我如何可以加载插件R上的库到JRI并从Java执行？(How I can load add-on R

我有一个Java工作，我需要使用一个外接R上库，该库中使用的功能。我试图在以下问题提供答案

我怎样才能加载A R脚本到JRI并从Java执行？

问题加载[R自己创建库中的Java / JRI代码

但我仍然得到一个NullPointerException。任何人都可以指出错误。谢谢

下面是我使用的代码：

import org.rosuda.JRI.REXP;
import org.rosuda.JRI.RVector;
import org.rosuda.JRI.Rengine;

public class RConnect { 

public void processFiles(String[] spectrumData)
{
    // new R-engine
    Rengine re=new Rengine (new String [] {"--vanilla"}, false, null);
    if (!re.waitForR())
    {
        System.out.println ("Unable to load R");
        return;
    }
    else
        System.out.println ("Connected to R");

    REXP rexpSetFolder = re.eval("setwd('/home/user/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.0')");
    REXP rexpFolder = re.eval("getwd()");
    System.out.println(rexpFolder.asString());

    REXP rexpLoad = re.eval("library(PROcess)");
    RVector f1 = (re.eval("read.files(spectrumData)").asVector());
    System.out.println(f1);

    re.end();
}
}

我试图寻找你刚才提及的R包“过程”，但我没有找到它，所以我不能测试你的代码，但一般加入包做工完美的JRI，这里是（使用包“预测”的例子和 “plyr”）：

import org.rosuda.JRI.REXP;
import org.rosuda.JRI.RVector;
import org.rosuda.JRI.Rengine;
/**
 *
 * @author yschellekens
 */
public class StackOverfolw {
    private static double[] foreCast;
    private static int i;

    /**
     * @param args the command line arguments
     */
    public static void main(String[] args) {
        // new R-engine
    Rengine re=new Rengine (new String [] {"--vanilla"}, false, null);
    if (!re.waitForR())
    {
        System.out.println ("Unable to load R");
        return;
    }
    else
        System.out.println ("Connected to R");

    re.eval("load(file='C:/Users/yschellekens.INTRANET/Desktop/java projects/count_basic.Rda')  ", false);
        re.eval("library(plyr)");   
        re.eval("library(forecast)");
        re.eval("count_basic<-arrange(count_basic,TKDate)");
        re.eval("ts1<-ts(count_basic$click_count,frequency=7)");         
        re.eval("value<-stl(x=ts1,s.window=7)");
        re.eval("fit <- auto.arima(ts1)");
        re.eval("fit2<-forecast(fit,h=30)");
        re.eval("value3<-as.numeric(fit2$mean)");
        REXP testYvalue = re.eval("c(as.numeric(fit2$fitted),as.numeric(fit2$mean))");
        foreCast=testYvalue.asDoubleArray();


         for (i = 0; i < 10  ; i++) {
             System.out.println(foreCast[i]);;} 
    re.end();
}
    }