non-conformable arrays

时间: 2024-06-01 07:13:46 浏览: 139
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不符合项分布表.doc

Non-conformable arrays refer to arrays that cannot be multiplied or added together because their dimensions do not match. This often occurs when attempting to perform matrix multiplication or addition with matrices or vectors of different sizes. Do you have any other questions related to this topic?
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出现了non-conformable arrays的问题

这个错误通常出现在两个或多个数组的形状不兼容时。这可能是由于矩阵乘法或其他数组操作中的大小不匹配引起的。要解决这个问题，需要确保操作的数组具有相同的形状。如果需要进行数组重塑或转置等操作来匹配数组的...

Error in popsize < sampsize : non-conformable arrays

This error message occurs when you are trying to compare or perform an operation between two arrays that have different dimensions or shapes. Specifically, it is telling you that the array for '...

sig<- as.matrix(sqrt(sum((y-x1%*%beta1hat-x2%*%beta2hat)^2)/(n-2-1))) Error in y - x1 %*% beta1hat : non-conformable arrays

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Error in model.matrix(~factor(snp_data$variety) + 0) %*% t(model.matrix(~factor(snp_data$snp) + : non-conformable arguments

这个错误通常是由于两个矩阵的维度不匹配造成的。可能是因为snp_data数据框中的数据格式不正确或者数据不完整导致的。请检查以下几个方面： 1. 确认snp_data数据框中是否有缺失值。可以使用sum(is.na(snp_data...

在运行以下R代码时：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归，并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) mean((switch(i, y1, y2, y3) - predict(fit, newx = x_mat))^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。出现了以下问题：Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arrays 。请对原代码进行修正

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在运行以下R代码时：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %*% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %*% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归，并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((switch(i, y1, y2, y3) - pred)^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。发生了以下错误：Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arrays。请对原代码进行修正

这段R代码的问题在于，在计算prediction error的过程中，使用了switch函数来选择y1、y2、y3中的一个来进行拟合，并且在apply函数中对X中的每一列进行操作，但是由于X中的每一列只是一个长度为n的一维向量，无法直接...

在运行以下R代码时：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归，并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2, na.rm = TRUE) # 修改此处 }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot cv_plot_data <- cv_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), cv_plot_data, type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot pred_plot_data <- pred_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), pred_plot_data, type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_plot_data)]), col = "red") }。发生以下错误：Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arguments 。请对原代码进行修正

这段代码中有一个问题，即在计算预测误差时，矩阵相乘的维度不匹配，需要进行修正。以下是修正后的代码： r library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) ...

library(raster) # 导入所有TIFF文件 path1 <- list.files('G:/ERA5hr/SVWL1/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE) stack1 <- stack(path1) # 将需要用到的raster对象转换为矩阵 a <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif')) b <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif')) wr <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif')) # 遍历每个TIFF文件 for (i in 1:length(path1)) { # 加载当前TIFF文件 sw <- stack1[[i]] # 将stack对象转换为矩阵 df_sw <- as.matrix(sw) # 计算结果 file_data <- ifelse(df_sw < wr, 1, sqrt(1 + a * (df_sw - wr) ^ b)) # 将结果赋值给raster对象 result <- sw result <- setValues(result, file_data) # 输出结果到磁盘 output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i], 19, 32), '.tif', sep = '') writeRaster(result, output_path, overwrite = TRUE, format = "GTiff") }这个代码里sw和wr一个是多维的一个是一维的，他们怎么进行计算

在这个代码中，如果 df_sw 的形状与 wr 的形状不同，则会出现 non-conformable arrays 的错误。 因此，建议你检查一下 sw 和 wr 的形状，确保它们是相同的。如果它们的形状不同，你可以使用 raster::...
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