เชื่อมโยง R กับ Julia?

Julia ดูมีแนวโน้มมากสำหรับการคำนวณที่รวดเร็วและมีเหตุผลทางไวยากรณ์ (เช่นที่นี่ ) แต่ฉันสงสัยว่ามันจะไม่อยู่ใกล้ R ในแง่ของเวิร์กโฟลว์สถิติโดยรวมในบางครั้ง ดังนั้นฉันต้องการใช้โดยที่ C ++ ส่วนใหญ่ใช้ในโปรแกรม R: เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดที่ช้า ก่อนที่ฉันจะลงทุนเวลาในการเรียนรู้ Julia ฉันอยากรู้ว่ามีสิ่งอำนวยความสะดวกอะไรบ้างสำหรับการฝังตัวอย่าง Julia ใน R code

ดังนั้น:

• มีสิ่งอำนวยความสะดวกอะไรบ้างสำหรับการเชื่อมโยง R และ Julia
• พวกเขาแข็งแกร่งและมีความคิดดีเพียงใดในระดับศูนย์ถึง Rcpp?

ฉันต้องการโทรหา Julia จาก R เช่นเดียวกับที่ Rcpp อนุญาตให้เรียก C ++ จากภายใน R ในตอนนี้ ฉันไม่ต้องการเรียก R จาก Julia (ดังนั้น RCall.jl จะไม่ทำงาน)

RJulia แพคเกจ R ลักษณะค่อนข้างดีในขณะนี้จากอาร์ R CMD checkทำงานโดยไม่มีคำเตือนหรือข้อผิดพลาด (ถ้าjuliaมีการติดตั้งอย่างถูกต้อง)

สิ่งที่ต้องทำที่ใหญ่ที่สุดในมุมมองของฉันคือการให้ Julia ส่งคืนรายการที่มีชื่อซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลทั่วไปที่ยืดหยุ่นขั้นพื้นฐานใน R

โปรดทราบว่า Doug Bates แจ้งเตือนฉันเกี่ยวกับ RCallอินเทอร์เฟซแบบสองทิศทางจาก Julia ถึง R (กล่าวคือทิศทางอื่นที่ไม่ใช่ R ถึง Julia) นอกจากนี้ Doug แนะนำให้กำหนดเป้าหมายเป็น julia 0.4.0 แทนที่จะเป็น julia เวอร์ชันเสถียรในปัจจุบัน

ฉันก็จะได้รับการมองหาที่จูเลียนับตั้งแต่ดั๊กเบตส์ส่งฉันหัวขึ้นในเดือนมกราคม แต่เช่นเดียวกับ @ gsk3 ฉันวัดสิ่งนี้ใน "มาตราส่วน Rcpp" เพราะฉันต้องการส่งผ่านวัตถุ R ที่สมบูรณ์ไปยัง Julia และดูเหมือนจะไม่รองรับเลยในตอนนี้

Julia มีอินเทอร์เฟซ C ที่ดีและเรียบง่าย .C()เพื่อให้เราได้รับสิ่งที่ต้องการ แต่ตามที่พูดถึง r-devel เมื่อเร็ว ๆ นี้คุณไม่ต้องการจริงๆ.C()ในกรณีส่วนใหญ่คุณต้องการที่.Call()จะส่งผ่านตัวแปร SEXP จริงที่แสดงถึงวัตถุ R จริง ตอนนี้ฉันเห็นขอบเขตเพียงเล็กน้อยสำหรับ Julia จาก R เนื่องจากข้อ จำกัด นี้

บางทีอินเทอร์เฟซทางอ้อมโดยใช้ tcp / ip ถึง Rserve อาจเป็นการเริ่มต้นครั้งแรกก่อนที่ Julia จะโตขึ้นเล็กน้อยและเราได้รับอินเทอร์เฟซ C ++ ที่เหมาะสม หรือเราใช้บางอย่างตาม Rcpp เพื่อรับจาก R ถึง C ++ ก่อนที่เราจะเข้าสู่เลเยอร์กลาง [ซึ่งใครบางคนจะต้องเขียน] จากที่เราป้อนข้อมูลไปยัง Julia เช่นเดียวกับ R API ที่แท้จริงจะเสนอเฉพาะเลเยอร์ C Dunno.

และในตอนท้ายของวันอาจจำเป็นต้องมีความอดทน ฉันเริ่มดู R ประมาณปี 1996 หรือ 1997 เมื่อ Fritz Leisch ประกาศครั้งแรกในกลุ่มข่าว comp.os.linux.announce และ R ก็มีสิ่งอำนวยความสะดวกที่ค่อนข้าง จำกัด (แต่แน่นอนว่าภาษา S เรารู้ว่าเรามีผู้ชนะ) และไม่กี่ปีต่อมาฉันก็พร้อมที่จะทำให้เป็นภาษาต้นแบบของฉัน ตอนนั้น CRAN ยังมีไม่ถึง 100 แพ็คเกจ ...

จูเลียอาจไปที่นั่นได้ แต่ตอนนี้ฉันสงสัยว่าพวกเราหลายคนจะทำงานใน R และมีเพียงไม่กี่ภาพที่น่าสงสัยที่ Julia

แผนการพัฒนา Julia ตามที่ฉันอธิบายไว้ในคำตอบนี้คืออนุญาตให้รวบรวมโค้ด Julia ไปยังไลบรารีที่แชร์ซึ่งสามารถเรียกใช้ได้โดยใช้ C ABI เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นจะเรียกรหัส Julia จาก R ได้ง่ายเหมือนกับการเรียกรหัส C / C ++ อย่างไรก็ตามมีงานจำนวนพอสมควรก่อนที่สิ่งนี้จะเป็นไปได้

การปรับปรุงอย่างรวดเร็ว เนื่องจากคำถามนี้ถูกถามจึงมีจุดเริ่มต้นของแพ็คเกจ Julia ที่อนุญาตให้เรียกโปรแกรม R จากภายใน Julia

เพิ่มเติมที่นี่: https://github.com/lgautier/Rif.jl

ฉันสร้างแพ็คเกจ R ที่เรียกว่าJuliaCallเมื่อเร็ว ๆ นี้ซึ่งฝัง Julia ไว้ใน R แพ็คเกจอยู่บน CRAN

https://cran.r-project.org/web/packages/JuliaCall/index.html

https://github.com/Non-Contradiction/JuliaCall

การใช้งานแพ็กเกจเป็นดังนี้:

library(JuliaCall)
julia <- julia_setup()
julia_command("a = sqrt(2)"); julia_eval("a")
julia_eval("sqrt(2)")
julia_call("sqrt", 2)
julia_eval("sqrt")(2)

อย่างที่คุณเห็นคุณสามารถส่งสตริงคำสั่งและเรียกใช้ฟังก์ชัน Julia ได้อย่างง่ายดาย

และยังมีแพ็คเกจ R บางตัวที่ห่อแพ็คเกจ Julia โดยใช้JuliaCallตัวอย่างเช่น

• convexjlr สำหรับการเขียนโปรแกรม Disciplined Convex ใน R โดยใช้ Convex.jl ซึ่งอยู่ใน CRAN ด้วย
• ipoptjlrเป็น R Interface สำหรับมหาดไทยจุด Optimizer (IPOPT) Ipopt.jlโดยใช้แพคเกจจูเลีย

ยินดีรับข้อเสนอแนะเกี่ยวกับJuliaCall!!

มีใครเห็นโครงการนี้

https://github.com/armgong/RJulia

ค่อนข้างใหม่ แต่ดูเหมือนว่าจะทำตามที่ขอ!

นอกจากนี้ยังมีแพ็คเกจ XRJuliaจากแพ็คเกจตระกูลXR ที่มุ่งเป้าไปที่ e X tend Rโดย John Chambers (หนึ่งในผู้สร้าง R) ใช้วิธีการที่แตกต่างกันเล็กน้อย (JSON) ในการถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง Julia และ R จากนั้น rJulia และแพ็คเกจที่คล้ายกัน

คุณอาจต้องการตรวจสอบความพยายามของฉัน: JuliaConnectoRแพ็คเกจ R แพ็คเกจนี้มีให้จากGitHubและCRAN CRAN

เป้าหมายคือการนำเข้าฟังก์ชันจาก Julia โดยตรงใน R เพื่อให้สามารถใช้เช่นฟังก์ชัน R ในรหัส R ค่าที่ส่งคืนของฟังก์ชัน Julia จะถูกแปลเป็นโครงสร้างข้อมูล R ซึ่งสามารถใช้ใน R และส่งกลับไปยัง Julia ได้ สำหรับการรวม Julia และ R เพิ่มเติมเข้าด้วยกันคุณสามารถโทรกลับจาก Julia ไปยัง R ได้โดยส่งผ่านฟังก์ชัน R เป็นฟังก์ชันเรียกกลับ

คล้ายกับ XRJulia JuliaConnectoR อาศัย TCP แต่เน้นการใช้งานและใช้รูปแบบการสตรีมแบบกำหนดเองที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมแทนข้อความ JSON แบบข้อความเหมือนที่ XRJulia ทำ ข้อดีอย่างหนึ่งของการสื่อสารโดย TCP คือความเสถียรเมื่อเทียบกับ Julia และ R เวอร์ชันต่างๆสิ่งนี้ยากกว่ามากในการบำรุงรักษาด้วยการผสานรวมที่อินเตอร์เฟสระดับ C เช่น RCall และ JuliaCall

แพคเกจทำงานร่วมกับ Julia ≥ 1.0 และ R เวอร์ชันที่หลากหลาย