Mukku John Blog

取り組んでいること　を　つらつら　と

Execute RモジュールでPlotしたグラフをPDFファイルで出力する

Azure Machine Learning

Microsoft AzureのMachine Learningで、Rプログラムでグラフを作成し、
作成したグラフをPDFファイルとして取得してみます。
azure.microsoft.com

ゴール

イカサマサイコロを２個振って、出た目の合計ヒストグラムを
PDFファイルでダウンロードできるようにします。
mukkujohn.hatenablog.com

流れ

  1. Rスクリプトを利用してヒストグラムを作成し、PDFファイルとして出力する
  2. Base64エンコードした文字列を持つファイルをAzure Blob Storageに保存
  3. ファイル内のBase64文字列から、バイト配列を取得し返す

Azure Machine Learning

Azure Machine Learningで使用するModuleは２つです。

  1. Execute R Script Module
  2. Export Data Module

f:id:MukkuJohn:20160707195538p:plain

Execute R Script Module

Execute R Script ModuleのPropertiesはこうなっています。
f:id:MukkuJohn:20160707200213p:plain
このR Script PropertyにRスクリプトを記述します。

library(ggplot2)
roll <- function() {
  die <- 1:6
  dice <- sample(die, 2, replace = 2,
                 prob = c(1 / 8, 1 / 8, 1 / 8, 1 / 8, 1 / 8, 3 / 8))
  sum(dice)
}

pdf()
rolls <- replicate(10000, roll())
qplot(rolls, binwidth = 1)
dev.off()

library(caTools)
b64ePDF <- function(filename) {
                maxFileSizeInBytes <- 5 * 1024 * 1024 # 5 MB
                return(base64encode(readBin(filename, "raw", n = maxFileSizeInBytes)))
}

d2 <- data.frame(pdf = b64ePDF("Rplots.pdf"))
maml.mapOutputPort("d2");
イカサマサイコロを２個振って、出た目を合計する

過去記事で作成した、roll関数をそのまま利用します。

roll <- function() {
  die <- 1:6
  dice <- sample(die, 2, replace = 2,
                 prob = c(1 / 8, 1 / 8, 1 / 8, 1 / 8, 1 / 8, 3 / 8))
  sum(dice)
}
ヒストグラムをPDFファイルとして出力

pdf関数で始まり、dev.offで閉じます。

pdf()
rolls <- replicate(10000, roll())
qplot(rolls, binwidth = 1)
dev.off()

PDFファイルをBase64エンコードして出力

ここは、このページのWrite a Graphics File部分をそのまま頂きます。
Execute R Script

library(caTools)
b64ePDF <- function(filename) {
                maxFileSizeInBytes <- 5 * 1024 * 1024 # 5 MB
                return(base64encode(readBin(filename, "raw", n = maxFileSizeInBytes)))
}

d2 <- data.frame(pdf = b64ePDF("Rplots.pdf"))
maml.mapOutputPort("d2");

Export Data Module

Export Data ModuleのPropertiesです。
f:id:MukkuJohn:20160707210559p:plain

RUN

ここまで設定できたら、RUNして確認してみます。
f:id:MukkuJohn:20160707210910p:plain

緑色のチェックが付いたので、Blob Storage側を確認します。
f:id:MukkuJohn:20160707210934p:plain
Export Data ModuleのPropertyで指定したファイルができています。

ファイルの取得、デコード、ダウンロード

C# Webアプリケーション MVCで作成します。
f:id:MukkuJohn:20160707212245p:plain

Azure Blob StorageをC#コードが操作するためには、このサイトを参考に進めていきます。
azure.microsoft.com
サイト内にも記載されていますが、
２つのパッケージが必要なため、GUIを使うか、パッケージマネージャコンソールからインストールします
www.nuget.org
www.nuget.org

(GUIから行いました。)
f:id:MukkuJohn:20160707211922p:plain

Controllerの作成

PDFファイルを出力するControllerを作成します。
RPlotControllerとしました。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.Mvc;

using Microsoft.Azure; 
using Microsoft.WindowsAzure.Storage; 
using Microsoft.WindowsAzure.Storage.Blob; 

namespace WebApplication1.Controllers
{
    public class RPlotController : Controller
    {
        // GET: RPlot
        public ActionResult Index()
        {
            var pdfData = GetPlotPDFData();
            if(pdfData == null)

            {
                return View();
            }

            return File(pdfData, "application/pdf", "RollPlot.pdf");
        }

        private byte[] GetPlotPDFData()
        {
            // ストレージアカウントオブジェクトを作る
            CloudStorageAccount storageAccount = CloudStorageAccount.Parse(CloudConfigurationManager.GetSetting("StorageConnectionString"));

            // ストレージアカウントのBlobにアクセスするクライアントを作る
            CloudBlobClient blobClient = storageAccount.CreateCloudBlobClient();

            // コンテナを指すオブジェクトを作る
            CloudBlobContainer container = blobClient.GetContainerReference("test");

            // コンテナ内のオブジェクトを順番に参照していく
            foreach (IListBlobItem item in container.ListBlobs(null, false))
            {
                // ブロックブロブなら
                if (item.GetType() == typeof(CloudBlockBlob))
                {
                    // オブジェクトを捕まえて
                    CloudBlockBlob blob = (CloudBlockBlob)item;

                    // Machine Learningで出力したファイル名なら
                    if(blob.Name.Equals("Rplots.csv"))
                    {
                        // blobの内容を文字列として取得して、Base64エンコード文字列としてバイト配列に変換
                        return Convert.FromBase64String(blob.DownloadText());
                    }

                }
            }

            return null;
        }
    }
}

Viewの作成

こんな感じです。

@{
    ViewBag.Title = "Top Page";
}

<h1>Top Page</h1>
<p>@Html.ActionLink("ダウンロード","Index","RPlot")</p>

(RPlotContollerのIndexViewは適当に作成しておいてください。)

実行

アプリケーションを実行してみます。
f:id:MukkuJohn:20160707214415p:plain

ダウンロードリンクをクリックすると、ファイルがダウンロードされています。
f:id:MukkuJohn:20160707214513p:plain

ファイルの確認

ダウンロードフォルダを確認してファイルを開いてみます。
f:id:MukkuJohn:20160707214708p:plain
ちゃんと開けて、意図したグラフが配置されています。

まとめ

めんどくさい手順を踏みましたが、この手順を踏めば
ggplotを利用したグラフをAzure Machine Learningで作成して、
PDFファイルとして配信や、ダウンロードさせる事ができそうです。

入力データや保存先など、Web Server Parameterなりにする必要がありますが、、、


Machine Learningのモジュールをクリックして
visualizeして確認できるグラフが出力できたらなぁ。。。