Error in sort.int(x, na.last = na.last, decreasing = decreasing, ...) : unused argument (numeric = TRUE)

时间: 2024-03-04 18:50:52 浏览: 350
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Error Encountered an improper argument

这个错误通常发生在使用sort函数时，参数传递有误。建议检查代码中sort函数的语法和参数传递是否正确。在R语言中，sort函数的语法为：sort(x, decreasing = FALSE, na.last = TRUE)，其中x为要排序的向量或矩阵，decreasing为排序方式（默认为升序），na.last为NA值的排序方式（默认为放在最后）。请确认你的代码是否正确使用了sort函数及其参数。
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sort() & order() Functions sort(vector,decreasing=F): ▶ Sort elements of a vector in either increasing or decreasing order. ▶ It returns the result of the sorted vector. order(vector,decreasing = F): ▶ It returns the original indexes of sorted elements. > x <- c(3,1,7,5) > sort(x) [1] 1 3 5 7 > sort(x,decreasing=T) [1] 7 5 3 1 > order(x) [1] 2 1 4 3 > x <- c(’kim’,’park’,’lee’,’choi’) > sort(x) [1] "choi" "kim" "lee" "park" > order(x) [1] 4 1 3 2

使用 sort(x, decreasing=T) 将其按照降序排序，返回结果为向量 c(7, 5, 3, 1)。另外，也可以对字符向量进行排序，例如，使用 sort() 对向量 c("kim", "park", "lee", "choi") 进行排序，返回结果为字符向量 c("choi...

Error in sort(y) : argument "y" is missing, with no default

这错误提示是在 R 语言中出现的，意思是 sort 函数的参数 y 缺失了，没有默认值。要解决这个问题，需要在 sort 函数中传入一个 y 参数，例如 sort(x, decreasing = TRUE)。

Error in data$Embarked: object of type 'closure' is not subsettable Traceback: 1. sort(table(data$Embarked), decreasing = TRUE) 2. table(data$Embarked)

这个错误通常是由于没有正确读取数据文件导致的。要解决这个问题，你可以尝试使用以下步骤： 1. 确保你已经正确设置了工作目录，并在该目录中存储了你要读取的数据文件。 2. 使用 read.csv() 函数读取数据文件，...

帮我修改一下我的代码错误：帮我看看我这段代码有什么错误：int choice = readPosInt("Type an action (total:1 add:2 get:3 more:4 less:5 quit:6): "); // Perform the selected action while (choice != 6) { switch (choice) { case 1: System.out.println("Total number of borrowed books: " + Library.totalBorrowedBooks(null)); break; case 2: System.out.print("Type the user role (lender:1 borrower:2): "); int role = readPosInt(null); if (role == 1) { System.out.print("Enter the name of the user: "); String name = readLine(name); System.out.print("Enter the initial number of lent books: "); int numBooks = readPosInt(null); Lender lender = new Lender(name, numBooks); Library.addUser(lender); System.out.println("Lender "" + name + "" lending " + numBooks + " book(s) has been added."); } else if (role == 2) { System.out.print("Enter the name of the user: "); String name = readLine(name); System.out.print("Enter the initial number of borrowed books: "); int numBooks = readPosInt(null); Borrower borrower = new Borrower(name, numBooks); Library.addUser(borrower); System.out.println("Borrower "" + name + "" borrowing " + numBooks + " book(s) has been added."); } else { System.out.println("Unknown user role!"); } break; case 3: System.out.print("Enter the name of the user: "); String username = input.nextLine(); try { int numBorrowed = Library.totalBorrowedBooks(username); System.out.println(username + " borrows " + numBorrowed + " book(s)."); } catch (UnknownUserException e) { System.out.println("User " + username + " unknown."); } break; case 4: try { System.out.print("Enter the name of the user: "); String name = input.nextLine(); System.out.print("Enter the number of books: "); int num = input.nextInt(); input.nextLine(); library.moreBook(username, role); } catch (UnknownUserException e) { System.out.println("User " + username + " unknown."); } break; case 5: System.out.print("Enter the name of the user: "); username = input.next(); System.out.print("Enter the number of books: "); int numBooks = input.nextInt(); library.moreBook(username, -numBooks); // simulate decreasing books break; case 6: System.out.println("Goodbye!"); System.exit(0); break; }

在这段代码中，有几个错误需要修改： 1. 在第6行，readPosInt... // simulate decreasing books break; case 6: System.out.println("Goodbye!"); System.exit(0); break; } choice = readPosInt(null); }

LogModel<-glm(y~.,data=newData,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit library("ROCR") par(mfrow=c(2,2)) pd<-prediction(Data$Log.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="SMOTE处理后的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP) LogModel<-glm(y~.,data=Data,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="平衡化处理前的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP)

然后按照预测值从高到低对数据集(Data)进行排序(Data.Sort)，并将预测值最高的30%数据点作为噪声点(NoiseP)。使用ifelse函数将噪声点的颜色设置为红色(2)，其他点的颜色设置为蓝色(1)，并将颜色信息保存在colP中。...

Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据3.txt",header=TRUE,sep=",") par(mfrow=c(2,2)) plot(Data[,1:2],main="样本观测点的分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8) library("DMwR2") library("sem") Data[which(Data[,3]==3),3]<-NA Data$y<-factor(Data$y) mySelfT<-function(ModelName,TestD) { Yheat<-predict(object=ModelName,newdata=TestD,type="response") return(data.frame(cl=ifelse(Yheat>=0.1,1,0),pheat=Yheat)) } library("lavaan") library("semPlot") library("semTools") SemiT<-SelfTrain(y~.,data=Data,'glm',learner.pars=list(family=binomial(link="logit")),pred="mySelfT",thrConf=0.02,maxIts=100,percFull=1) SemiP<-predict(object=SemiT,newdata=Data,type="response") Data$SemiP<-SemiP Data.Sort<-Data[order(x=Data$SemiP,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) a<-as.integer(as.vector(Data[,3])) plot(Data[,1:2],main="自训练模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=ifelse(is.na(a),3,a)+1,cex=0.8,col=colP)

具体来说，它首先将第三列数据中数值为3的行设置为缺失值（即NA），然后将数据分为训练集和测试集。接着，它使用“glm”函数训练了一个逻辑回归模型，并将其作为参数传递给“SelfTrain”函数。在训练过程中，它使用...

Data<-read.table(file="模式甄别模拟数据1.txt",header=TRUE,sep=",") N<-length(Data[,1]) DistM<-as.matrix(dist(Data[,1:2])) par(mfrow=c(2,2)) (D<-quantile(x=DistM[upper.tri(DistM,diag=FALSE)],prob=0.75)) #计算距离的分位数作为阈值D for(i in 1:N){ x<-as.vector(DistM[i,]) Data$DB.scores[i]<-length(which(x>D))/N #计算观测x与其他观测间的距离大于阈值D的个数占比 } Data.Sort<-Data[order(x=Data$DB.score,decreasing=TRUE),] P<-0.1 NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main=paste("DB的模式诊断结果:p=",P,sep=""),xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP) library("ROCR") pd<-prediction(Data$DB.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") #y轴为回溯精度，X轴为预测的模式占总样本的比例 pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") #y轴为决策精度，X轴为回溯精度 plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") P<-0.25 NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main=paste("DB的模式诊断结果:p=",P,sep=""),xlab="x1",ylab="x2",pch=Data[,3]+1,cex=0.8,col=colP)

这段代码是一个基于DBSCAN算法的模式甄别模拟。首先，读取了一份包含两个变量和标签的数据集，并计算了每个观测之间的距离矩阵。然后，根据距离矩阵中的分位数计算出一个阈值D，用于判断两个观测是否属于同一个模式...

t0=clock; tstart = t0; for i=1:num_test distances = (repmat(test(i,:), num_train,1) - data).^2; % for efficiency, no need to take sqrt since it is a non-decreasing function distances = sum(distances,2)'; % sort the distances [junk, indeces] = sort(distances); for k=1:length(k_values)

接下来，[junk, indeces] = sort(distances);对距离进行排序，并返回排序后的距离向量和相应的索引向量。 最后，进入了一个内层循环，循环变量为k，从k=1开始，一直执行到length(k_values)结束。在每次循环...

base_efron <- function(y_test, y_test_pred) { time = y_test[,1] event = y_test[,2] y_pred = y_test_pred n = length(time) sort_index = order(time, decreasing = F) time = time[sort_index] event = event[sort_index] y_pred = y_pred[sort_index] time_event = time * event unique_ftime = unique(time[event!=0]) m = length(unique_ftime) tie_count = as.numeric(table(time[event!=0])) ind_matrix = matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time)) - t(matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time))) ind_matrix = (ind_matrix == 0) ind_matrix[ind_matrix == TRUE] = 1 time_count = as.numeric(cumsum(table(time))) ind_matrix = ind_matrix[time_count,] tie_haz = exp(y_pred) * event tie_haz = ind_matrix %*% matrix(tie_haz, ncol = 1) event_index = which(tie_haz!=0) tie_haz = tie_haz[event_index,] cum_haz = (ind_matrix %*% matrix(exp(y_pred), ncol = 1)) cum_haz = rev(cumsum(rev(cum_haz))) cum_haz = cum_haz[event_index] base_haz = c() j = 1 while(j < m+1) { l = tie_count[j] J = seq(from = 0, to = l-1, length.out = l)/l Dm = cum_haz[j] - J*tie_haz[j] Dm = 1/Dm Dm = sum(Dm) base_haz = c(base_haz, Dm) j = j+1 } base_haz = cumsum(base_haz) base_haz_all = unlist( sapply(time, function(x){ if else( sum(unique_ftime <= x) == 0, 0, base_haz[ unique_ftime==max(unique_ftime[which(unique_ftime <= x)])])}), use.names = F) if (length(base_haz_all) < length(time)) { base_haz_all <- c(rep(0, length(time) - length(base_haz_all)), base_haz_all) } return(list(cumhazard = unique(data.frame(hazard=base_haz_all, time = time)), survival = unique(data.frame(surv=exp(-base_haz_all), time = time)))) }改成python代码

for i, x in enumerate(time): if np.sum(unique_ftime <= x) == 0: base_haz_all[i] = 0 else: base_haz_all[i] = base_haz[np.max(np.where(unique_ftime <= x))] return {'cumhazard': np.unique(np....

Error in gsub(sprintf("(*UCP)\\b(%s)\\b", paste(sort(words, decreasing = TRUE), : 'pattern' is invalid UTF-8

这个错误通常出现在使用gsub()函数时，其中一个或多个输入字符串包含无效的UTF-8字符。可能是因为输入字符串... gsub(pattern, replacement, x, fixed = FALSE, perl = TRUE) 希望以上方法能帮助你解决问题。

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