data$Type=ifelse(data$Type==0,"Tumor","Normal") Error in data$Type : $ operator is invalid for atomic vectors

你遇到的问题是在R语言中试图使用"$"运算符对原子向量进行操作，这是不允许的。在R中，"$"运算符通常用于访问数据框（data frame）或列表（list）中的元素。

你的代码 `data$Type=ifelse(data$Type==0,"Tumor","Normal")` 看起来是在尝试创建一个新的列 `Type`，并根据 `data$Type` 是否等于0来赋值。如果 `data$Type` 是一个向量而不是数据框或列表，那么你将会遇到这个错误。

如果你有一个数据框 `data`，并且你想要根据 `Type` 列的值创建一个新的列 `Type`，你应该这样做：

data$Type <- ifelse(data$Type == 0, "Tumor", "Normal")

上述代码会根据 `Type` 列的值来给新的 `Type` 列赋值。如果 `Type` 列的值为0，那么新列的值就会是 "Tumor"，否则就是 "Normal"。

如果你确实有一个向量 `data$Type`，并且你想要根据某个条件对其进行操作，你可能需要使用循环或其他R语言中的函数来实现。例如，你可以使用 `for` 循环遍历向量中的每个元素，并应用你的条件。

如果你能提供更多关于你的数据和你的目标的信息，我可能能提供更具体的帮助。

相关问题

data=data[,group=="tumor",drop=F] Error in data[, group == "tumor", drop = F] : object of type 'closure' is not subsettable

这个错误提示是因为在对数据进行子集选择时，使用了函数名而非变量名。具体来说，`data` 和 `group` 变量的含义需要确认，看看是否有可能出现变量名冲突的情况。此外，可以尝试使用 `subset()` 函数来选择子集，例如：`data <- subset(data, group == "tumor")`。

def predict_one_img(model, img_dataset, args): # def predict_one_img(model, img_dataset, data, target, args): dataloader = DataLoader(dataset=img_dataset, batch_size=1, num_workers=0, shuffle=False) model.eval() test_dice = DiceAverage(args.n_labels) # target = to_one_hot_3d(label, args.n_labels) with torch.no_grad(): for data ,target in tqdm(dataloader, total=len(dataloader)): # data = data.to(device) data, target = data.float(), target.long() target = to_one_hot_3d(target, args.n_labels) data, target = data.to(device), target.to(device) # print(data.shape) # print(target.shape) output = model(data) # output = nn.functional.interpolate(output, scale_factor=(1//args.slice_down_scale,1//args.xy_down_scale,1//args.xy_down_scale), mode='trilinear', align_corners=False) # 空间分辨率恢复到原始size img_dataset.update_result(output.detach().cpu()) pred = img_dataset.recompone_result() pred = torch.argmax(pred, dim=1) pred_img = to_one_hot_3d(pred, args.n_labels) pred_img=pred_img.to(device) test_dice.update(pred_img, target) test_dice = OrderedDict({'Dice_liver': test_dice.avg[1]}) if args.n_labels == 3: test_dice.update({'Dice_tumor': test_dice.avg[2]}) pred = np.asarray(pred.numpy(), dtype='uint8') if args.postprocess: pass # TO DO pred = sitk.GetImageFromArray(np.squeeze(pred, axis=0)) return test_dice, pred

这是一个用于预测单张图像的函数，接收一个模型、一个图像数据集和一些参数作为输入。函数首先将图像数据集加载到一个Dataloader中，然后将模型设置为评估模式并初始化一个DiceAverage对象，该对象用于计算评估指标（这里是Dice系数）。在没有梯度的情况下，对于每个数据和目标对，函数将数据和目标转换为模型所需的格式（浮点数和one-hot编码），并将它们传递给模型进行预测。预测结果被转换回原来的空间分辨率，然后被添加到图像数据集中。最后，预测结果被重新组合成一个numpy数组，并被转换为一个SimpleITK图像对象并返回。如果需要，可以在预测之后对预测结果进行后处理。函数返回测试指标和预测结果。