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首先,在 R 中安装软件包 "Rserve" 。
如果你使用的是 RGui 可视化界面,在菜单栏的 程序包 - 安装程序包 里可以完成这个步骤。如果你使用的是纯粹的 R Console,可以使用以下命令:
install.packages("Rserve", repos = "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")
当 Reserve 安装完成之后,在 R 的根目录下会有一个 library 目录,在其中找到 Rserve/java 目录,然后会发现目录下有两个文件:REngine.jar 和 Rserve.jar。
这两个文件就是 Java 中的 R 接口库。
注意:Java 不能做到脱离 R 系统独立使用 R 的功能!
进入 R,输入以下代码已启动 Rserve:
library("Rserve") Rserve()
如果启动成功,R 会输出 Rserve 的路径。
首先导入刚才的两个 jar 库。
导入之后,我们认识一个关键的类:RConnection, 这个类可以用于连接到 Rserve。
我们现在在 Java 中利用 R 完成一个逆矩阵运算:
import org.rosuda.REngine.Rserve.*; public class Main { public static void main(String[] args) { RConnection rcon = null; try { // 建立与 Rserve 的连接 rcon = new RConnection("127.0.0.1"); // eval() 函数用于令 R 执行 R 语句 // 此处制造了一个 m1 矩阵 rcon.eval("m1 = matrix(c(1, 2, 3, 4), 2, 2, byrow=TRUE)"); // solve() 函数在 R 中求 m1 矩阵的逆矩阵 // 并将结果返回,asDoubleMatrix 函数可以将数据转换成 // Java 中的 double 二维数组以表示矩阵 double[][] m1 = rcon.eval("solve(m1)").asDoubleMatrix(); // 输出矩阵的内容 for (int i = 0; i < m1.length; i++) { for (int j = 0; j < m1[0].length; j++) System.out.print(m1[i][j] + "\t"); System.out.println(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (rcon != null) rcon.close(); } } }
执行结果:
-1.9999999999999998 1.0 1.4999999999999998 -0.49999999999999994
很显然,结果是正确的,但毕竟是浮点数,所以打印出来可能有些不好看,不影响对数据的使用。
R mean() 函数 - 计算平均值:R mean() 函数用来计算样本的平均值,该函数的第二个参数可以设置去掉部分异常分数据。mean() 函数语法格式如下:mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)参数 ...