如何在 RPy 中使用 smooth.spline 的 lambda 参数而不用 Python 将其解释为 lambda

Question

我想在Python中使用smooth.splineR中的自然三次平滑样条线（就像许多其他人也想要的那样（Python自然平滑样条线，是否有相当于R中的smooth.spline函数的Python，Python SciPy UnivariateSpline vs R smooth.spline， ...））因此我使用的是https://morioh.com/p/eb4151821dc4rpy2中描述的方式，但我想直接设置而不是：lambdaspar

import rpy2.robjects as robjects
r_y = robjects.FloatVector(y_train)
r_x = robjects.FloatVector(x_train)

r_smooth_spline = robjects.r['smooth.spline'] #extract R function# run smoothing function
spline1 = r_smooth_spline(x=r_x, y=r_y, lambda=42)
#alternative: spline1 = r_smooth_spline(x=r_x, y=r_y, spar=0.7) would work fine, but I would like to control lambda dirctly
ySpline=np.array(robjects.r['predict'](spline1,robjects.FloatVector(x_smooth)).rx2('y'))
plt.plot(x_smooth,ySpline)

当我这样做时，这条线spline1 = r_smooth_spline(x=r_x, y=r_y, lambda=42)不起作用，因为Python已经有一个预定义的解释lambda（你可以从蓝色代码突出显示lambda）:(我想lambda被解释为平滑惩罚参数lambda。

如果我替换lambda为，spar我会得到一个自然三次样条，但我想lambda直接控制。

Answer 1

这个小技巧将通过允许您在字符串中写入“lambda”来解决您遇到的特定问题。

kwargs = {"x": r_x, "y": r_y, "lambda":  42}
spline1 = r_smooth_spline(**kwargs)

在一般情况下，您可以使用元组和字典轻松传递参数容器。

# as normal
f = function("foo", "bar", my_kwarg="my_value")

# the same call using argument containers
args = ("foo", "bar")
kwargs = {"my_kwarg": "my_value"}
f = function(*args, **kwargs)