2 = c(2:10), y = c(15:23))

test <- data.frame(x1 = c(1, 3, 5),
                   x2 = c(2, 4, 6), 
                   y = c(1:3))

G = nx.star_graph(20)
pos = nx.spring_layout(G, seed=63)  # Seed layout for reproducibility
colors = range(20)
options = {
    "node_color": "#A0CBE2",
    "edge_color": colors,
    "width": 4,
    "edge_cmap": plt.cm.Blues,
    "with_labels": False,
}
nx.draw(G, pos, **options)
plt.show()

참고

https://rstudio.github.io/reticulate/articles/versions.html#providing-hints-1

https://stackoverflow.com/questions/59842256/specify-reticulate-python-path-in-reticulate-python-environment-variable

Citation

BibTeX citation:

@online{don2022,
  author = {Don, Don and Don, Don},
  title = {Reticulate},
  date = {2022-07-01},
  url = {https://dondonkim.netlify.app/posts/2022-07-01-python-test/python.html},
  langid = {en}
}

For attribution, please cite this work as:

Don, Don, and Don Don. 2022. “Reticulate.” July 1, 2022. https://dondonkim.netlify.app/posts/2022-07-01-python-test/python.html.