> write.table(colnames(FoliarFertilizer)[i], "FoliarFertilizer_Result.txt", append=TRUE, row.names=FALSE, col.names=F, sep="\t") #尽管显示Warning message"给文件加列名"但输出是正确的 Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open file 'FoliarFertilizer_Result.txt': Permission denied

时间: 2023-07-19 08:07:31 浏览: 144
这个错误提示显示您无法打开 "FoliarFertilizer_Result.txt" 文件,可能是因为您没有写入该文件的权限。您可以尝试更改文件的权限,或者将输出文件保存到您有写入权限的其他目录中。您可以使用以下命令来更改文件的权限: ``` chmod +w FoliarFertilizer_Result.txt ``` 这将为该文件添加写入权限。如果您仍然无法打开该文件,您可以尝试使用其他文件名和路径来保存输出文件。
相关问题

``` pheatmap(combined_data, + color = heatmap_colors, + annotation_col = annotation_col, + annotation_colors = subtype_colors, + show_rownames = TRUE, + show_colnames = FALSE, + fontsize_row = 8, + cluster_cols = FALSE, + legend = TRUE, + legend_legend_position = "left", + border_color = NA, + main = "Differential Expression Heatmap") 错误于hclust(d, method = method): 外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg10)```这是为什么?

<think>嗯,用户这次的问题是关于在使用`pheatmap`函数时出现的错误:“外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg10)”。之前他们遇到了关于`pivot_wider`的问题,现在转到了可视化包`pheatmap`的问题。这说明用户可能在进行数据分析的流程,从数据整理到可视化,现在在绘制热图时遇到了障碍。 首先,我需要理解这个错误信息。错误发生在`hclust`函数,这是用于层次聚类的函数。错误提示说在外部函数调用时参数有NA、NaN或Inf值。这说明在进行聚类计算时,数据中存在缺失值或无穷值,导致距离矩阵无法计算。 接下来,我需要考虑用户可能的情况。用户的数据`combined_data`可能包含缺失值或非数值型数据。此外,聚类参数设置可能有问题,比如当`cluster_cols = FALSE`时,可能用户并没有对行进行聚类,但如果`cluster_rows`默认是TRUE的话,也可能导致问题。另外,数据标准化或转换的问题也可能引入异常值。 用户可能已经检查过数据,但可能在数据预处理步骤中遗漏了某些问题。比如,数据中存在全部相同的行或列,导致距离计算时出现零方差,进而产生Inf值。或者数据中有字符型数据未被正确转换为数值型,导致矩阵中存在NA。 我需要一步步引导用户检查数据,首先确认数据是否全是数值型,是否有缺失值。然后检查聚类相关的参数,是否在存在NA的情况下尝试聚类。此外,检查数据的范围,是否有过大或过小的值导致计算问题。建议用户使用`sum(is.na(combined_data))`来查找缺失值,用`summary(combined_data)`查看数据分布,以及使用`str(combined_data)`确认数据结构。 另外,用户可能在参数设置上有误。比如`legend_legend_position`这个参数是否正确?实际上在`pheatmap`中,正确的参数是`legend_labels`或`legend_breaks`,而位置通常由`legend_position`控制。可能用户在这里打错了参数名,导致其他问题,但主要错误还是数据问题。不过需要确认参数的正确性,避免其他潜在错误。 用户可能没有意识到聚类前需要处理缺失值,或者数据中存在全零的行/列。比如,如果某一行所有值都是零,计算距离时会出现问题。这时候需要过滤掉这些行或进行适当的处理。 总结,解决步骤应包括: 1. 检查数据中的缺失值、非数值数据。 2. 确保数据矩阵全是数值且无NA/NaN/Inf。 3. 检查聚类参数设置,是否在数据存在问题的情况下开启聚类。 4. 数据预处理,如过滤、填补缺失值、标准化等。 5. 确认函数参数的正确性,避免拼写错误。 可能还需要提醒用户使用`pheatmap`的`cluster_rows`和`cluster_cols`参数,如果设为TRUE,必须保证数据适合聚类,没有导致距离计算问题的因素。此外,建议用户简化问题,比如先尝试不聚类,看是否还有错误,逐步定位问题根源。</think>--- ### **错误原因分析** 该错误提示`外接函数调用时不能有NA/NaN/Inf(arg10)`,表明在调用`hclust`(层次聚类)函数时,输入数据中存在**缺失值(NA)**、**非数值型数据(NaN)**或**无穷大值(Inf)**。此问题通常与`pheatmap`的聚类计算过程相关。以下是具体排查和解决方案: --- ### **1. 数据检查** #### **(1) 确认输入数据为纯数值矩阵** - `pheatmap`要求输入数据为**数值矩阵或数据框**,若包含字符、因子等非数值列会直接报错。 - 检查数据类型: ```r str(combined_data) # 查看数据结构 ``` #### **(2) 检查缺失值/无穷值** - 若数据中存在`NA`、`NaN`或`Inf`,聚类时无法计算距离矩阵。 - 快速排查缺失值: ```r sum(is.na(combined_data)) # NA/NaN数量 sum(is.infinite(as.matrix(combined_data))) # Inf数量 ``` #### **(3) 处理异常值** - **删除缺失值**(慎用,需结合数据背景): ```r combined_data <- na.omit(combined_data) ``` - **填补缺失值**(例如用均值、中位数): ```r combined_data[is.na(combined_data)] <- median(as.matrix(combined_data), na.rm = TRUE) ``` - **移除无穷值**: ```r combined_data <- combined_data[is.finite(rowSums(combined_data)), ] ``` --- ### **2. 聚类参数优化** #### **(1) 关闭自动聚类** 若数据无法避免缺失值或非数值内容,可暂时关闭行列聚类: ```r pheatmap( combined_data, cluster_rows = FALSE, # 关闭行聚类 cluster_cols = FALSE # 关闭列聚类 ) ``` #### **(2) 检查聚类方法兼容性** - 默认聚类方法为`hclust`,若数据存在极端分布(如全零行/列),可尝试其他距离计算方法: ```r pheatmap( combined_data, clustering_distance_rows = "euclidean", # 可换为"correlation"等 clustering_method = "complete" # 可换为"ward.D2"等 ) ``` --- ### **3. 数据标准化** 若数据量纲差异大(如某些列值范围在$0-1$,其他列在$1000-10000$),需标准化以避免距离计算失衡: ```r # 按行标准化(例如基因表达数据常用) scaled_data <- t(scale(t(combined_data))) # 按列标准化 scaled_data <- s

PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码,告诉我每一条代码的作用和意义

PCA_Plot_3: 这个函数用来绘制主成分分析(PCA)的散点图。它接受四个参数:data(数据矩阵),Annotation(注释信息),VAR(行名),Color(颜色)。首先,它对数据进行主成分分析(prcomp函数),然后将主成分分析的结果转换为数据帧(pca_out)。接下来,它将行名转换为指定的VAR变量名,并将注释信息与主成分分析结果进行连接(left_join函数)。最后,它使用ggplot库绘制散点图,其中x轴表示PC1,y轴表示PC2,点的颜色由Color参数指定。 Deseq2_Deseq_function_2: 这个函数用于进行差异表达分析。它接受两个参数:Countdata(基因计数数据)和Coldata(样本注释信息)。首先,它使用DESeq2包中的DESeqDataSetFromMatrix函数将Countdata和Coldata转换为差异表达分析所需的数据集对象。然后,它使用DESeq2包中的DESeq函数进行差异表达分析,并返回结果。 pheatmap_singscore: 这个函数用于绘制热图。它接受三个参数:pathways(基因通路信息),data(基因表达数据),Annotation(注释信息)。首先,它从data中选择pathways对应的基因,并根据Annotation的行名对选定的基因进行筛选。然后,它使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图,其中Gene_select_anno是待绘制的基因数据,Annotation用于注释列,cluster_rows参数表示是否对行进行聚类,clustering_distance_rows参数表示行聚类所使用的距离度量。 matrix.please: 这个函数用于将数据框转换为矩阵。它接受一个参数x(数据框),并将x的第一列作为行名,将x的其余列转换为矩阵。最后,它返回该矩阵。
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rm(list = ls()) setwd("C:/Rdate") getwd() library(ggplot2) library(dplyr) library(tidyr) library(tibble) library(pheatmap) # 读取数据(确保无额外处理) data <- read.csv("ko00250.csv", header = TRUE, row.names = 1, sep = ",") # ------------------------------- # 步骤1:按行Z-score标准化(保留NA) # ------------------------------- data_normalized <- t(scale(t(data))) # 允许保留NA # 检查缺失值和标准化结果 print(paste("缺失值数量:", sum(is.na(data_normalized)))) print(paste("手动标准化数据范围:", round(range(data_normalized, na.rm = TRUE), 2))) # ------------------------------- # 步骤2:获取pheatmap行列顺序 # ------------------------------- p <- pheatmap( data, scale = "row", cluster_cols = FALSE, cluster_rows = FALSE, silent = TRUE ) p_row_order <- rownames(p$matrix) p_col_order <- colnames(p$matrix) # ------------------------------- # 步骤3:转换数据并严格匹配顺序 # ------------------------------- df <- data_normalized %>% as.data.frame() %>% rownames_to_column("Row") %>% pivot_longer( cols = -Row, names_to = "Col", values_to = "Value", values_drop_na = FALSE ) %>% mutate( Row = factor(Row, levels = p_row_order), Col = factor(Col, levels = p_col_order) ) # ------------------------------- # 步骤4:绘制热图 # ------------------------------- ggplot(df, aes(x = Col, y = Row, fill = Value)) + geom_point( shape = 21, size = 9, color = "#c0c7c2", stroke = 0.8, na.rm = FALSE # 允许绘制NA ) + scale_fill_gradient2( low = "#619f4d", mid = "#fdfffe", high = "#d76b50", midpoint = 0, limits = c(-2, 2), breaks = c(-2, -1, 0, 1, 2), na.value = "grey80", oob = scales::squish ) + theme_minimal() + theme( axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 8), axis.text.y = element_text(size = 8), panel.grid = element_blank(), aspect.ratio = nrow(data)/ncol(data), legend.position = "right", legend.key.height = unit(1.5, "cm") ) + labs(x = NULL, y = NULL, fill = "Z-score") # 保存 ggsave("heatmap_normalized.png", width = 10, hei

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在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

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