通过 RPy 从 R 的 factanal() 中提取相关矩阵

Question

我正在使用以下代码来提取loadings 矩阵：

from rpy2.robjects import r, numpy2ri
numpy2ri.activate()
import numpy as np

A = np.random.rand(50,10)
fit = r.factanal(A, 5, rotation='promax')
load = r.loadings(fit)

哪个有效！

但是，如果我尝试对 correlation 做同样的事情

from rpy2.robjects import r, numpy2ri
numpy2ri.activate()
import numpy as np

A = np.random.rand(50,10)
fit = r.factanal(A, 5, rotation='promax')
corr = r.correlation(fit)

我得到：AttributeError: 'R' object has no attribute 'correlation'

如果 - 相反 - 我尝试：

from rpy2.robjects import r, numpy2ri
numpy2ri.activate()
import numpy as np

A = np.random.rand(50,10)
fit = r.factanal(A, 5, rotation='promax')
corr = fit.rx2('correlation')

我得到：ValueError: All parameters must be of type Sexp_Type,or Python int/long, float, bool, or None

我觉得这很奇怪，尤其是因为相关性和负载都应该是有效的。

print fit.names

给我：

['converged' 'loadings' 'uniquenesses' 'correlation' 'criteria' 'factors'
 'dof' 'method' 'rotmat' 'STATISTIC' 'PVAL' 'n.obs' 'call']

Answer 1

问题是numpy2ri。

据我所知，有两种可能的解决方法。首先，绕过rpy的.rx2函数并使用R的原始[[，我不知道这意味着什么，因为我不知道robjects.vectors.rx2中的所有其他东西在做什么，但它在这里工作：

In [1]: from rpy2.robjects import r, numpy2ri    
In [2]: numpy2ri.activate()    
In [3]: import numpy as np   
In [4]: A = np.random.rand(50,10)   
In [5]: fit = r.factanal(A, 5, rotation='promax')  
In [6]: corr = fit.rx2('correlation')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-cf8a3601ab8e> in <module>()
----> 1 corr = fit.rx2('correlation')

/ifs/apps/apps/python-2.7.1/lib/python2.7/site-packages/rpy2/robjects/vectors.pyc in __call__(self, *args, **kwargs)
     69         fun = self._extractfunction
     70         conv_args.insert(0, self._parent)
---> 71         res = fun(*conv_args, **kwargs)
     72         res = conversion.py2ro(res)
     73         return res

ValueError: All parameters must be of type Sexp_Type,or Python int/long, float, bool, or None

In [7]: r["[["](fit,'correlation')
Out[7]: 
array([[  1.00000000e+00,   1.13009428e-01,  -1.68749351e-01,
          1.85869656e-01,   2.62402778e-01,   5.11846775e-02,
          1.96957316e-01,   9.83478574e-02,   2.10043867e-02,
          1.34883265e-01],
       ...

第二种选择是停用 numpy2ri，之后您可以随时重新激活它：

In [8]: numpy2ri.deactivate()    
In [9]: corr = fit.rx2('correlation')     
In [10]: print corr
             [,1]          [,2]         [,3]        [,4]        [,5]
 [1,]  1.00000000  0.1130094277 -0.168749351  0.18586966  0.26240278
 [2,]  0.11300943  1.0000000000 -0.116878885  0.12378751 -0.05303278
 [3,] -0.16874935 -0.1168788854  1.000000000 -0.26323867 -0.17794088
 [4,]  0.18586966  0.1237875121 -0.263238668  1.00000000  0.03955314
 [5,]  0.26240278 -0.0530327762 -0.177940878  0.03955314  1.00000000
 [6,]  0.05118468 -0.0007762935  0.227475607 -0.11270587 -0.10768763
 [7,]  0.19695732 -0.0423807326  0.036117785 -0.03174723 -0.11218540
 [8,]  0.09834786  0.1055451947  0.221756056  0.01828542 -0.41956986
 [9,]  0.02100439 -0.2173312335 -0.064198166 -0.06230902 -0.05976113
[10,]  0.13488326  0.0810527379  0.005651769 -0.10353872 -0.11954671
...

Answer 2

我已经用 rpy2 版本 2.4.2 重现了您的错误。看来rpy2 的字符串索引有些问题。

r.correlation(fit) 对我不起作用，因为默认情况下我的 R 中没有 correlation 这样的功能。但是有loadings，所以r.loadings(fit) 效果很好。

这段代码给了我相关矩阵：

fit = r.factanal(A, 5, rotation='promax')
corr = fit[3]