FUN = length

时间: 2023-08-10 15:03:15 浏览: 204
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常用的字符串操作函数-matlab有关

在 R 语言中，`FUN = length` 是 `tapply()` 函数的一个参数，用于指定对每个分组应用的函数。具体来说，`FUN = length` 表示对每个分组计算向量的长度，也就是每个分组中有多少个元素。例如，如果你有一个数据框 `df`，其中有一个变量 `group`，你可以使用 `tapply()` 函数来计算每个分组的观测数： ``` tapply(df$var, df$group, FUN = length) ``` 这行代码将会对 `df` 数据框中的 `var` 变量按照 `group` 变量进行分组，然后计算每个分组的观测数（也就是 `var` 变量的长度）。这个结果将会是一个向量，其中每个元素对应一个分组的观测数。
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Error in ggsurvplot_df(d, fun = fun, color = color, palette = palette, : The length of legend.labs should be 3

这个错误通常出现在使用survminer包的ggsurvplot函数时，是因为传递给函数的参数不正确导致的。根据错误提示，是legend.labs参数的长度应该是3，但传递的长度不正确。 请检查传递给ggsurvplot函数的参数，确保所有...

错误于ggsurvplot_df(d, fun = fun, color = color, palette = palette, : The length of legend.labs should be 1 如何解决R语言中的这个问题

ggsurvplot_df(d, fun = fun, color = color, palette = palette, legend.labs = legend.labs) 2. 如果你想显示多个标签并希望它们按顺序对应颜色，需要创建一个长度为1的向量包含所有标签： r legend.labs ...

fun=inline(‘abs(t)<=1.*(1-abs(t)).*exp(-j*w*t)’); w=linspace(-6*pi,6*pi,512); N=length(w);F=zeros(1,N); for k=1:N F(k)=quadl(fun,-1,1,[],[],w(k)); end Plot(w,abs(F)); xlabel(‘\omega’);ylabel(‘F(j\omega)’);

- 第一行定义了一个函数句柄 fun，表示 $f(t)$ 在时域的表达式； - 第二行生成了一个长度为 $512$ 的频域采样点序列 w，范围为 $[-6\pi,6\pi]$； - 第三行计算了 w 上 $f(t)$ 的 Fourier 变换 $F(j\omega)$，...

运行“library(ggplot2) # 创建示例数据 data <- data.frame( group = c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C", 3)), subgroup = rep(LETTERS[1:3], 3), value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) ) # 计算每个子组的值的累计和 data$group_total <- ave(data$value, data$group, FUN = cumsum) data$subgroup_total <- ave(data$value, data$subgroup, FUN = cumsum) # 计算每个组的总和 group_total <- data.frame( group = unique(data$group), value = ave(data$value, data$group, FUN = sum) ) # 计算每个子组在其所属组内的占比 data$subgroup_prop <- data$value / data$group_total # 计算每个组内每个子组的占比 data$subgroup_prop <- ave(data$subgroup_prop, data$group, data$subgroup, FUN = sum) # 计算每个组的占比 group_prop <- group_total$value / sum(data$value) # 绘制多层圆环图 ggplot(data, aes(x = "", y = subgroup_prop, fill = subgroup)) + geom_bar(width = 1, stat = "identity") + coord_polar(theta = "y") + scale_fill_hue() + theme_void() + theme(legend.position = "right") + ggtitle("Subgroup Proportions") + annotate("text", x = 1.5, y = 0, label = paste0(round(group_prop * 100, 2), "%"), size = 10) + geom_bar(data = group_total, aes(x = "", y = value, fill = group), width = 1, stat = "identity") + coord_polar(theta = "y", start = group_prop * 2 * pi) + scale_fill_hue() + ggtitle("Group Totals")”出现了“Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one. Scale for fill is already present. Adding another scale for fill, which will replace the existing scale. Error in geom_bar(): ! Problem while converting geom to grob. i Error occurred in the 1st layer. Caused by error in data_frame(): ! Can't recycle x1 (size 8) to match y1 (size 4). Run rlang::last_error() to see where the error occurred. Warning message: In x + coord$start : longer object length is not a multiple of shorter object length”

这个错误信息显示了以下几个问题： 1. 坐标系已经存在，正在添加新的坐标系，这将替换现有的坐标系。 2. 填充比例尺已经存在，正在添加另一个填充比例尺，这将替换现有的比例尺。 3. 在将几何对象转换为grob时...

哪有问题xdata=[0.02 0.02 0.06 0.06 0.11 0.11 0.22 0.22 0.56 0.56 1.10 1.10]; ydata=[76 47 97 107 123 139 159 152 191 201 207 200]; v=ones(1,length(ydata))./ydata; u=ones(1,length(xdata))./xdata; fun1=@(x,u) x(1)+x(2)*u; fun2=@(y,xdata)y(1)*xdata/(y(2)+xdata); x0=[1 1]; x=lsqcurvefit(fun1,x0,u,v) y(1)=1/x(1); y(2)=x(2)/x(1); fun1=lincurve(x,u); fun2=curve(y,xdata); plot(u,v,'rp',u,fun1) title('1/y与1/x的散点图和回归曲线') plot(xdata,ydata,'rp',xdata,fun2) title('y与x的散点图和回归曲线')

代码中的fun1和fun2分别定义了两个函数，但是在后续的操作中并没有使用。可以将fun1和fun2的定义删除。 在fun1的定义中，缺少了一个乘号，应该改为 fun1=@(x,u) x(1)*x(2)*u; 在fun2的定义中，分母中的 xdata 和 y...

q=p^2sin(w)^2+63726.4585+324.182p; g=(p*sin(w)+sqrt(q))/cos(w)^2; f=@(p)g; fun=int(f,w,-1,1);求fun的最小值和最小值对应的点(用matlab编写)用二分查找法编写

以下是用 Matlab 编写的代码： matlab p = 0:0.001:10; % 定义 p 的范围 q = p.^2 .* sin(63726.4585 .* 324.182 .* p).^2;...最终，min_fun 即为 fun 的最小值，min_p 即为最小值对应的 p 的值。

> data <- matrix(rnorm(250000, mean = 0, sd = 1), ncol = 25) > correlation <- apply(data, MARGIN = 1, FUN = function(x) cor(x[1:13], x[14:25])) Error in cor(x[1:13], x[14:25]) : 不兼容的量度是什么错误

correlation (data, MARGIN = 1, FUN = function(x) { if(length(x) == 25) { cor(x[1:13], x[14:25]) } else { NA } }) 这将在行中有25个元素时计算相关性，并在其它情况下返回NA。

y0 = [-1; 3; 2]; tspan = [0, 1]; h = 0.05; [t, y] = RK4(@fun, tspan, y0, h); plot(t, y(1, :)) xlabel('t') ylabel('y') title('解') function [t, y] = RK4(odefun, tspan, y0, h) t0 = tspan(1); tf = tspan(2); t = (t0:h:tf)'; n = length(t); y = zeros(n, length(y0)); y(1,:) = y0; for i = 1:n-1 k1 = odefun(t(i), y(i,:))'; k2 = odefun(t(i)+h/2, y(i,:)+h/2*k1)'; k3 = odefun(t(i)+h/2, y(i,:)+h/2*k2)'; k4 = odefun(t(i)+h, y(i,:)+h*k3)'; y(i+1,:) = y(i,:) + h/6 * (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4); end end function dydt = fun(t, y) dydt = zeros(3, 1); dydt(1) = y(2); dydt(2) = y(3); dydt(3) = y(3) + y(2) - y(1) + 2*t - 3; end

这段代码是对我之前所说的龙格-库塔方法求解y'''=y''+y'-y+2x-3的实现，其中RK4函数实现了龙格-库塔方法的迭代公式，fun函数实现了一阶常微分方程组的右侧函数。 具体来说，这段代码的实现步骤如下： 1. 定义初始...

class ImageDownloader (private val url: String, private val imageView: ImageView, private val progressBar: ProgressBar) : Handler.Callback { private val handler = Handler(Looper.getMainLooper(), this) override fun handleMessage(msg: Message): Boolean { if (msg.what == 0) { imageView.setImageBitmap(msg.obj as Bitmap) progressBar.visibility = View.GONE } else if (msg.what == 1) { progressBar.progress = msg.arg1 } return true } fun download() { Thread { val bitmap = downloadImageFromUrl(url) handler.sendMessage(handler.obtainMessage(0, bitmap)) }.start() } private fun downloadImageFromUrl(url: String): Bitmap? { var bitmap: Bitmap? = null try { val urlConnection = URL(url).openConnection() urlConnection.connect() val inputStream = urlConnection.inputStream val totalSize = urlConnection.contentLength val data = ByteArray(1024) var downloadedSize = 0 var bufferLength: Int while (inputStream.read(data).also { bufferLength = it } != -1) { downloadedSize += bufferLength val progress = (downloadedSize * 100 / totalSize) handler.sendMessage(handler.obtainMessage(1, progress, 0)) bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, bufferLength) } inputStream.close() } catch (e: Exception) { Log.e("ImageDownloader", "Error downloading image", e) } return bitmap } } 报出Process: com.example.imagedownloader, PID: 4842 java.lang.NullPointerException: null cannot be cast to non-null type android.graphics.Bitmap错误 修改代码

private fun downloadImageFromUrl(url: String): Bitmap? { var bitmap: Bitmap? = null try { val urlConnection = URL(url).openConnection() urlConnection.connect() val inputStream = urlConnection....

% 已知数据 x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56]; y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45]; c = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800]; % 取对数 ln_c = log(c); % 构造二次函数 fun = @(p,x) (p(1) - sum((x(:,1)-p(2)).^2/p(3)^2 + (x(:,2)-p(4)).^2/p(3)^2)); % 初始参数 p0 = [max(ln_c), mean(x), std([x,y]), mean(y)]; % 设置下限 lb = [0, min(x), 0, min(y)]; ub = [Inf, max(x), max([std(x), std(y)]), max(y)]; if length(ln_c) ~= length(x) error('ln_c 和 x 的长度不一致'); end % 最小二乘法拟合 options = optimset('MaxIter', 1000); p = lsqcurvefit(fun, p0, x, ln_c, lb, ub, options); % 输出结果 x0 = p(2); y0 = p(4); c0 = exp(p(1)); sigma = p(3); fprintf('污染源位置：(%f,%f)\n', x0, y0); fprintf('初始浓度：%f\n', c0); fprintf('扩散程度：%f\n', sigma); % 绘制浓度分布图像 [X,Y] = meshgrid(min(x):0.1:max(x), min(y):0.1:max(y)); C = c0 * exp(-((X-x0).^2+(Y-y0).^2)/(2*sigma^2)); contourf(X,Y,C); colorbar; xlabel('x'); ylabel('y'); title('浓度分布图像');如何改进这串代码

if length(ln_c) ~= length(x) || length(y) ~= length(c) error('数据长度不一致'); end % 最小二乘法拟合 options = optimset('MaxIter', 1000); p = lsqcurvefit(fun, p0, [x', y'], ln_c, lb, ub, options); ...

static T_APP_RESULT gatt_write_recv(uint8_t conn_id, T_SERVER_ID svc_id, uint16_t attrib_index, T_WRITE_TYPE write_type, uint16_t length, uint8_t *p_value, P_FUN_WRITE_IND_POST_PROC *p_write_post_proc) { for (int i = 0; i < g_svc_cnt; i++) { if (g_svc_tbl[i].svc_handle == svc_id) { for (int j = 0; j < g_svc_tbl[i].n_char; j++) { if (g_svc_tbl[i].chars[i].char_handle == attrib_index) { uint16_t att_handle = (g_svc_tbl[i].svc_handle << 8) | g_svc_tbl[i].chars[i].char_handle; struct aciga_ble_gatt_access_ctxt ctx = { .op = ACIGA_BLE_GATT_ACCESS_OP_WRITE_CHR, .data = p_value, .len = length, }; g_svc_tbl[i].chars[i].cb(conn_id, att_handle, &ctx); return APP_RESULT_SUCCESS; } } } } return APP_RESULT_SUCCESS; }

这是一个用于处理 GATT 协议中写操作的回调函数。该函数的参数包括连接 ID，服务 ID，属性索引，写类型，数据长度和数据指针等信息，它首先会根据服务 ID 和属性索引查找对应的特征值，然后将数据传递给该特征值的回...

getwd() ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv") head(ABC) dim(ABC) ABC_subset <- ABC[, sapply(ABC, is.numeric)] ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC_subset) != 0, ] dim(ABC_1) group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) group$id<- as.factor(group$id) group$dex<- as.factor(group$dex) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) dds<-DESeq(dds) res<-results(dds) head(res) class(res) res_1<-data.frame(res) class(res_1) head(res_1) write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") colnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length > library(DESeq2) > ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) Warning message: In lapply(X = X, FUN = FUN, ...) : NAs introduced by coercion > group$id<- as.factor(group$id) > group$dex<- as.factor(group$dex) > dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC_1, colData = group, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

根据错误信息，显示在创建DESeqDataSet对象时发生了错误。错误信息是"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"。 这意味着你的计数数据和元数据的列数不匹配。countData应该是一个矩阵或数据框，...

% 城市坐标x = [1 4 2 5 3];y = [1 4 2 5 3];% 计算城市之间的距离n = length(x);dist = zeros(n);for i = 1:n for j = 1:n dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); endend% TSP 求解options = optimoptions('ga','PopulationSize',50,'MaxGenerations',1000);[opt_tour,opt_dist] = tsp_ga(dist,[],options);disp('最短路径：');disp(opt_tour);disp('路径长度：');disp(opt_dist); 这个代码运行不了

for i = 2:length(tour) len = len + dist(tour(i-1),tour(i)); end end 请注意，上面的tsp_ga函数示例仅适用于MATLAB。如果您使用的是其他编程语言，例如Python，您需要编写相应的代码来实现遗传算法求解...

void fun1(SqList *A){ int k=0, i; for(i=0;i<A->length;i++) if (A->data[i]!=0){ A->data[k]=A->data[i]; k++; } A->length=k; }解读

该函数名为 fun1，参数为一个指向 SqList 结构体的指针 A。 函数的作用是将 A 中所有非零元素移动到数组的前面，并统计非零元素的个数，最终将 A 的长度修改为非零元素的个数。 函数中定义了一个整型...
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