Построение пользовательского интерфейса путем интеграции программ на языке r в систему Microsoft Visual Studio при обработке данных для задач геодезии Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Построение пользовательского интерфейса путем интеграции программ на языке R

в систему Microsoft Visual Studio при обработке данных для задач геодезии

И.В. Коротеев, М.Я. Брынь Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург, Россия KoroteevIlya94@gmail.com, 3046921@mail.ru

Аннотация. Система R является мощной платформой для ведения статистической обработки данных и их анализа, однако у нее есть свои минусы. Как правило, программы, написанные на языке R, не имеют удобного графического интерфейса, поэтому их применение и распространение для сторонних пользователей может быть затрудненно. Эта проблема может быть решена путем интеграции системы R в другую, более расположенную для создания интерфейсов систему. В статье рассматривается способ взаимодействия R-системы с платформой .Net Framework посредством интеграции в программу библиотеки R.Net. Этот подход позволяет создавать полномасштабные графические интерфейсы, одновременно используя все возможности языка R для статистического анализа и обработки данных. Приведен пример решения задач статистической обработки данных геодезической информации.

Ключевые слова: R-система, R.Net, NuGet, Microsoft Visual Studio (MVS), CSV, статистический анализ, линейная регрессия, коэффициент корреляция, графический интерфейс пользователя.

Введение

Система R включает в себя язык программирования сверхвысокого уровня для статической обработки данных и средства для работы с графикой. В настоящее время это один из мощнейших инструментов, предназначенных для обработки статических данных любой структуры.

Необходимо отметить, что R является объектно-ориентированным языком программирования. Кроме основного набора вычислительных пакетов, возможна установка дополнительных пакетов, которых насчитывается более 5000. Эти пакеты устанавливаются с официального сайта R [1].

Несмотря на все свои преимущества, R имеет достаточно ограниченный функционал в части предоставления пользователю графического интерфейса взаимодействия с системой.

При работе с R используются следующие способы:

• создание скриптов на языке R непосредственно из консоли разработчика, доступной после установки дистрибутива с официального сайта;

• работа в бесплатной среде разработки для языка R -RStudio;

• поиск и установка пакетов, позволяющих интегрировать язык R в другие системы.

В этой статье рассматривается третий способ работы с

R.

В статье [2] рассматривались возможности интеграции другой математически ориентированной системы MATLAB с Microsoft Visual Studio. Интеграция происходила методом создания динамических библиотек (.dll) из исходного кода на MATLAB. Указанный подход позволял решить проблему построения графического интерфейса к программам MATLAB.

В нашей статье рассматривается возможность интеграции R с Microsoft Visual Studio на языке C# с помощью пакета R.Net. Продемонстрирована возможность создания эстетичного, интуитивного интерфейса для программы, созданной на основе системы R.

Microsoft Visual Studio является основной средой разработки приложений для операционной среды Windows, имеет обширный и разнообразный инструментарий для создания графического интерфейса пользователя. Кроме того, в MVS имеется удобный менеджер работы со сторонними пакетами. Этими достоинствами был продиктован выбор системы для интеграции с R.

Пакет R.Net является встроенным мостом для .Net Framework, предоставляющим доступ к статистическому языку R. Среда R.Net разработана Косей Эйбом и Перро Жан-Мишелем и работает в операционных системах Windows, Linux и MacOS.

Среда R.Net позволяет среде .Net Framework взаимодействовать с языком статистической обработки данных R в рамках единого процесса. Для работы со средой R.Net необходимы среда .Net Framework не ниже четвертой версии, а также установленный компилятор языка R.

Среду R.Net можно использовать со многими языками программирования, работающими с платформой .Net Framework со всеми установленными в ней языками программирования (C#, F#, Vb.net, IronPython) [3].

Настройка и установка среды R.Net в Visual Studio

Начиная с июля 2015 года разработчиками рекомендуется устанавливать среду R.Net с помощью NuGet - менеджера пакетов, предназначенного для работы с .NET платформой. Клиентские инструменты NuGet предостав-

ляют возможность создавать и устанавливать различные пакеты (библиотеки) для работы с новым проектом.

Для этого необходимо установить Мивй с помощью следующих действий в ^зиа^ШШо: Инструменты -> Расширения и обновления (рис. 1).

Sort by; Relevance

a Visual Studio Gallery Search Results t' Control J > Templates t> Tools Samples Gallery

NuGet Package Manager for Visual Studio 2013 W

A collection of tools to automate the process of downloading, installing, upgrading, configuring, and removing packages fro...

Trackable Entities for Visual Studio 2013

Client and server project templates with NuGet packages for reverse engineering trackable entities,

F# Empty Windows App (WPF)

r- Empty Windows Application (WPF1

Рис. 1. Добавление менеджера пакетов NuGet

Created by: Microsoft Corporation Version: 2 Л 50313.46 Downloads: 313391 Rating: ***** (7 Votes)

More Information

Среда R.Net может быть добавлена как зависимость для одного (рис. 2) или нескольких проектов в текущем проекте.

aSolution 'MyAppllicatiior' (1 project) j |cjf| MyApplication [> A1 Properties [> ■-■ Referei

Y^ App.cc Add Reference...

0 C* Progra Add Service Reference.,

Следует отметить, что необходимо удалять ранее имевшиеся зависимости либо R.Net версии 1.5.5, либо более ранней версии. R.Net 1.5.13 использует другой идентификатор пакета: R.Net.Community. Необходимо убедиться, что используется последняя версия R.Net. Это можно сделать с помощью NuGet (рис. 3). NuGet добавит в проект несколько ссылок (RDotNeta

RDotNet.NativeLibrary).

ffi Manage NuGet Packages...

Scope to This |jpl New Solution Explorer View

Рис. 2. Добавление R.Net в один проект

Instilled packages л Online All

Machine Local per202 nuget tests nuget.org Microsoft and .NET Search Results

Updates

Stable Onty

- Sort by: Relevance

в

®

R.NËT Ftt Utility

R.NET utility extensions for F*

R.NET ©

Library for interoperability of the .NET framework with the R statistical comp...

'сл R"NET

(O Collaboration of .NET Framework with R statistical computing.

Рис. 3. Проверка версии R.Net

- R.NET

Created by: RecycleBin, jperraud

Id: R.NET.Community

Version: 1.5.13

Last Published: 22/05/2014

Downloads: 2

License

View License Project Information Report Abuse Descriotion:

x -

Использование возможностей R.Net

При разработке проекта следует придерживаться следующих правил. После установки необходимых переменных окружения извлекается один объект класса REngine, являющийся объектом-мостом к языку R в проекте. При

обращении к этому объекту имеется возможность вызывать различные R-методы. Можно опустить вызов REngine.SetEnvironmentVatiable(), но рекомендуется явное объявление. SetEnvironmentVatiables просматривает реестр Windows в поисках установленного языка R.

varmyFunc=engine.Evaluate("function(x, y) { expand.grid(x=x, y=y) }").AsFunction();

varv1=engine.CreateIntegerVector(new[]{ 1,2,3 });

varv2=engine.CreateCharacterVector(new[]{"a","b","c"});

vardf=myFunc.Invoke(newSymbolicExpression[] {v1,v2}) .AsDataFrame();

Использование векторов

Обычно взаимодействие с REngine-объектом происходит посредством методов Evaluete, GetSymbol и SetSymbol.

• Evaluete() - позволяет однозначно передать синтаксис языка R обычной строкой в C# для вызова R функций, как если бы вы работали с R консолью;

• GetSymbol() - позволяет получить переменную типа языка R;

• SetSymbol() - позволяет установить переменную типа языка R.

Кроме того, REngine-объект имеет расширенные методы, такие как CreateNumericVector, CreateCharacterMatrix и другие для создания R-векторов или матриц. Ниже приводится пример использования базовых методов с числовыми векторами с помощью R.Net.

Использование R-фунций

Я-функции и вызовы функций можно обозначить строками, эквивалентными их вызовам из языка Я, с помощью метода Буа1иа1е():

Следует отметить, что вызов функции, создание строки и вызов метода Evaluate может оказаться неудобным в случаях, когда используется большое количество входных данных. Для упрощения имеется возможность прямого (рефлексивного) вызова функции.

R.Net1.5.10 включает в себя множество улучшений по поддержке вызовов функций прямо из C#, что позволяет уменьшить количество вызовов REngine.Evaluate, а также упростить манипуляции со строками:

varexpand-

Grid=engine.Evaluate("expand.grid").AsFunction();

vard=newDictionary<string,SymbolicExpression>();

d["x"]=v1;

d["y"]=v2;

df=expandGrid.Invoke(d).AsDataFrame();

Пример взаимодействия R.Net и Microsoft Visual Studio

В качестве примера взаимодействия R и MVS рассматриваются следующие задачи:

• построение линейной регрессии зависимости нормальной и геодезической высоты точек плоскости с помощью функционала системы R;

• добавление в программу графического пользовательского интерфейса, построенного с помощью возможностей платформы .Net и MVS.

Для демонстрации простоты разработки подобной программы будет создано простейшее приложение Windows Forms с минимальным набором графических элементов. На рис. 4 приведен полный графический интерфейс пользователя разработанной программы:

vare=engine.Evaluate("x <- 3"); NumericVectorx=engine.GetSymbol("x").AsNumeric();

engine.Evaluate("y <- 1:10");

NumericVectory=engine.GetSymbol("y").AsNumeric();

engine.Evaluate("cases <- expand.grid(x=c('a','b','c'), y=1:3)")

vardf=engine.Evaluate("expand.grid(x=c('A','B','C'), y=1:3)").AsDataFrame()

Рис. 4. Графический интерфейс пользователя

Интерфейс состоит из двух полей ввода данных:

• количество точек, рассматриваемых в регрессионной модели (количество точек на графике);

• максимальный размер данных (ограничение графика по оси x).

После ввода данных производится проверка на их корректность: если пользователь ввел не числа, появляется окно с предупреждением. После построения линейной регрессии пользователь увидит коэффициент корреляции рассматриваемых величин без оценки статистической значимости.

Кнопка «Выбрать CSV-файл» вызывает файловый менеджер и позволяет загрузить подготовленный файл с данными в формате CSV. После выбора таблица отображается в форме DataGrid, и пользователь может наблюдать загруженные данные в удобном формате. Функция в цикле заполняет объект данных R DataFrame и возвращает его в основной класс приложения. В случае отправки неверно заполненного файла с данными приложение выдаст пользователю предупреждение [4].

Кнопка «Построить график» запускает основную функцию программы, в которой происходит все взаимодействие с системой. Ниже приводится исходный текст программы на языке C#.

public static double getRPlane(intsizeCount, intmaxSize, DataFrame dataset) {

double pearsonCoefficient = 0.00f;

bool isCreate = true;

REngine .SetEnvironmentVariables();

REngine engine = REngine.GetInstance();

List<double> Size = newList<double>();

List<double> Population = newList<double>();

for (inti = 0; i<dataset.RowCount; ++i){

if (i<sizeCount || sizeCount == 0)

{

try {

double currentSize = double.Parse(dataset[i, da-taset.ColumnCount-2] .To String());

double currentPopulation = double.Parse(dataset[i, da-taset.ColumnCount - 1].ToString());

if (currentSize<= maxSize || maxSize == 0) {

Size.Add(currentSize);

Population.Add(currentPopulation);

}

}

catch { isCreate = false;

MessageBox.Show(@"HeBepHbiH$opMarMeHKH");

break; }

}

}

if (isCreate) {

NumericVector sizeVector = en-gine.CreateNumericVector(Size);

engine.SetSymbol("yVector", sizeVector);

NumericVector populationVector = en-gine.CreateNumericVector(Population);

engine.SetSymbol("xVector", populationVector);

engine.Evaluate("reg<- lm(yVector~xVector)");

engine.Evaluate("plot(yVector~xVector)");

engine.Evaluate("abline(reg)");

var corellation = engine.Evaluate("cor(xVector, yVector, method = c('pearson'))");

var corellationSize = corellation.AsNumeric();

pearsonCoefficient = corellationSize.ElementAt(O); }

return pearsonCoefficient;

}

Как видно, в параметры функции передаются количество точек, максимальное значение параметра x, а также созданный функцией openCSV объект DataFrame.

Происходит инициализация переменных окружающей среды и создание объекта взаимодействия с R - REngine. Затем посылается запрос на выбор CSV-файла с исследуемыми массивами данных. В зависимости от введенных пользователем данных ограничивается максимальное количество точек или отбрасываются точки с превышающими определенный порог значениями. В случае игнорирования ограничений будет исследован весь массив данных.

Два C#-объекта List, а именно размер и количество, в цикле заполняются данными из объекта DataFrame CSV-файла. Далее создаются и устанавливаются числовые R-векторы xVector и yVector. помощью R-функций lm() строится линейная регрессионная зависимость, а с помощью функций plot() и abline() происходит построение графика.

В конце с помощью R-функции cor() рассчитывается коэффициент корреляции, и после преобразований с типами данных значение коэффициента возвращается в пользовательский интерфейс [5].

В примере рассматриваются геодезические и нормальные высоты некоторой географической плоскости. Различные методы решения подобных задач другими средствами рассмотрены в [6-8].

Для исследования пользователь может добавить произвольно подготовленный CSV-файл, удовлетворяющий следующим условиям:

• последние два столбца CSV-файла содержат данные для исследования;

• первая строка файла является названиями колонок.

Формат CSV-файла определен в [9].

Можно воспользоваться программой Microsoft Excel и сохранить таблицу в формате CSV.

Фрагмент исходного файла данных высот точек плоскости представлен в таблице.

ТАБЛИЦА. Содержание исходного файла данных

PTS H geodesic h normal

S001 10,915 2,625

S002 25,156 16,785

S003 10,598 2,368

S004 18,273 9,990

S005 37,727 29,309

S006 23,281 15,052

S019 18,723 10,892

S020 11,523 3,969

S021 44,273 36,454

На рисунке 5 показаны введенные ограничения и данные для построения регрессий.

Установите ограничения Ограничение по количеству точек Ограничение по оси х

КоэФФиинен т коррел яцци 1.000

pts h.geodesic h.nomial

► 1 s001 10.915 2.625

2 s 002 25.156 16.735

з s003 10.593 2.363

A s004 13.273 9.99

g s005 37.727 29.309

« s006 23.231 15.052

7 s007 35.039 26.764

a s003 9.362 1.74

9 s009 24.372 16.723

1 s010 43.796 35.514

л-эт n -t-r Д

< >

Рис. 5. Исходные данные точек

После запуска построения графика в строке «Коэффициент корреляции» можно увидеть расчет коэффициента без статистической значимости. В результате выполнения программы получается график соответствующей линейной регрессии (рис. 6).

О 5 10 1 5 20 25 30 35

xVector

Рис. 6. Линейная регрессия высот точек плоскости

Как видим, мы получили графический интерфейс пользователя для решения задач статистической обработки данных геодезической информации.

Дополнительную информацию по технологии работы в рассматриваемых инструментальных средствах можно найти в работах [10-12].

Заключение

1. R.Net позволяет использовать R-переменные, вызывать R-функции, использовать все возможности статического анализа R в программе, написанной на C#. Продемонстрировано применение предлагаемой методики для решения задач статистической обработки данных геодезической информации.

2. Метод трансляции библиотекой-мостом аналогичен подобному методу в системе MATLAB, рассмотренному в [2], однако R не имеет возможности создавать независимое консольное приложение. Использование этого метода, в отличие от других методов, указанных в данной статье, позволяет создавать полномасштабные графические интерфейсы и Windows-приложения.

Литература

1. Красновидов А.В. Инструментальные средства информационных систем : учеб. пособие / A.B. Красновидов, С.Г. Свистунов, П.А. Новиков. - СПб. : ФГБОУ ВПО ПГУПС, 2015. - 48 с.

2. Методы интеграции инструментальных систем в процессе разработки безопасных приложений / С.Е. Ададу-ров, А.В. Красновидов, А.Д. Хомоненко, И.В. Коротеев // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2017. - № 4. - С. 80-86.

3. Документация R.NET [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.jmp75.github.io/rdotnet/ дата посещения 2.03.2018.

4. Оливер Функе. Use R in C#: Create a data plot and save it as png [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://coders-corner.net/2015/11/22/use-r-in-c-create-a-data-plot-and-save-it-as-png/ дата посещения 29.04.2018.

5. Мастицкий С. Анализ и визуализация данных. Классические методы статистик: коэффициент корреляции [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://r-analytics.blogspotru/2012/09/blog-post_6280.html#. WvFnPYiFOUl / дата посещения 28.04.2018.

6. Программный комплекс для мониторинга деформаций особо опасных объектов / М.Я. Брынь, А. Д. Хомоненко, В.П. Бубнов и др. // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2014. - № 1. - С. 36-41.

7. Программный комплекс автоматизированного геодезического мониторинга искусственных сооружений для высокоскоростной железнодорожной магистрали «Москва -Казань - Екатеринбург» / В.П. Бубнов, А.А. Никитчин, С.А. Сергеев // Интеллектуальные технологии на транспорте. - 2015. - № 4. - С. 27-34.

8. Технология удаленного мониторинга пространственного положения пилотируемого летательного аппарата и состояние его бортовых систем в режиме реального времени / С.В. Кулешов, А.А. Зайцева, А.Ю. Аксенов // Интеллектуальные технологии на транспорте. - 2016. -№ 2(6). - С. 43-49.

9. ГОСТ Р 51794-2001. Системы координат. Методы преобразований координат определяемых точек.- М. : Госстандарт России, 2001. - 11 с.

10. Инг Бей, Джифенг Ксу. Взаимодействие MATLAB с ANSI C, Visual C++, Visual Basic и Java. - М. : Вильямс, 2005. - 207 с.

11. Hejlsberg A. DEV223: The .NET Language Integrated Query (LINQ) Overview // Microsoft Tech Ed Developers, 710 Nov. 2006. Barcelona, Spain. - Режим доступа: http://msmvps.com/blogs/vandooren/archive/2006/11/07/Tech _2D00_Ed-developers-Barcelona_3A00_-Tuesday.aspx.

12. R: A Language and Environment for Statistical Computing Reference Index. The R Core Team. Version 3.5.0 (201804-23). - Режим доступа: http://lib.stat.cmu.edu/ R/CRAN/doc/ manuals/fullrefman.pdf.

Creation of the User Interface by Integration of Programs at Language R with the Microsoft Visual Studio System at Data Processing for Problems of Geodesy

I.V. Koroteev, M.Ya. Bryn Emperor Alexander I St.-Petersburg, Russia KoroteevIlya94@gmail.com, 3046921@mail.ru

Abstract: The system R is the powerful platform for conducting statistical data processing and their analysis, however she has minuses. Often, the programs written in language R have no convenient graphic interface, both their application, and distribution for third-party users can be complicated. This problem can be solved by integration of system R into another, more located for creation of interfaces, system. In article the way of interaction R-system with the .Net Framework platform, by means of integration into the program of R.Net library is considered. This approach allows create full-scale graphic interfaces, at the same time using all opportunities of language R for the statistical analysis and data processing. The example of use of approach for the solution of problems of statistical data processing of geodetic information is given.

Keyword: R-system, R.Net, NuGet, Microsoft Visual Studio (MVS), CSV, statistical analysis, linear regression, correlation coefficient, graphical user interface.

REFERENCES

1. Krasnovidov A.V. Tools of information systems: study guide [instrumentalnye sredstva informacionnyh sistem: uchebnoe posobie], SBP, FGBOU VPO PSTU, 2015, 48 p.

2. Adadurov S.Ye., Krasnovidov A.V., Khomonenko A.D., Koroteev I.V. Methods of integration of instrumental systems in the process of developing secure applications [Metody inte-gracii instrumentalnyh system v processe razrabotki be-zopasnyh prilozhenij], Problems of information security. Computer systems. [Problemy informacionnoj bezopasnosti kompyuternye sistemy], 2017, no. 4, pp. 80-86.

3. Documentation R.NET [Dokumentaciya r net]. Available at: http://www.jmp75.github.io/rdotnet/ (accessed 2 March 2018).

4. Use R in C #: Create a data plot and save it as png [Ispolzovanie R v c#: sozdanie grafika dannyh i sohraneniee-go-v-formate-png sohranenie ego v formate png]. Available at: https://coders-corner.net/2015/11/22/use-r-in-c-create-a-data-plot-and-save-it-as-png/ (accessed 2 April 2018).

5. Analysis and visualization of data Classical statistical methods: Coefficient of correlation [analiz i vizualizaciya dannyh klassicheskie metody statistik koehfficient korrelyacii].

Available at: https://r-analytics.blogspot.ru/2012/09/blog-post_6280.html#.WvFnPYiFOUl (accessed 28 April 2018).

6. Bryn M.Ya., Khomonenko A.D., Bubnov V.P., Nikitchin A.A., Sergeev S.A., Novikov P.A., Titov A.I. Software for monitoring strain especially dangerous objects [Programmnyi kompleks dlia monitoringa deformatsii osobo opasnykh obi-eektov] // Information Security Problems. Computer Systems [Problemy informatsionnoi bezopasnosti Kompiuternye sistemy]. 2014. No 1. - Pp. 36-41.

7. Bubnov VP, Nikitin AA, Sergeev SA Software complex of automated geodetic monitoring of artificial structures for the high-speed railway line "Moscow-Kazan-Yekaterinburg" [Programmnyj kompleks avtomatizirovannogo geodezi-cheskogo monitoringa iskusstvennyh sooruzhenij dlya vyso-koskorostnoj zheleznodorozhnoj magistrali moskva kazan ekaterinburg], Intelligent technologies in transport [Intellektualnye tekhnologii na transporte], 2015, no. 4, pp. 27-34.

8. The technology of remote monitoring of the spatial position of a manned aircraft and the state of its on-board systems in real time [Tekhnologiya udalennogo monitoringa pros-transtvennogo polozheniya pilotiruemogo letatelnogo apparata i sostoyaniya ego bortovyh sistem v rezhime realnogo vremeni] / S.V. Kuleshov, A.A. Zaytseva, A.Yu. Aksenov // Intelligent technologies in transport [Intellektualnye tekhnologii na transporte], 2016, no. 2 (6), pp. 43-49.

9. GOST R 51794-2001: Coordinate systems. Methods for transforming the coordinates of determined points [Gost r 51794 2001 sistemy koordinat metody preobrazovanij koordi-nat opredelyaemyh tochek]. Moscow, Gosstandart of Russia, 2001, 11 p.

10. Ing Bay, Gifeng Xu. Interaction of MATLAB with ANSI C, Visual C ++, Visual Basic and Java, M. : Williams, 2005, 207 pp.

11. Hejlsberg A. DEV223: The .NET Language Integrated Query (LINQ) Overview // Microsoft Tech Ed Developers, 7-10 Nov. 2006. Barcelona, Spain. http://msmvps.com/blogs/vandooren/archive/2006/11/07/Tech _2D00_Ed-developers-Barcelona_3A00_-Tuesday.aspx.

12. R: A Language and Environment for Statistical Computing Reference Index. The R Core Team. Version 3.5.0 (2018-04-23). - http://lib.stat.cmu.edu/ R/CRAN/doc/manuals/ fullrefman.pdf.

HHmmneKmyaxbHbie техноnогии Ha mpaHcnopme. 2018. № 2

27