Error in `mutate()`: ℹ In argument: `words = map(hire_text$内容, segment, jieba = wk)`. Caused by error in `map()`: ! could not find function "map" Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

时间: 2023-05-11 19:02:00 浏览: 265
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will-mutate::dna:‍:female_sign::dna:运行时测试可检测对象的突变

这个错误是由于在调用map()函数时出现了问题，可能是因为map()函数没有被正确加载或者没有被正确调用。建议您检查代码中是否正确加载了map()函数，并且确保正确调用。如果问题仍然存在，可以使用rlang::last_error()函数查看错误的具体位置。
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Error in mutate(): ℹ In argument: textrank.key = map(hire_words$word_tag, extract_keywords). Caused by error in map(): ℹ In index: 1. ℹ With name: text. Caused by error in keywords(): ! 不是所有的"keywords" %in% class(jiebar)都是TRUE

不是所有的"keywords" %in% class(jiebar)都是TRUE。这个错误通常是由于keywords()函数的参数传递有误导致的。我建议你重新检查一下keywords()函数的定义和调用方式，确保所有参数都正确传递。 根据你的代码...

hire_text<-read.csv("C:/Users/ASUS/Desktop/text.csv") hire_text hire_text %>% mutate(id = 1:n()) -> hire_txt #给文档编号3 worker(type = "tag") -> wk #构造一个分词器，需要得到词性56 hire_txt %>% mutate(words = map(hire_text,tagging,jieba = wk)) %>% mutate(word_tag = map(words,enframe,name = "tag",value = "word")) %>% select(id,word_tag) -> hire_words #构造提取关键词的函数 extract_keywords = function(dt){ textrank_keywords(dt$word,relevant = str_detect(dt$tag,"^n"),ngram_max = 2) %>% keywords } hire_words %>% mutate(textrank.key = map(word_tag,extract_keywords)) %>% select(-word_tag) -> tr_keyword

Error in map(): In argument: textrank.key = map(word_tag, extract_keywords). Caused by error in map(): In index: 1. With name: text. 如果你想要使用word_tag这一列，应该使用hire_words$word...

Error in mutate(): ℹ In argument: data = lapply(...). Caused by error in FUN(): ! 'list' object cannot be coerced to type 'double'

这个错误通常是由于在使用dplyr包中的mutate()函数时，将列表作为参数传递而不是数据框。这可能是由于使用lapply()函数而不是do.call()函数导致的。lapply()函数返回一个列表，而mutate()函数需要一个数据框作为参数...

Error in mutate(): ℹ In argument: GZL = as.numeric(GZL). Caused by error: ! 'list' object cannot be coerced to type 'double' Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

这个错误提示表明，在执行 as.numeric(GZL) 时，出现了无法将列表类型转换为数值类型的问题。这通常是由于 GZL 列中包含了非... mutate(GZL = as.numeric(GZL)) 代码，看看是否可以成功将 GZL 列转换为数值型。

yf1<- xiaoshou_temp %>% mutate(ywy_df_name) Error in mutate(): ℹ In argument: ywy_df_name. Caused by error: ! object 'ywy_df_name' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

在这个代码中，你没有给 mutate() 函数提供任何的变量或表达式，因此它无法对数据框进行任何操作。mutate() 函数需要输入一个列名和一个表达式，例如 mutate(new_col = old_col * 2)。如果你想要在 xiaoshou_...

Error in mutate(): ℹ In argument: month = format(rq, "%Y-%m"). Caused by error in format(): ! object 'rq' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

在这里，你应该将 'rq' 变量传递给 mutate() 函数，并使用 format() 函数从中提取年份和月份。例如： el <- e %>% mutate(month = format(rq, "%Y-%m")) 请确保你的语法正确，并且你正在对正确的对象进行...

Error in mutate(): ℹ In argument: 关键词 = %>%(...). Caused by error: ! 关键词 must be size 1208 or 1, not 7928. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

这个错误是因为你在使用 %>% 这个符号进行数据处理时，可能出现了数据维度对不上的情况。具体来说，关键词 这个变量的维度应该是 1208 或者 1，但是你传递的数据维度是 7928，导致出现了错误。...

Error in summarise(): ℹ In argument: total_GZL = sum(GZL). ℹ In group 1: username = "何洪顷 ". Caused by error in FUN(): ! only defined on a data frame with all numeric-alike variables Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

另外，还可以使用 mutate() 函数将 GZL 列转换为数值型，例如： GZL_12 <- GZL_12 %>% mutate(GZL = as.numeric(GZL)) 这个代码会将 GZL 列中的数据转换为数值型，并将结果保存回 GZL_12 数据...

Error in mutate(): ℹ In argument: colour = case_when(...). Caused by error in case_when(): ! could not find function "case_when" --- Backtrace: ▆ 1. ├─pca.result %>% ... 2. ├─dplyr::mutate(...) 3. └─dplyr:::mutate.data.frame(...) 4. └─dplyr:::mutate_cols(.data, dplyr_quosures(...), by) 5. ├─base::withCallingHandlers(...) 6. └─dplyr:::mutate_col(dots[[i]], data, mask, new_columns) 7. └─mask$eval_all_mutate(quo) 8. └─dplyr (local) eval() Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 3 hidden frames.

这是一个R语言的错误提示，提示在mutate()函数中传递给color参数的case_when()函数出现了问题。错误可能是由于R包版本不兼容或语法错误引起的。您可以使用rlang::last_trace(drop = FALSE)函数查看错误的详细信息，...

Error in mutate(): ℹ In argument: row_mean = rowMeans(select(., -gene_name)). ℹ In group 1: gene_name = "A1BG". Caused by error in h(): ! 在为'rowMeans'函数选择方法时评估'x'参数出了错: object '.' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

这个错误提示表明在执行代码时出现了错误，其中mutate()函数的错误信息为“在为'rowMeans'函数选择方法时评估'x'参数出了错: object '.' not found”。 这个错误通常是因为在使用select()函数时没有正确指定...

# 分词，并过滤停用词 stop_words <- stop_words$word comments_words <- comments_df_clean$content %>% unnest_tokens(word, content) %>% anti_join(stop_words)，优化代码，使其可以读取字符型数据

stop_words (word = stopwords("en")) # 读取数据并进行清洗 comments_df ("comments.csv", stringsAsFactors = FALSE) comments_df_clean <- comments_df %>% filter(!is.na(content)) %>% mutate(content = ...

#定义Richards模型 richards_model <- function(D, a, b, c) { H <- 1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c return(H) } #设置参数范围 D_range <- seq(1, 45, by = 1) a_range <- seq(0, 30, by = 1) b_range <- seq(0.1, 1, by = 0.1) c_range <- seq(0.1, 1, by = 0.1) #执行敏感性分析 sensitivity_df <- expand.grid(D = D_range, a = a_range, b = b_range, c = c_range) sensitivity_df$H <- richards_model(sensitivity_df$D, sensitivity_df$a, sensitivity_df$b, sensitivity_df$c) #计算参数对模型的影响 param_effect <- function(param_name) { sensitivity_df %>% group_by(across(-{{param_name}})) %>% summarize(mean_H = mean(H)) %>% mutate(delta_H = (mean_H - mean(H)) / mean(H) * 100) } install.packages("dplyr") # 安装dplyr包 library(dplyr) # 加载dplyr包 #输出结果 param_effect("a") param_effect("b") param_effect("c")

接下来，该函数使用mutate函数计算该参数的变化量，即该参数在不同组之间的平均值差，以百分比的形式表示。 最后，我们安装了dplyr包，并对param_effect函数传入了三个不同的参数名，分别计算了参数a、b、c对模型...

为什么这段python代码用不了？它报错的是AttributeError: 'OneClassSVM' object has no attribute 'score' 错误代码为population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame)完整代码如下：from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 生成随机数据作为样本 X = np.random.rand(100, 5) # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标，这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数，使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.3) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

这段Python代码中可能使用了OneClassSVM模块的score()函数，但OneClassSVM模块并没有该属性（AttributeError: 'OneClassSVM' object has no attribute 'score'）。需要检查代码中使用的函数是否正确，并检查模块是否...

如何在下面的代码中给nv值限制在nu <= 0 or nu > 1：from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标，这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数，使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X_TRAIN, test_size=0.2) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

可以在创建评估函数时对nv进行限制，如果nv不符合要求，则将其调整为0或1。具体实现方法为，先定义一个函数，在函数中使用if语句判断nu的取值，并将nv调整为0或1。然后在创建评估函数时，使用这个函数对nv进行限制。...

Error in map(): i In index: 1. Caused by error in dplyr::mutate(): i In argument: gene_name = names(object@geneList). Caused by error: ! gene_name must be size 0 or 1, not 16485. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

这个错误提示可能是因为 names(object@geneList) 返回了一个长度为 16485 的向量，但是 mutate() 函数期望的是一个长度为 0 或 1 的值。你可以使用 str() 函数查看 object@geneList 的结构，确认其中的列名...

帮我修改以下代码，使它可以正确运行：data("gss_cat") gss_cat <- gss_cat %>% filter(!is.na(age)) gss_cat$age <- fct_collapse(fct_recode(gss_cat$age, "youth" = "1-45", "middle_aged" = "46-69", "old_people" = "70+"), "youth" = c(1,45), "middle_aged" = c(46,69), "old_people" = c(70,Inf), .keep = FALSE) gss_cat$age <- as.factor(gss_cat$age) gss_cat$age <- fct_relevel(gss_cat$age, "youth", "middle_aged", "old_people") gss_cat %>% count(age)

mutate(age = fct_collapse(fct_recode(age, "youth" = "1-45", "middle_aged" = "46-69", "old_people" = "70+"), "youth" = c(1,45), "middle_aged" = c(46,69), "old_people" = c(70,Inf), .keep = FALSE) %>...

import deap import random from deap import base, creator, tools, algorithms import numpy as np import pandas as pd # 参数 stations = 30 start_end_stations = [1, 2, 5, 8, 10, 14, 17, 18, 21, 22, 25, 26, 27, 30] min_interval = 108 min_stopping_time = 20 max_stopping_time = 120 passengers_per_train = 1860 min_small_loop_stations = 3 max_small_loop_stations = 24 average_boarding_time = 0.04 # 使用 ExcelFile ，通过将 xls 或者 xlsx 路径传入，生成一个实例 stations_kilo1 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件2：区间运行时间(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo2 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件3：OD客流数据(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo3 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件4：断面客流数据.xlsx', sheet_name="Sheet1") print(stations_kilo1) print(stations_kilo2) print(stations_kilo3) # 适应度函数 def fitness_function(individual): big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = individual small_loop_length = small_loop_end - small_loop_start if small_loop_length < min_small_loop_stations or small_loop_length > max_small_loop_stations: return 1e9, cost = (big_loop_trains + small_loop_trains) * (stations - 1) * min_interval + average_boarding_time * passengers_per_train * (big_loop_trains + small_loop_trains) return cost, # 创建适应度和个体类 creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) # 注册初始化函数 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("big_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_start", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("small_loop_end", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.big_loop_trains, toolbox.small_loop_trains, toolbox.small_loop_start, toolbox.small_loop_end), n=1) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 注册遗传算法操作 toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=[1, 1, min(start_end_stations), min(start_end_stations)], up=[10, 10, max(start_end_stations), max(start_end_stations)], indpb=0.5) toolbox.register("select", tools.selBest) toolbox.register("evaluate", fitness_function) # 设置遗传算法参数 population_size = 100 crossover_probability = 0.8 mutation_probability = 0.2 num_generations = 100 # 初始化种群 population = toolbox.population(n=population_size) # 进化 for gen in range(num_generations): offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=crossover_probability, mutpb=mutation_probability) fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring) for fit, ind in zip(fits, offspring): ind.fitness.values = fit population = toolbox.select(offspring, k=len(population)) # 找到最佳个体 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] # 解码最佳个体 big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = best_individual # 输出结果 print("Big Loop Trains:", big_loop_trains) print("Small Loop Trains:", small_loop_trains) print("Small Loop Start Station:", small_loop_start) print("Small Loop End Station:", small_loop_end)分析代码

这段代码是Python中导入了多个第三方库，包括deap、random、numpy和pandas，并使用了它们中的一些函数和类。其中，deap库用于遗传算法和进化计算方面的应用，numpy库用于科学计算和数学运算，pandas库用于数据处理和...

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![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号