python rpy2时间序列_当从多线程使用rpy2调用r函数时，模型作为r函数的参数

如果我理解正确，你：有一个用R编写的函数(分类器)，它需要一个相对大的数据体才能工作(k个最近的邻居？)在

正在使用Python加载该数据体

希望加载参数/once/，然后根据需要对分类器进行尽可能多的调用

计划将数据体作为分类器的参数传递

如果是下面的4.，复制并不总是必要的，但目前只有当数据是数值的或布尔的，并且内存区域是由R分配的

但是，对于这种情况，我认为一种更简单的方法是将数据体一次性传递给R(必要时复制)，并使用转换后的对象。在from rpy2.robjects.packages import importr

e1071 = importr('e1071')

from rpy2.robjects.conversion import py2ri

# your model's data are in 'm_data'

# here conversion is happening

r_m_data = py2ri(m_data)

for test_data in many_test_data:

# r_m_data is already a pointer to an R data structure

# (it was converted above - no further copying is made)

res = e1071.knn(r_m_data, test_data)

这与您所描述的相对应：How can I load the model file just once, and the in-memory model object can be re-used

when the same r function being called though rpy2?

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